보수적인 부동산 업계에도 부는 AI 바람... 이미 미국·유럽은 '프롭테크' 세상

주택 선택 시 데이터 사용 정교해지고 AI 엔진 통해 재산 평가
건물 외관·수명·크기·위치 파악해 AI가 시장가치 근사치 추정
집 내부 살펴보는 과정 간소화시켜 잠재적 부동산 거래자 선별

 

부동산 분야의 디지털 전환으로 프롭테크 기술이 주목받고 있다. (사진=셔터스톡)

부동산 분야의 디지털 전환이 큰 성과를 거두고 있는 가운데 '프롭테크(PropTech)'가 주목받고 있다. '프롭테크'는 자산·부동산(Property)과 기술(Technology)의 합성어로 부동산 비즈니스와 첨단 기술이 만나 새롭게 등장한 산업이다. 빅데이터와 인공지능(AI), 가상현실(VR) 등의 기술을 기반으로 부동산 관련 서비스를 혁신하는 기술로 평가받고 있다.

 

코로나19 대유행 이전 부동산 분야의 디지털 발전은 더딘 편이었다. 그러나 코로나 팬데믹의 시작은 이 분야에서 디지털 변혁을 가속화시켰고, 부동산 플랫폼 개발 스타트업들을 탄생시켰다. 현재 이들은 부동산 업계의 진정한 판도를 바꾸는 기업들로 부상하고 있다.

 

외신에 따르면 미국의 경우 이미 4천 개가 넘는 프롭테크 스타트업들이 활동하고 있으며 유럽에서도 프롭테크가 일상에 깊숙이 관여하고 있다. 이 스타트업들은 부동산 중개 서비스뿐만 아니라 부동산 관리부터 건축, 임대, 공유건물, 건물 설계 인테리어, 스마트 빌딩, 자금 조달, 가격 산정, 가치 평가 등에 이르기까지 다양하고 종합적인 컨설팅을 하는 것으로 알려졌다.

 

부동산 전문가들은 프롭테크 발전의 핵심은 '데이터'에 있다고 주장한다. 즉 매우 보수적인 업계로 알려진 부동산 시장에서는 매수인과 매도인 그리고 부동산 중개인만이 정보를 소유하고 독점하는 것으로 유명하다. 이런 정보의 비대칭성은 일부 사람만이 알짜 정보를 향유하고 경제적 이득을 취하게 만들어 업계의 투명성과 건전성을 낮춰 전반적으로 발전을 저해하는 요인이 됐다.

 

더불어 공인 중개사와 법무사, 세무사, 은행 등 부동산을 거래하기 위해 만나야 할 수많은 사람과 거쳐야 할 복잡한 절차는 사라져야 할 관행이라고 전문가들은 입을 모은다. 이에 프롭테크는 AI·빅데이터를 기반으로 고질적인 부동산 시장을 새롭게 변화시킬 잠재적 기술로 부상하고 있다. 트렌드 분석·예측이 전문인 인공지능의 탁월한 능력은 발품을 팔아야 가능했던 부동산 거래에 데이터를 통해 빠른 거래 예측과 추세 분석 그리고 사기 방지 능력까지 부여하고 있다.

 

일례로 오피스블록스(OfficeBlocks)와 같은 AI 기반의 프롭테크 기술은 건물 사진을 사용해 건물 안으로 들어가지 않고도 임대 가치를 추정할 수 있도록 한다. 또 일부 개발 중인 AI 프로그램은 부동산의 미래 트렌드 예측을 위해 심층적인 분석을 제공하는 등 탁월한 능력을 발휘하고 있다.

 

부동산용 검색 플랫폼 개발

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지난 5일 LA PRWEB은 '인공지능이 부동산 공간을 어떻게 변화시키고 있는가?'란 기사를 전했다. 기사 내용에 따르면, 정보에 입각한 주거 의사결정에 대한 혁신적인 데이터 활용이 부동산 시장의 운영 방식을 바꾸고 있다는 것이다. 부동산 플랫폼 개발업체 콴타리움(Quantarium)의 말콤 캐넌(Malcolm Cannon) 대표는 데이터헌터스와의 인터뷰에서 "미국의 주거용 부동산은 총 45조 달러의 규모를 차지한다"고 밝혔다.

 

또 그는 "부동산에서 신뢰할 수 있고 시기적절하고 정확하며 유용한 데이터는 이러한 수직적 구조뿐만 아니라 경제 전반에 있어 필수적이다"고 주장했다. 주택 선택 시 사용되는 데이터는 점점 더 정교해지고 있으며, 콴타리움의 평가 모델은 자체 학습 AI 엔진을 통해 재산 평가를 제공한다는 게 그의 설명이다.

 

캐넌 대표에 따르면, 현재 콴타리움은 주거용 부동산에서 부가가치 데이터의 선도적인 생산자이자 공급자다. 이들의 데이터·분석 과학자와 전문가들은 업계 최고의 RE 데이터 레이크를 구축하기 위한 접근 방식에서 큰 혁신을 보여줬다. 또 캐넌은 이 공간의 잠재력이 무엇이냐는 질문에 "미국의 주거용 부동산은 총 45조 달러 규모로 집은 대부분 가정의 투자·자산 중 가장 중요하고 가치 있는 것"이라고 설명했다.

 

이들은 이 아이디어에서 출발해 부동산용 데이터·검색 플랫폼(AVM)을 개발했는데 여전히 선도적인 자동 평가 모델로 인정받고 있다. 해당 플랫폼은 모기지 회사, 은행, 보험 등 주택용 부동산 데이터를 활용하는 기업에 힘을 실어줄 수 있다. 컴퓨터 비전(CV) 기술에서 콴타리움의 발전은 AVM이 역사적 제약을 초월할 수 있게 해준다는 설명이다. 캐넌 대표 "AVM의 여정과 AI의 영향을 이해하는 것은 부동산의 미래에 매우 중요하다"고 주장했다.

 

데이터 업계에서는 일관성과 효율성의 편익부터 집값과 접근성의 편중 감소까지 '기술 대(對) 사람'에 대한 이야기가 무성하다. 캐논 대표는 이런 질문을 받았을 때, "콴타리움이 AI 회사라는 사실에도 불구하고, 순수하게 기술 독재적인 적이 없다"고 잘라서 대답했다.

 

미래의 부동산 거래에는 인공지능이 필수적으로 도입될 전망이다. (사진=셔터스톡)

 

거래 시 집 방문 필요 없어

지난 2020년 10월 30일 정보기술(IT) 매체 테크와이어아시아(Tech Wire Asia)는 'AI 프롭테크가 아시아 태평양(APAC) 주변의 속성을 즉각적으로 평가하는 방법'이란 기사를 다뤘다. 매체에 따르면, 프롭테크가 부동산 가치를 제대로 평가하기 위해 싱가포르와 APAC 주변의 집들을 일일이 돌아다닐 필요가 없어진다는 것이다.

 

프롭테크 기술이 최근 APAC 주변에서 점점 더 보편화되고 있으며, 도시토지연구소와 부동산아시아태평양지역 2020년 PwC 신흥동향 보고서에 따르면, 프롭테크 전략에 대한 인지도와 투자가 빠르게 성장하고 있다. 프롭테크가 전통적인 부동산 투자자를 변화시킨 대표적인 사례가 AI 기반의 플랫폼인 오피스블록스(Office blocks)다.

 

최근의 코로나 사태는 여행 제한과 다른 제한 사항들로 인해 부동산 투자자들에게 어려움을 안겨주고 있다. 그러나 오피스블록스 플랫폼 내의 마켓 인텔리전스 앱을 이용하면 부동산 사진을 업로드할 수 있으며, AI와 빅데이터 툴이 몇 분 안에 해당 부동산의 임대료 견적과 가치평가를 이메일 주소로 전송한다. 이 뿐만 아니라 지난 10월 중순 싱가포르에서 출시한 상업용 부동산 플랫폼 오피스블록스의 프롭테크 솔루션은 부동산 컨설팅업체 JLL과 박사급 항공우주 엔지니어가 합작한 리스크 통합(Risk Integrated) 프로그램이다.

 

현재 오피스블록스의 이사이자 엔지니어인 유수프 자프리(Yusuf Jafry)는 "이 앱은 여러 AI 알고리즘으로 작동된다"고 밝혔다. 그는 "건물의 외관을 분석하고 건물의 나이, 크기, 품질 및 위치 등을 파악할 수 있어 임대료 또는 시장 가치를 10%의 정확도로 추정할 수 있다"고 말했다.

 

자프리는 인공지능이 이미지로부터 가치를 평가하기 위해 인간이 시각적으로 정보를 처리하는 방식을 모방한다고 주장했다. 그는 "이는 우리의 뇌가 시각적 인상으로부터 가치와 질에 대한 생각을 평가하는 방법과 비슷한데 AI는 인간의 능력을 모방하려고 하지만, 당신은 AI로부터 더 많은 통찰력을 얻을 수 있다"고 말했다.

 

오피스블록스는 실시간에 가까운 위치 평가를 제공하는 마켓 인텔리전스 앱 외에도 투자자가 플랫폼에서 포트폴리오 내의 모든 자산을 항목화할 수 있도록 도와주는 포트폴리오 인텔리전스 플랫폼도 운영하고 있다. 이 앱은 투자자가 자산을 취득하거나 처분하려고 할 때 위험을 수행하고 평가를 반환할 수 있다. 자프리는 "버튼 클릭 한 번으로 플랫폼이 포트폴리오에 미치는 영향과 기여도를 즉시 평가할 수 있다"고 전했다.

 

마지막으로 투자자가 복수의 데이터 포인트를 분석해 자신의 상업용 부동산 포트폴리오의 리스크를 평가할 수 있는 리스크 인텔리전스 플랫폼도 운영하고 있다. 자프리는 "해외 부동산을 취득할 때, 많은 투자자와 다양한 대부업체들이 관련될 수 있다"며 "여러 단계의 대출과 다른 통화로 이루어질 수 있는 이 복잡한 요인들은 부동산 투자의 위험과 수익에 영향을 미친다"고 설명했다.

 

프롭테크 기술은 직접 방문없이 거래자 선별해 시간과 수고 덜어준다. (사진=셔터스톡)

 

AI, 2천6백만달러 거래 시기 결정

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지난해 7월 26일 인도 아마다바드에 있는 소프트웨어 회사 트라이스테이트 테크놀로지(TriState Technology)는 'AI와 ML이 부동산 부문을 어떻게 변화시키고 있는가?'란 글을 블로그에 올렸다. 부동산은 세계에서 가장 생산성이 높은 사업 가운데 하나라는 설명이다. 뉴욕증권거래소의 MSCI 지수에 따르면, 전 세계 사업 인수의 가치는 앞으로 9조 6천억 달러까지 상승할 것으로 추산된다.

 

부동산 산업도 '데이터 중심' 세상으로 바뀌고 있으며, 인공지능을 활용하고 있다. AI가 소비자 매수·매각 전략에서 대형 상업 프로젝트 건설 투자 등에 이르기까지 부동산 사업에 뛰어들고 있다. 하지만 전문가들은 "부동산 분야는 AI 서비스 구축 초기 단계에 머물러 있으며, 향후 기술 발전으로 부동산의 AI가 뚜렷해질 것"이라고 전망했다.

 

우선 부동산 시장의 AI 도입 현황을 보면, 지난 2018년에 필라델피아에 있는 두 개의 다가구 건물을 인수하기 위한 AI 재산 거래가 완료됐다. 거래 가격은 총 2,600만 달러에 달했다. 이 거래를 '시장 공략'이란 알고리즘이 차지해 거래 시기를 정했다. AI는 수천 개의 데이터 포인트를 검색·평가해 실제 자산의 이점을 이해할 수 있는 관련 정보를 제공했다. 여기에는 재산의 재무 가치, 주요 구조적 특징, 이 지역에서 자연재해가 발생할 수 있는 가능성, 현지 시장 상황, 해제된 주택 수 등 여러 조건이 포함됐다.

 

이는 업계를 놀라게 할 AI의 부동산 업무의 시작이었다. 투자 인프라 솔루션 회사인 브락틀렛(Bractlet)의 사장 겸 CEO인 알렉스 맨프레(Alex Manfre)는 "데이터베이스를 구축했을 때, 이것이 무엇을 의미하는지 알아내야 한다"며 "예를 들어 '빌딩은 어떻게 작동하는가?' 등과 같은 것"이라고 말했다.

 

아울러 그는 "AI가 토지 소유자들이 어디에 어떻게 그들의 돈이 투자될 수 있는지를 탐색할 수 있도록 도울 것"이라고 전했다. 그에 따르면 AI는 부동산 소유자가 자신의 부동산에 어떻게 투자해야 하는지, 어디에 투자할 수 있는지, 그리고 변제 여부 등을 평가할 수 있도록 돕는다.

 

블로그에는 현재 부동산 분야의 연구자들이 부동산 업계의 고위 임원 400명을 조사한 결과 AI와 함께 변화하는 부동산 부문을 몇 가지로 요약했다.

 

① 리드 세대에게 도움이 된다.

 

AI 기반의 e-Commerce 프로그램이 비즈니스 개발을 위한 소비자 정보를 캡처한다. 미래에 실제 소비자가 될 수 있는 사람을 찾기 위해 인공지능이 모든 선택지를 살피는 것이 아니라 심층 학습을 접목해 예측 가능한 부분만 찾아내는 것이다.

 

② AI는 집 내부를 살펴보는 과정을 변화시킨다.

 

인터넷 상장을 시작으로 소비자들의 홈 검색을 간소화하는 데 AI 기술이 한몫했다. 거의 모든 검색 엔진 최적화 도구가 침실, 화장실, 아파트 등의 변수를 나열해 부동산 중개인과 잠재적 구매자를 걸러낼 수 있지만, 이 방법을 사용하면 누구나 다양한 옵션 중에서 선택할 수 있게 한다.

 

③ 트랜잭션을 단순화한다.

 

인공지능을 활용하면, 부동산 중개업자가 계약 종료 시점에 부동산 사업을 보다 쉽게 관리할 수 있다. 예를 들면, 많은 CRM(Customer Relations Management) 시스템은 자동화된 데이터 읽기 및 항목 보고를 사용한다. 이를 통해 공인중개사가 업무 수행에 필요한 시간을 줄일 수 있을 뿐 아니라 데이터 입력에서 인적 오류를 제거해 오류 수를 완전히 줄일 수 있다.

 

④ 재산의 평가를 용이하게 한다.

 

AI가 미래를 예측할 수 있는 능력도 공인중개사가 의지하는 중요한 기술 중 하나다. 이는 특히 부동산 가치와 임대료를 산정하려 할 때 도움이 된다. 이 경우 AI 응용시험 자동화 모델이 공공기록부, 대체경로, 범죄율, 학군 추정치 등의 데이터를 수집해 특정 면적가치 분석을 산출할 수 있다.

 

⑤ 대출 처리 방식을 변화시킨다.

 

마지막으로 은행 사업도 머신 러닝의 영향을 받고 있다. 공인중개사나 투자자가 알고 있는 것처럼 미래의 대출자에게 대출할 수 있는지를 평가하기 위해서는 시험 과정에서 과도한 서류 수집이 요구된다. 그러나 데스크톱 테스트 프로세스는 AI 기술을 사용해 문서가 인수자에게 전송되기 전에 이러한 문서를 읽고 결정한다. 데스크톱 쓰기가 이 과정의 인간 부분을 완전히 대체하지는 못하지만 매우 빠른 편이다. 

 

AI타임스 조행만 기자 chohang5@kakao.com

 

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