한유순 스테이션3 다방 대표
![[DT광장] 부동산분야, `머신러닝` 도입하자](http://contents.dt.co.kr/images/201611/2016110802102351036001[1].jpg "[DT광장] 부동산분야, `머신러닝` 도입하자")
최근 업계를 불문하고 가장 많은 사람의 관심을 끌고 있는 이슈 중 하나로 단연 '인공지능'을 꼽을 수 있을 것이다. 바둑천재 이세돌 9단에게 압승을 거둔 인공지능 바둑 프로그램 '알파고'와 인공지능에 기반을 둔 자율주행자동차, 방대한 양의 환자 정보 분석으로 병명을 진단하고 치료법을 제안하는 인공지능 닥터 '왓슨'이 대표적인 예다.
특히, 인공지능의 한 분야인 '머신러닝(기계학습)'을 활용하고자 하는 시도가 눈에 띈다. 머신러닝은 인간과 같이 생각하고 행동하는 것을 총칭하며 컴퓨터가 학습을 통해 인간의 인지, 추론, 학습 능력을 모방해 정의되지 않은 동작을 실행하고 별도의 개입 없이도 스스로 사고 능력을 지속적으로 발전시킬 수 있게 하는 알고리듬 및 기술을 의미한다.
부동산 분야에 적용하면 각 공공기관 및 다방과 같은 민간 기업에 수년간 축적된 각종 부동산 데이터를 토대로 정상적인 매물정보, 계약, 거래에 대한 상황을 학습하게 되고, 이러한 학습을 통해 각 기관 및 기업은 개별 기관과 기업에 최적화된 부동산 정보, 거래 및 시장 상황에 대한 시나리오를 작성할 수 있게 된다. 그리고 이러한 거래 시나리오는 각 기관 및 기업에 최적화된 형태로 다시 지속적인 업데이트를 진행하게 된다.
이에 부동산 분야에도 머지않아 '머신러닝' 알고리듬이 적극적으로 도입될 것으로 예상된다. 머신러닝은 분류된 그룹별 특성을 분석하여 비정상적인 부동산 거래 정보를 분류한 모델을 만들고, 불법으로 의심되는 데이터가 미리 축적된 부동산 거래에서 얼마나 벗어나 있는지를 확인함으로써, 해당 거래의 적합 여부를 판단하게 된다. 또한 특별한 사전 정보나 전문가의 개입 없이도 지속적으로 데이터를 수집하고 이를 분류, 탐지함으로써 분석의 정확성을 높이게 된다.
또한 빅데이터 분석 플랫폼 등을 통해 방대한 데이터를 연계 분석해 온 인간의 경험과 지식을 기계가 학습하게 함으로써 모든 부동산 관련 데이터를 일일이 들여다봐야 했던 어려움을 해소하고, 통계 문서 작성, 고객 응대, 거래가 평가, 부동산 거래 추천, 담보 평가, 부동산 거래 전망 등에 다양하게 활용할 수 있다.
스테이션3는 최근 부동산 O2O 플랫폼 다방에서 제공하는 전·월세 매물정보에 빅데이터 분석 기술을 도입했다. 지난 3년간 다방에 등록된 매물 데이터를 분석해 지역의 전·월세 시세를 공개하고 있다. 또한 이 자료를 기반으로 주변 시세보다 저렴한 가격, 실제와 다른 매물 사진, 옵션 정보 등 실제 제공되는 부동산 정보와 다른 정보를 제공하는 매물 정보를 분류하는 작업을 진행 중이다. 머신러닝을 통해 자동화하게 되면 소위 허위매물의 등록을 사전에 차단할 수 있게 되는 것이다.
이처럼 빅데이터 기반 분석 시스템은 머신러닝 기술과의 결합을 통해 새로운 가치를 창출할 수 있다. 스테이션3는 여기서 그치지 않고, 머신러닝과 AI 기반으로 부동산 업계 최초의 로보어드바이저가 될 수 있는 부동산 추천 시스템을 개발하고 있다. 지역을 선택하고 자산 상황, 가족 구성원, 직장 또는 학군 등의 옵션을 입력하면 임대, 매매 등 자산에 맞는 주거 형태, 대중교통 등 집 근처 편의 시설, 통근 시간 자동 계산, 금융권 대출 가능 여부 판단 등 부동산 거래에 필요한 모든 정보를 개인 맞춤 형식으로 제공하는 시스템이다.
지금까지 경험하지 못했던 정교하고 전략적인 데이터 분석 방식의 등장으로 오늘날 기업들은 그 어느 때보다 빠르게 새로운 시장 가치를 창출할 수 있게 됐다. 기술 발전의 속도만큼 시장 상황도 빠르게 변화하고 있기 때문에, 각 기업이 가진 방대한 데이터를 통합적으로 분석하고 활용해 시장의 가치를 향상시켰으면 하는 바람이다.
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