На Урале разработают первую частную базу недобросовестных перевозчиков
Общественный Совет по развитию такси в регионах России и Союз малого и среднего бизнеса Свердловской области разрабатывают реестр недобросовестных водителей на Урале. Над аналогичным проектом сегодня работает правительство Москвы, в регионах такой государственной инициативы нет, рассказал РБК Екатеринбург представитель Общественного совета по развитию такси в регионах России по УрФО Владимир Герасименко. По его словам, на Урале реестр будет создан за счет средств частных инвесторов. Если опыт региона окажется успешным, кейс будут применять и в других субъектах.
Инициативу уже поддерживают агрегаторы — Яндекс.Такси, «Везет» и «Максим» — и таксомоторные компании. Они же будут финансировать проект. Предварительная сумма инвестиций не разглашается, но, по словам Герасименко, разработка ПО для реестра не потребует больших финансовых затрат, основная сложность с реализацией инициативы связана с передачей персональных данных водителей.
«Главное сейчас — выработать критерии [базы перевозчиков], чтобы не было межведомственных проблем по передаче персональных данных, когда мы урегулируем этот вопрос — не будет никаких препятствий, чтобы создать программу», — рассказал Герасименко.
В базу недобросовестных перевозчиков войдут нарушители ПДД. Система позволит игрокам рынка обмениваться информацией об отсутствии непогашенной или неснятой судимости у таксистов и контролировать режим их работы. Сегодня водитель может зарегистрироваться во всех агрегаторах одновременно, и когда допустимый лимит работы в 10–12 часов в одной системе истекает, перевозчик переключается на другую систему. В итоге таксисты работают по 20 часов без отдыха, что приводит к росту ДТП.
Вопрос о формировании единой базы игроки уральского рынка подняли в январе. Тогда участники круглого стола при Совете по развитию такси в регионах России рассматривали и коммерческий, и бюджетный варианты формирования реестра.
Аналитика, сервис, персональные туры. AI для маркетинга и продаж в недвижимости
От подбора персонала до кадрового прогнозирования. Как HR-отделы могут использовать AI в 2025 году
