주택 시장의 변동성이 확대되는 가운데, 감정이나 주관적 판단을 배제하고 인공지능(AI)과 빅데이터 알고리즘을 활용해 부동산 시장을 예측하려는 시도가 주목받고 있다. 부동산 빅데이터 플랫폼 '리치고'를 개발·운영하는 데이터노우즈의 김기원 대표는 데이터 기반의 객관적 지표야말로 하락장과 상승장을 관통하는 가장 확실한 이정표라고 강조한다.
■ 감정 배제한 데이터 알고리즘… '4년 뒤 주택 가격' 추정
김기원 대표가 구축한 분석 모델은 통화량, 금리, 입주 물량, 미분양 수치, 매수우위지수 등 20여 개 이상의 핵심 경제·부동산 지표를 종합 분석해 향후 주택 가격 흐름을 예측한다. 주관적인 시장 전망에 의존하던 기존 방식에서 벗어나 빅데이터 모델링과 AI 시뮬레이션을 거쳐 가격지수와 수급 불균형을 도출해내는 것이 핵심이다. 데이터노우즈 측은 시장의 왜곡된 신호를 걸러내고 객관적인 데이터 신뢰도를 확보하는 데 기술 역량을 집중해왔다고 밝혔다.
■ '프롭테크 2.0' 시대… 정밀한 입지·가치 평가의 대중화
단순 실거래가 조회에 머물던 초기 프롭테크 시장을 넘어, 개별 단지의 주거 쾌적성, 학군, 교통 편의성, 향후 공급 폭탄 여부까지 종합 평가하는 입지 가치 측정 시스템이 상용화됐다. 김 대표는 부동산 투자 및 내 집 마련 시 개인의 감정에 휘둘리기보다 소득 대비 주택가격 비율(PIR)이나 임대수익률 대비 집값 지수 등 객관적 통계를 철저히 검증해야 한다고 조언한다. 이를 통해 부동산 시장의 정보 불균형을 해소하고 리스크 관리 중심의 자산 운용이 가능해진다는 분석이다.
■ 금융·건설 융합으로 확장… 데이터 기반 부동산 생태계 구축
데이터노우즈는 개인 사용자를 위한 앱 서비스를 넘어 은행, 증권사, 건설사 등 주요 금융기관과의 B2B 데이터 솔루션 연동을 확대하고 있다. 금융권의 부동산 담보 대출 심사나 건설사의 신규 분양 사업성 검토 과정에 정밀 빅데이터 리포트가 활용되면서 부동산 산업 전반의 유동성 리스크를 사전에 예방하는 역할도 수행하고 있다. AI 기술과의 결합을 통해 맞춤형 부동산 컨설팅 알고리즘의 정밀도를 한층 높여간다는 구상이다.
■ 향후 트렌드 및 전망
부동산 시장의 불확실성이 커질수록 감에 의존하는 투자는 자취를 감추고 과학적 데이터에 기반한 프롭테크 솔루션의 의존도가 더욱 높아질 전망이다. AI와 빅데이터의 고도화는 개인의 내 집 마련 전략부터 금융권의 자산 관리 방식까지 부동산 시장 전반의 거래 패러다임을 근본적으로 변화시킬 것으로 기대된다.