낙찰가∙낙찰시점∙수익률까지 예측 가능해져 대출∙임대차 계약∙투자에 두루 적용
[국토일보 이경옥 기자] 인공지능을 통한 경매 부동산 관련 미래 예측으로 투자자뿐만 아니라 금융기관, 임차인 등 이해관계인에게도 혜택을 줄 수 있는 기술이 본격 개발된다.
법원경매 전문기업 지지옥션은 최근 과학기술정보통신부의 국책 사업인 ‘2020년 비대면 비즈니스 디지털혁신기술개발사업’의 주관기관으로 선정됐다고 1일 밝혔다.
이번 선정에 따라 지지옥션은 연세대학교 금융공학연구실과 함께 향후 1년간 ‘딥러닝 기반 경매 적정가 예측 시스템’을 개발할 예정이다.
연세대 금융공학연구실은 20년 넘게 금융 관련 AI 분야를 연구해온 곳으로 현재는 딥러닝 분야를 집중 연구 중이다. SCI급 국제학술지 40여편을 포함 총 70여편의 금융, 인공지능 관련 논문을 게재했으며 2건의 국내 특허도 출원한 바 있다. 총 지원금은 3.5억원이다.
현재 우리나라를 비롯해 해외에도 다수의 프롭테크 기업들이 있지만 대부분 중개나 임대 플랫폼 위주여서 예측 서비스는 찾아보기 어렵다. 이 중에서도 부동산 가격 예측은 방대한 데이터와 더불어 정확도가 높은 분석 기술이 필수적인 분야다.
지지옥션은 37년간 축적한 400만건이 넘는 경∙공매 부동산 자료로 이미 통계적 일관성을 갖춘 빅데이터를 구축해 놓았다.
여기에 이번 과제 수행으로 20만건에 달하는 특수권리 심층분석 데이터에 딥러닝 적용이 가능해 질적 측면에서도 예측 모델 구축에 한 걸음 더 나아갈 수 있게 됐다. 유치권 등 특수권리에 대한 심층분석 자료는 각 물건의 낙찰가에 개별적으로 영향을 미치는 가장 중요한 요소를 반영하고 있어 예측의 정확도를 한 층 끌어올릴 수 있다.
지지옥션이 개발 예정인 낙찰가 예측 시스템을 활용하면 낙찰 시기, 경매 수익률 등도 쉽게 예측가능하다.
금융기관의 경우 예측치를 근거로 개별 부동산에 대한 대출금액과 금리 등을 결정하는데 활용할 수 있다. 특히 대출과 경매진행 시 반드시 진행하는 감정평가를 대체할 수 있어 현재의 고비용 감정평가 구조를 개선하는 촉매제 역할도 가능하다. 임대차 계약에 있어서도 안전하고 합리적인 보증금 협의가 가능하다.
연세대 금융공학연구실 오경주 교수는 “과거의 통계적 방법만으로는 정확한 부동산 가치 예측에 한계가 있다”며 “예측 모듈 외에도 이번 과제를 통해 개발되는 경매 지수 산출 시스템, 자연어 기반 뉴스 분석, 빅데이터의 시각화 등 다양한 인공지능 기술을 종합하면 정확도를 향상시킬 수 있다”고 밝혔다.
과제 총괄 책임자인 지지옥션 강은 이사는 “앞으로는 개별 물건에 대한 단순 정보 제공이 아닌 경매시장에 대한 미래 전망이 중요할 수 밖에 없어 경매업계에서도 인공지능은 필수”라며 “낙찰가 예측으로 대출의 판단 근거가 명확해지고, 정부가 추진 중인 국민 주거생활 안정에도 기여할 수 있어 사회, 경제적으로 의미가 크다”고 말했다.
