“AI로 적정 낙찰가 예측…주거용 넘어 상가·토지까지”

[인터뷰]강경모 지지옥션 AI센터장
법원 25년 낙찰 데이터 기반, 낙찰 적정가 예측 프로그램 개발해
주거용에서 상가·토지 등 특수형태 물건까지 서비스 범위 확대
“부동산 리스크와 수익률까지 분석해주는 AI 서비스 개발할 것”

[이데일리 박지애 기자] “경매에서 적정 입찰가를 적는 일은 매우 중요합니다. 원하는 경매물건을 두고 경쟁자보다 높게 책정해야 낙찰받지만 그렇다고 무작정 높게만 제시한다면 시세보다 비싸게 사 적정 입찰가격 지점을 찾는 건 치열한 눈치 싸움과 같습니다.”

2일 이데일리가 만난 강경모(사진) 지지옥션 AI센터장은 부동산 경매에 대해 이같이 설명했다. 지지옥션은 최근 인공지능(AI)을 활용해 적정 낙찰가를 근사치에 가깝도록 예측할 수 있는 시스템을 개발해 공개했다.

강경모 센터장은 지난 2000년 프로그래머로 지지옥션에 입사한 이후 부동산학과를 다시 졸업하고 공인중개사 자격증을 취득해 대한민국 최초로 자동권리분석 프로그램인 ALG를 개발했다. 최근에는 기존 ALG를 개선한 ‘ALG 2.0’을 출시했다.

강 센터장은 “이번에 개발한 낙찰 적정가 예측시스템 ALG는 지지옥션이 보유한 전국 법원의 25년간 낙찰 데이터를 기반으로 낙찰된 경매 물건의 특성을 분석했다”며 “해당 부동산의 현황 데이터부터 입찰 당일 법원의 인구 밀집도까지 낙찰가격에 영향을 미칠 수 있는 특성을 분석해 반영하고 각 데이터가 낙찰가격에 어떻게 영향을 미쳤는지 과거의 빅데이터를 활용해 학습시킨다”고 설명했다. 학습한 AI가 주어진 데이터를 입력받아 예측값을 도출한다는 것이다.

강 센터장은 “이전의 ALG는 연세대 산학협력단과 개발했는데 AI로 낙찰 적정가를 예측하는 서비스만 도입한 탓에 주거형 부동산에 한정적으로 서비스를 공개했다”며 “이번에 기능을 업그레이드 해 출시한 ALG 2.0은 주거시설 적정가 예측에 그쳤던 기존 서비스와 달리 비 주거형 상가와 토지, 특수형태 물건까지 서비스를 확대했다”고 설명했다.

낙찰가 예측 서비스는 개인이나 기관 채권자는 물론 입찰자와 채무자 모두에게 유용하다고 그는 설명했다. 그는 “개인뿐만 아니라 금융권에서 부동산 경매 진행 시 채권회수 금액과 회수 기간을 예상할 수 있도록 프로그램을 탑재했다”며 “어느 수준에서 낙찰될지 가늠해 채권 회수에 대한 계획을 세울 수 있기에 채권자나 입찰자, 채무자 역시 앞으로의 재무 계획에 도움을 줄 수 있다”고 언급했다.

낙찰 예측까지는 다양한 변수가 존재하는 만큼 더 많은 데이터를 다각적으로 수집해 정확도를 더 높여갈 계획이다. 강 센터장은 “낙찰 적정가 예측 시스템은 부동산의 가치판단 후 낙찰 가격에 직접적인 영향을 주는 권리분석의 리스크, 입찰의 특성상 사람의 심리 상태에 따라 많이 달라질 수 있어 앞으로 연구할 부분과 어려움이 많이 있다”며 “우선 지지옥션에서 제공하는 자동권리분석 프로그램을 더욱 발전시킨 후 권리분석 결과를 데이터화하고 전문가의 최종 판단을 수치화한 값을 모델에 반영해 더 정확한 예측값을 도출하겠다”고 설명했다.

강 센터장은 AI가 부동산 경매 시장에 더 많은 영향을 미치리라 예상했다. 그는 “일일이 찾지 않아도 원하는 경매물건을 찾아주고 자동으로 작성해 출력하는 입찰표, 권리관계 등 리스크 분석부터 수익률 분석을 통한 투자 방향 제안까지 AI서비스까지 등장할 것”이라고 말했다.

강경모 지지옥션 AI센터장이 2일 이데일리와 인터뷰하고 있다.(사진=지옥션)

박지애 (pjaa@edaily.co.kr)