[오후초대석] 빅데이터로 본 집값 전망..살기 좋은 아파트는 어디?

■ 경제현장 오늘 '오후초대석' - 김기원 데이터노우즈 대표 

부동산 값은 이제 오를 만큼 오른 건지, 지금이라도 집을 사야 한다면 어느 지역 어느 동네가 좋을지 만일 인공지능, 즉 AI가 이런 궁금증을 속 시원하게 풀어줄 수 있다면 얼마나 좋을까요. 쉽지 않은 과제에 도전한 부동산 스타트업이 있습니다. 방대한 데이터를 총망라해 집값을 예측하는 모바일 서비스 '부동산 리치고'를 선보인 데이터 노우즈입니다. 이 서비스를 개발한 김기원 대표 모시고 데이터가 말하는 부동산 시장동향 들어보겠습니다.

Q. 기업 이름이 데이터노우즈입니다. 데이터가 모든 것을 말한다, 어떤 회사인가요?

- 데이터노우즈, 빅데이터로 부동산 시장 분석
- "데이터노우즈, 데이터는 답을 알고 있단 뜻"
- "빅데이터가 부동산 전망할 수 있는 시대 왔다"

Q. 각종 부동산 통계로 부동산 시장을 전망한다는 건데, 어떤 통계 사용하십니까? 어떤 방식으로 전망하시나요?

- 부동산 통계 분석…어떤 방식으로 예측하나
- 17년 치 데이터 분석해 4년 뒤 집값 예측
- 아파트 가격 영향 주는 45가지 변수 분석
- 아파트 인접성 등 수치화한 데이터도 학습 

Q. AI 부동산 전문 앱 '리치고'는 어떤 계기로 탄생한 겁니까?

- AI 부동산 전문 앱 '리치고' 탄생 계기는?
- "전공 살려 부동산 예측 데이터 모아 정리"
- "부동산 빅데이터 관심…2019년부터 시작"

Q. 구체적인 예측 모델을 설명해주시죠. 

- '부동산 리치고' 예측 가능 구체적 모델은?
- 아폴로11, 시계열 데이터 활용 딥러닝 모델
- 아이리스AI, 최근 변동성 잘 반영하고 있어
- 미래 가격 적중률, 아폴로11호 61.97% 기록
- 미래 가격 적중률, 아이리스AI 63.73% 기록
- "데이터 학습량 늘면 집값 적중률도 향상"
- "리치고, 집값 적중률 80% 이상 높일 것"

Q. 부동산 리치고에서 투자점수와 거주점수를 발표하기도 하던데, 투자점수와 거주점수는 어떤 것을 의미하는지요?

- '부동산 리치고' 투자·거주 점수…의미는?
- 투자 점수 높을수록 집값 상승 가능성 높아
- 투자 점수, 지역별·단계별 점수 비교 가능
- 아파트 매수 고민? 투자점수 참고 추천
- 거주 점수, 얼마나 살기 좋은지 수치화한 것

Q. 강남-서초 등 구별로도 자료 조사가 나오는 겁니까? 특정아파트만 알 수 있는 겁니까? 마용성 등도 자료 있나요? 또 아크로리버파크, 은마 아파트, 마포 푸르지오 등 사람들이 관심 있어 하는 전국 핵심 아파트 거주점수와 투자점수 평가는 어떻습니까?

- '부동산 리치고', 자치구별 검색 가능한가
- 전국 핵심 아파트, 거주·투자 점수는?

Q. 데이터는 지금 수도권 아파트 가격을 어떤 수준이라고 얘기하는지 궁금합니다. 1-2년 더 오르나요? 아니면 이미 고평가됐다고 보나요?

- 빅데이터로 본 수도권 아파트 가격 전망은?
- "1~2년 내 부동산 시장 변곡점 올 수도"
- "수도권 아파트 고평가…버블 심각 상태"
- "AI 분석 결과, 올해 집값 하방 압력 커"

Q. 부동산 정책 수립에도 데이터 활용한 의사결정이 필요하다고 강조했는데, 어떤 의미를 담고 있습니까?

- 25번째 부동산 정책, 빅데이터 활용했다면?
- "부동산정책 수립 시 빅데이터 활용해야"
- "투자에 있어 데이터는 등대 같은 역할"
- "데이터 근거해 국민이 원하는 주택 공급해야"

(자세한 내용은 동영상을 시청하시기 바랍니다.) 

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