Dominium — Product Vision¶

Миссия¶

Создать универсальную облачную платформу управления коммерческой недвижимостью, объединяющую четыре перспективы (управляющий, собственник, акционер, банк/инвестор) в единой системе с общей моделью данных, сценарным моделированием и decision-first архитектурой.

Dominium — многоуровневая платформа. Первый уровень — операционная система управления активом: учёт, биллинг, договоры, кабинеты собственников и арендаторов, эксплуатация. Второй уровень — рыночная аналитика, построенная на обезличенных данных всех собственников в системе: средние ставки, вакансия, платёжная дисциплина по сегментам и локациям. На горизонте второй фазы — третий уровень, предиктивная аналитика. В дальней перспективе — четвёртый уровень, прескриптивная аналитика: рекомендации действий собственникам и банкам на основе накопленных моделей. Архитектура открыта для добавления новых уровней по мере роста продукта. Между уровнями — сетевой эффект: чем больше собственников ведут операционный учёт в Dominium, тем точнее аналитика, тем ценнее она для банков-партнёров и для самих собственников. Это даёт устойчивое стратегическое преимущество, основанное не на технологии, а на накопленных данных.

Поверх многоуровневой платформы — AI-Native архитектурный слой. AI/ML спроектирован одновременно с моделью данных, а не приклеен фичей. AI-Native MVP-компоненты (Document AI для импорта существующих договоров, AI-копилот в Telegram-боте управляющего, LLM-обёртка над конструктором сценариев) формируют «магические моменты» с первого дня и снимают барьеры внедрения. AI-Enhanced возможности (предиктивный Tenant Health Score, прогноз вакансии и ставок, обнаружение аномалий, ранжирование алертов, авто-комментарии для банка-кредитора) расширяют Этаж 3 при достижении критической массы данных. Архитектура — провайдер-агностичная: конкретный LLM-провайдер выбирается ближе к моменту разработки, не сейчас.

Видение¶

Система, в которой:

Управляющий принимает решения на основе данных, а не интуиции и Excel
Собственник в реальном времени видит состояние актива и моделирует сценарии
Собственник видит обезличенный бенчмарк рынка по своему сегменту — средние ставки, вакансию, платёжную дисциплину похожих объектов
Акционер получает прозрачную сводку без участия команды (PDF ежемесячно)
Банк/инвестор получает прозрачную аналитику без ручных запросов
Банки-партнёры получают рыночную аналитику для скоринга бизнес-планов заёмщиков — на основе реальных операционных данных, а не оценочных моделей
Арендатор через личный кабинет видит счета, задолженность и подаёт заявки
Управляющие сдают ежедневные отчёты через Telegram одним кликом
Каждый договор — живой объект с историей, условиями и прогнозами
Данные собственников используются в обезличенной форме, с гарантиями приватности и правом отказа от участия в аналитике
AI-помощники работают рядом с каждой ролью: управляющий описывает день голосом или одной фразой и копилот раскладывает по сущностям; собственник формулирует сценарий естественным языком и система пересчитывает; новый клиент загружает старые PDF-договоры и Document AI извлекает поля

Бренд¶

Название: Dominium
Происхождение: лат. dominium — полное право собственности (римское право)
Звучание: одинаково на русском и английском
Подача: профессионально, юридически точно, для серьёзного B2B рынка

Тон голоса¶

Деловой, краткий, по существу
Числа и факты важнее слов
Без лишней «стартапности» — это инструмент для серьёзного бизнеса
Без эмодзи в продуктовом интерфейсе

Антипаттерны¶

Никогда не выглядеть как 1С (мелкие таблицы, перегруз)
Не быть стартапом-«дашборд для всего»
Не пытаться быть универсальным (фокус: коммерческая недвижимость, RU + СНГ)

Целевая аудитория¶

Первичный пользователь¶

Управляющая компания / собственник холдинга коммерческой недвижимости в России. Портфель 3–50 объектов, 100–500 тыс. м². Команда 5–30 человек.

Вторичные пользователи¶

Один собственник одного объекта (стрит-ретейл, небольшой БЦ)
Банк / инвестор (read-only доступ к залоговому активу)
Банк-партнёр (доступ к рыночной макро-аналитике для скоринга)
Оценщик (временный доступ к обезличенным бенчмаркам для отчётов)
Акционер (минималистичный read-only с PDF-отчётами)
Арендатор (личный кабинет)
Бухгалтер, юрист (специализированные интерфейсы)

Ключевое отличие от существующих систем¶

Существующие	Dominium
Спроектированы от учёта	Спроектирована от управленческого решения
Объект = площади с договорами	Объект = инвестиционный актив с жизненным циклом
Один интерфейс для всех	Разные интерфейсы для разных ролей
Ретроспективная аналитика	Сценарное моделирование + конструктор
Договор = PDF в архиве	Договор = живой объект с timeline
Нет роли «Банк»	Банк — стейкхолдер с dashboard
Нет роли «Акционер»	Акционер с автоматическими PDF-отчётами
Налог зашит в ставку	NET + подключаемый налоговый модуль
Кадастровая стоимость не используется	Автоподгрузка из Росреестра, 3 метода LTV
Ежедневные отчёты — телефон/Excel	Telegram-бот с 1-кликовым «Ничего не произошло»
Аналитика только внутри своих данных	Рыночные бенчмарки на основе обезличенных данных всех собственников в системе
Каждая компания работает в своей информационной изоляции	Сетевой эффект: чем больше собственников, тем точнее аналитика для каждого
AI как опциональная фича сбоку	AI как архитектурный слой, спроектированный одновременно с моделью данных и Event Sourcing

Магический момент¶

Утро понедельника. Собственник открывает iPad, видит dashboard: - 4 объекта портфеля с KPI - 1 объект подсвечен жёлтым: vacancy 18% (порог 15%) - 1 арендатор подсвечен красным: THS упал до 45, долг 1.2 млн ₽ - Implied стоимость портфеля выросла на 3% за квартал - DSCR по залоговому объекту: 1.31 (норма) - Все 4 управляющих сдали ежедневный отчёт через Telegram (зелёные галочки) - Бенчмарк сегмента: средняя ставка по аналогичным объектам в локации — 1380 руб/м², у нас 1250 (отстаём от рынка на 9%)

Один клик на проблемный объект → сценарий «что если уйдёт этот арендатор?» → вижу, что NOI упадёт на 8%, DSCR на 1.18, банк зашлёт алерт. Параллельно вижу — мой объект отстаёт от рынка на 9%, есть потенциал для повышения ставки при заключении новых договоров. Решение: усилить работу с этим арендатором + при следующем договоре поднимать ставку до уровня бенчмарка.

За 2 минуты — полная картина и решение. Без звонков управляющим, без Excel.

Усиление LLM-обёрткой над сценариями (AI-Native MVP):

Вместо того чтобы открывать конструктор сценариев и вручную указывать параметры, собственник может спросить естественным языком — в той же строке dashboard'а: «что будет, если я подниму ставки на 8% для всех договоров с истечением в этом году и одновременно потеряю двух крупнейших арендаторов?»

LLM раскладывает запрос в параметры sandbox: идентифицирует двух крупнейших арендаторов по доходу, находит договоры с истечением в текущем году, формирует комбинированный сценарий. Параметры показываются собственнику до запуска — он может скорректировать. После запуска возвращается не только пересчёт NOI/DSCR/vacancy, но и текстовый разбор: «основной impact от ухода Ромашка и Лютик — −35% выручки объекта; повышение ставок на 8% компенсирует ~60% потерь к шестому месяцу при текущей retention rate; критическая точка — месяцы 3–5, DSCR опускается до 1.12, банк может зашлёт алерт по ковенанту».

Сценарное моделирование, для которого раньше нужен был аналитик и день работы — за минуту, голосом или одной фразой.

Магический момент для управляющего¶

Утро. Управляющий получает Telegram:

«Доброе утро! Ничего не произошло вчера на объекте?»
[Ничего не произошло] [Был показ] [Инцидент] [Что-то ещё]

Если день обычный — один клик «Ничего не произошло». Готово, отчёт сдан, руководитель видит зелёную галочку.

Если был показ — заполняется источник (Авито/ЦИАН/звонок), помещение, контакт, результат. 30 секунд.

Итог: управляющий не «забывает» ничего, потому что система спрашивает каждый день.

Усиление AI-копилотом (AI-Native MVP):

Если день был не обычный — управляющий вместо нажатия кнопок просто пишет одной фразой или записывает голосовое: «утром был показ магазина 4-15 от Авито, контакт Иван +7..., интересно, готов вернуться в среду; днём арендатор кафе обмолвился что думает съезжать к концу года». Копилот распознаёт сообщение и предлагает две структурированные записи: Showing с источником, контактом и результатом + Tenant Intention с типом «потенциальный съезд», прикреплённый к договору кафе. Управляющий проверяет: «да, всё верно» — записи попадают в систему, Tenant Health Score кафе автоматически снижается, собственник получает алерт.

Заполнение пяти отдельных форм с десятками полей превращается в одну фразу или 15 секунд голосового. Это и есть момент, ради которого AI-копилот вынесен в MVP.

Магический момент для акционера¶

1-е число месяца. На email приходит PDF: - Выручка: 12.4 млн (+3% к прошлому месяцу) - Задолженность: 850 тыс (стабильно) - Заполненность: 87% (тренд: +2% за квартал) - Дополнительные доходы (медиафасад, антенны): 320 тыс - Сравнение с рынком: средняя заполненность по сегменту — 84%, наш портфель опережает рынок

Никаких лишних деталей. Никаких звонков команде. Полная картина за 30 секунд.

Магический момент для банка-партнёра¶

Заёмщик приходит за кредитом под открытие нового магазина: «помещение 180 м² на улице Профсоюзной, ставка 1400 руб/м², прогнозируемая доходность 18% годовых, срок окупаемости 5 лет». Кредитный аналитик открывает Dominium:

Бенчмарк ставки в сегменте «ритейл, 150-200 м², локация улица Профсоюзная»: медиана 1180 руб/м², 75-й перцентиль 1320, 90-й — 1420.
Платёжная дисциплина в сегменте: средняя — 92%, медиана задержки — 4 дня.
Вакансия в сегменте: 8% за последние 12 месяцев.

Заявленная ставка 1400 руб/м² — на уровне 90-го перцентиля. Возможно, но нужно понять обоснование (премиальный трафик локации? уникальный ритейлер?). Бенчмарк даёт основу для аргументированного диалога с заёмщиком, а не «по ощущениям».

За 2 минуты — реалистичность бизнес-плана становится очевидной.

Магический момент для покупателя помещения¶

Покупатель смотрит объект на улице Профсоюзная — двухэтажное помещение 180 м² в стрит-ритейле. Собственник продаёт через предложение в Dominium с временным доступом для потенциальных покупателей. Покупатель открывает кабинет:

Операционные данные объекта (видны по разрешению собственника):

Текущий арендатор: продуктовый магазин, договор до 2027 года, ставка 1380 руб/м², платёжная дисциплина 100% за последние 18 месяцев.
NOI за последние 12 месяцев: 2.7 млн руб.
История ставок: индексация на 7% в январе 2026, до этого 5% в 2025.
Простой между арендаторами за всю историю: 2 раза по 1 месяцу.

Рыночный контекст (обезличенные бенчмарки локации):

Средняя ставка в сегменте «ритейл, 150-200 м², улица Профсоюзная»: медиана 1180 руб/м², 75-й перцентиль 1320, 90-й — 1420.
Вакансия в сегменте за последние 12 месяцев: 8%.
Динамика ставок в локации: +9% за последние 12 месяцев (опережает городской тренд +5%).

Что видно за 3 минуты:

Объект сдаётся выше рынка (1380 при медиане 1180 — на уровне 75-го перцентиля). Это сильный аргумент для текущей цены продажи.
Платёжная дисциплина и история простоев лучше среднерыночной (8% вакансии против 0% у конкретного объекта).
Локация разогревается быстрее города в целом — потенциал роста ставок при следующем перезаключении договора.

Покупатель идёт на сделку с уверенностью, а не «на ощупь». Продавец получает обоснованную цену, не «торгуясь по слухам». Банк, который финансирует покупку, видит те же данные через свой интерфейс банка-кредитора и принимает решение по кредиту за день, а не за месяц переписки и оценок.

Это и есть момент, ради которого мы строим двухуровневую платформу: доверие на сделке вырастает из общего источника правды, к которому имеют доступ все участники в рамках своих ролей.

Магический момент для банка-кредитора¶

К кредитному аналитику приходит заёмщик: «хочу купить помещение 180 м² на улице Профсоюзной, цена 38 млн руб, оформляйте ипотеку под залог этого помещения». Аналитик открывает Dominium и подключается к объекту через временный доступ покупателя:

Что видит аналитик:

Объект уже в системе: текущий собственник ведёт операционный учёт в Dominium 2 года.
Текущий арендатор: продуктовый магазин, договор до 2027 года, ставка 1380 руб/м², платёжная дисциплина 100% за последние 18 месяцев.
NOI за последние 12 месяцев: 2.7 млн руб.
Cap rate сегмента (по обезличенным бенчмаркам локации): 7.1%.
Implied value = NOI / cap rate = 2.7 / 0.071 = 38 млн руб — совпадает с заявленной ценой продажи.
LTV тремя методами на 38 млн руб (кредит 28 млн, 73%):
По кадастру (Росреестр): 36 млн → LTV 78%
По доходному подходу: 38 млн → LTV 73%
По сравнительному подходу (бенчмарк локации): 39 млн → LTV 72%
Микро-бенчмарк по этому зданию: средняя ставка соседних арендаторов 1290 руб/м², платёжная дисциплина 94%. Объект на уровне здания.
Макро-бенчмарк по локации: 8% вакансия, +9% годового роста ставок. Локация разогревается.

Решение за день вместо трёх-четырёх недель:

Все данные пришли из одного источника — операционного учёта в Dominium. Не нужно отправлять оценщика, ждать его отчёта, проверять заявления заёмщика по разрозненным источникам. Все цифры подписаны датой и хешем — банк имеет правовое основание для принятия решения. В фазе 2, когда подключится блокчейн-верификация, аналитик увидит дополнительную пометку: «целостность агрегатов подтверждена независимо».

Кредитный комитет принимает решение за день, в то время как стандартный процесс с независимой оценкой — 3-4 недели. Покупатель совершает сделку. После закрытия сделки доступ банка-кредитора к объекту автоматически активируется на весь срок кредита для мониторинга залогового актива.