부동산업계 판을 다시 짜는 AI

최민성

2025-04-03 - 6분 걸림 - 댓글 남기기

기술과 부동산의 만남

오랫동안 부동산은 사람의 직감과 경험이 중심이었던 영역이다. 지역의 흐름을 읽고 시장의 변화를 감지하는 일은 중개인의 발품과 눈썰미에서 비롯되곤 했다. 하지만 이제 AI가 이 판을 바꾸고 있다. 방대한 데이터를 분석해 숨은 패턴을 찾아내는 AI는 단순한 도구를 넘어 부동산의 새로운 조력자로 자리 잡고 있다.

AI와 부동산의 현재: 세계와 한국의 풍경

미국에서는 AI가 이미 부동산의 핵심 도구로 자리 잡았다. Zillow의 ‘Zestimate’는 집값 예측의 상징이며, 캘리포니아 주택의 평균 거래 가격이 2023년 50만 달러에서 2025년 55만 달러로 오를 가능성을 제시하며 투자자들의 나침반 역할을 하고 있다.

영국의 Rightmove는 이용자의 검색 패턴을 분석해 개인화된 매물을 추천하고, 일본은 AI를 도시 계획에 접목해 “이 구역에 상업지구를 조성하면 가치가 12% 오른다”는 분석 결과를 실제 정책에 반영하고 있다. 뉴욕에서는 데이터 분석 기업 팔란티어가 상업용 부동산 공실률을 기반으로 “임대료를 10% 낮추면 공실률이 5% 줄어든다”는 인사이트를 제공하며 건물주의 전략을 바꾸고 있다.

한국의 AI 활용은 이제 막 시작 단계다. 직방은 빅데이터로 송도 아파트 시세 변동을 분석하고, 2023년 8억 원대 매물이 2024년 8억 8000만 원으로 상승한 배경으로 GTX-B 노선 연장을 제시한다. 삼성물산의 ‘래미안 송도역 센트리폴’ 분양 성공도 이를 뒷받침한다. 네이버 부동산은 지역 통계와 매물 추천에 AI를 활용하고 있으며, 부동산플래닛은 동·호수 단위의 추정가를 제공하고 있다. 공공 부문에서도 LH가 국유지 매각의 효율성을 높이기 위해 AI 도입을 검토 중이다. 다만, 이러한 시도는 아직 대기업과 대형 플랫폼에 집중돼 있다.

미래를 내다보다: AI가 바꾸는 지형

AI는 부동산의 전통적인 구조를 근본적으로 뒤흔들 가능성을 지니고 있다. 매물 추천부터 계약서 작성까지 AI가 처리하게 되면, 중개업무의 일부는 자연스럽게 자동화될 수 있다. 시간과 비용은 줄고 효율은 높아진다.
메타버스와의 결합도 주목할 만하다. 직접 방문 없이 가상 공간에서 집을 둘러보고, AI가 “이 집은 남향이라 채광이 좋습니다”라고 설명하는 시대가 머지않았다. 도시계획 역시 교통 흐름, 인구 밀도, 상권 분석 등을 기반으로 “이곳에 역을 신설하면 지역 가치가 20% 상승한다”는 식의 과학적 제안을 가능케 한다.

하지만 기술이 발전할수록 그림자도 커진다. AI가 편향된 데이터를 학습할 경우, 왜곡된 예측으로 시장을 오도할 수 있다. 특정 지역을 과대평가해 투기 심리를 부추길 위험도 있다. 따라서 AI 기술은 데이터 보안과 윤리적 활용이라는 전제를 갖춰야 한다. 기술의 힘을 활용하되, 그 한계를 명확히 인식하는 자세가 필요하다.

한국의 도전과 기회

한국은행은 AI가 경제 생산성을 1~3% 끌어올릴 수 있다고 전망한다. 이는 저출산과 고령화로 침체된 부동산 시장에 활력을 불어넣을 기회가 될 수 있다. 그러나 AI 기술의 개발은 여전히 대기업에 편중돼 있으며, 중소기업과 개인의 접근성은 낮다. AI 기반 부동산 스타트업도 직방 등을 제외하면 두각을 나타내지 못하고 있다.

AI는 부동산 양극화를 완화할 수 있는 도구이기도 하다. 강남과 비수도권, 수도권과 지방의 불균형을 데이터 기반 분석으로 파악하고, “이 지역에 공공임대주택을 확대하면 균형 성장이 가능하다”는 솔루션을 제시할 수 있다. 그러나 이를 현실화하려면 공공과 민간의 협력이 필수다. 공공 데이터를 적극 개방하고, 중소기업의 AI 도입을 지원하는 세제 혜택과 교육 제도가 필요하다. 개인 투자자 역시 AI 도구를 통해 정보 격차를 줄이려는 노력이 요구된다. Zillow처럼 시장을 이끄는 혁신이 한국에서도 가능할까? 그 답은 지금 우리의 준비에 달려 있다.