정부가 수도권 내 공급 부족을 해결하기 위해 공공을 통한 대규모 공급계획을 밝혔다. 내년 서울에 1300가구, 경기 2만3800가구, 인천 3600가구 등 '판교신도시'와 맞먹는 2만9000가구 규모 공공분양주택을 공급할 예정이다.
목마른 내 집 마련 수요자들의 관심은 크다. 하지만 불편은 여전하다. 공급 주체인 한국토지주택공사(LH), 서울주택도시개발공사(SH), 경기주택도시공사(GH), 인천도시공사(iH) 등 기관마다 청약시스템이 달라서다. 일정과 물량을 한눈에 보거나 비교하기 어렵다. 좋은 물건이 나와도 '몰라서' 혹은 '불편해서' 놓치는 경우도 많다.
흩어진 공공청약 'KB부동산'에서 한 번에
이러한 불편을 해결하려 나선 것은 공공이 아닌 '민간'이다. 1986년 주택은행 시절부터 40년간 부동산 데이터를 축적, 생산해 온 KB국민은행은 'KB부동산' 플랫폼에 주요 공공기관 청약 정보를 모았다.
KB부동산 빅데이터센터를 이끄는 이종아 센터장은 "공공기관과 협업해 공공주택 매물을 검색하고, 청약 정보를 제공하는 공공주택 특화 서비스를 선보이고 있다"면서 "민간, 공공을 통틀어 이 같은 서비스를 제공하는 것은 KB부동산이 최초"라고 말했다.
KB부동산은 2023년 12월 SH와 협업해 임차형 공공주택과 유형별 입주자격을 확인하고 이에 맞는 매물을 추천하는 'SH 임차형 공공주택' 서비스를 시작했다. 올해 7월에는 LH 분양주택 청약 정보를 제공하는 'LH 청약전용관'을 개설했다. 지역·일정별 필터 기능 등을 통해 필요한 정보를 확인하고, 청약 및 청약 결과도 확인할 수 있다. 향후 임대주택까지 서비스를 확대한다는 계획이다.
아울러 'GH 전세임대', 'HUG 든든전세주택' 관련 청약 정보도 제공 중이다. KB부동산에서 LH·SH·GH·HUG 4대 주요 공공기관의 청약 정보를 모두 확인할 수 있다. 이 센터장은 "신혼·신생아, 청년 대상 공공주택은 수요자들의 관심이 많지만 언제, 어디서 얼마만큼 물량이 나오는지 모르는 경우가 많다"면서 "자격요건 확인부터 일정, 신청, 결과까지 확인할 수 있고 내년부터 공급물량이 늘어날 것을 대비해 서비스를 확장할 계획"이라고 말했다.
KB부동산이 이 같은 서비스를 하는 바탕에는 주거와 관련된 정보와 서비스를 보다 편리하고 빠르게 제공하겠다는 의지가 자리하고 있다.
이종아 센터장은 "40년간 쌓아온 통계와 노하우를 바탕으로 금융권 내에서 부동산 데이터 분야를 선도적으로 개척해 나가고 있다"라며 "정확하고 다양하며, 신뢰성 있는 정보를 계속해 제공하는 것이 우리의 목표이며, 이를 통해 부동산 거래와 금융을 쉽고 빠르게 이용할 수 있도록 고민하는 것이 우리의 과제"라고 말했다.
40년 데이터 자산 'AI' 기술로 확장
KB부동산 플랫폼의 변화를 이끈 한 축은 '인공지능(AI)'이다. 이 센터장은 "AI를 통해 그동안 데이터만으로는 보이지 않던 요소들의 상관관계를 찾아 정보의 정확도를 높일 수 있었다"면서 "경험이나 주변 정보로만 판단하던 것들에서 더 정교한 분석이 가능해졌고, 산업적인 측면에서도 더 빠르고 정확한 정보를 제공할 수 있게 되면서 향후 역할이 더 커질 것으로 본다"고 말했다.
KB부동산 빅데이터센터는 오랜 기간 쌓아온 부동산 시세 및 통계 조사를 담당한 내부 전문가를 비롯해 데이터 분석, DB 운영, AI 모델링, 시장분석 등 다양한 분야 전문 인력이 모여 2023년 9월 출범했다. 출범한 해부터 장기 시계열 데이터와 시세 산출 노하우에 AI 모델링 기법을 접목해 'AI 시세'를 처음 산출했다.
현재 AI 시세는 1000만여 가구 이상의 전국 모든 아파트의 동·호별 특성을 반영한 시세를 산출하고 있다. 또한 아파트 대비 개별성이 큰 연립·다세대(빌라)도 공공데이터와 다양한 변수를 AI에 학습시켜 작년부터 시세 서비스를 제공 중이다.
이 센터장은 "빌라 등은 정확한 가격 산출이 어렵다는 인식이 많았지만 내부 데이터와 공공데이터를 수집해 정제, 분석하고 3000여 종이 넘는 다양한 변수를 학습시며 정합성을 지속 모니터링해 자동산출 원스톱 시스템을 구현해 냈다"면서 "내년 상반기 중으로는 주거용 오피스텔, 단독·다가구 AI 시세 구축까지 확장을 추진하고 있다"고 말했다.
AI와 대화하며 집 찾는 시대
지난 10월 KB부동산이 선보인 '집찾는 AI'는 데이터 더해 기술력을 집약한 서비스다. 지역, 예산, 층수 등 필요한 조건을 말하면 AI가 매물 정보, 입지 설명, 교통·환경 요소까지 분석해 적합한 매물을 추천한다. 필터 검색을 넘어 매물 설명 텍스트를 읽고 요약하는 'AI 브리핑' 기능도 지원한다. 데이터와 기술에 기반을 둔 새로운 주거 정보 생태계가 열리고 있다는 게 이 센터장의 설명이다.
그는 "단순 정보 나열만이 아니라 AI를 통해 매물 특징과 주변 환경을 한 번에 파악할 수 있다"면서 "내년에는 더 자연스러운 대화형 검색으로 고도화해 맞춤형 매물을 찾을 수 있도록 할 것"이라고 말했다.
이종아 센터장은 빅데이터와 AI 기술이 그동안 비대칭이었던 부동산 정보 시장을 바꿀 것으로 내다봤다. 그는 "부동산 정보는 오랫동안 인적 네트워크와 경험에 의존해 투명하지 못했고, 초보자들이 시장 진입에 어려움을 겪었다"면서 "AI는 그 장벽을 낮춰 내 집 마련을 원하는 누구나 쉽게 진입하고 거래할 수 있도록 도울 수 있다"고 강조했다.
실제 KB부동산에서 가장 많이 이용되는 기능은 '우리집' 서비스다. 보유·관심 주택을 등록하면 시세·실거래·매물·변동 알림을 한 번에 제공한다. 이 센터장은 "부동산은 개인 자산 포트폴리오에서 차지하는 비중이 큰 만큼 시장 변화에 대한 관심이 높다"면서 "플랫폼이 정보의 생태계로 자리 잡으며 누구나 쉽게 이러한 정보에 접근할 수 있는 순영향을 주고 있다"고 말했다.
이종아 센터장은 "KB부동산 빅데이터센터는 가장 신뢰받는 부동산 데이터를 만든다는 목표를 갖고 있다"면서 "금융과 부동산을 연결해 국민 누구나 빠르고 안전하게 거래할 수 있는 환경 조성에 기여하고 싶다"고 비전을 밝혔다.
KB부동산은 단순 데이터 고도화를 넘어 AI를 발판으로 '사용자 경험을 바꾸는 일'을 추진 중이다. 40년 부동산 데이터 역사와 최신 AI 기술의 결합, 그리고 플랫폼의 확장이 불안을 떨치지 못하는 주택시장의 판을 어떻게 바꿀지 지켜볼 일이다.
