
구름 케이앤컴퍼니 대표이사
지난 2015년 부동산 정보체계가 낙후돼 있다고 판단하고 여의도 증권가 멤버들과 의기투합해 핀테크 기업 케이앤컴퍼니를 설립한 구름 대표이사(사진)는 최근 본지와의 인터뷰에서 ‘객관적인’ 시스템을 만드는 일에 주력했다고 전했다.
구체적으로 우선 가치 산정을 위해 실제 주변의 거래를 파악한다. 건축물대장, 실거래정보, 개별공시지가 등 48종의 공공데이터를 시세 산정을 위한 변수로 활용해 자체 개발한 위치기반 빅데이터 시스템(로빅·LOBIG)에 공급한다.
추가적으로 갱신되는 데이터는 70여개의 수집봇을 통해 지속적으로 반영하고 알고리즘을 고도화한다.
부동산 가치를 보정하고 판단하는 일은 인공지능(AI)이 대체하도록 했다. 사람이 몇 시간씩 감정평가 하던 일을 0.1초대에 해낸다. 전문가가 ‘주관적인’ 판단으로 제시할 때보다 변동성도 낮출 수 있을 것으로 기대해볼 수 있다.
구름 대표는 “우리는 가격 형성에 있어서 장점과 단점, 구체적으로 ‘5% 장점, 2% 단점’ 이런 식으로 철저히 기계가 파악해서 판단할 수 있는 시스템”이라며 “예컨대 1인 가구가 늘어나면 소형 평형 선호도가 올라 가격이 상승하게 되는데, 그런 부분도 반영될 수 있도록 알고리즘을 구축하고 시장의 변화를 계속 따라간다”고 말했다.
신한금융그룹이 운영하는 핀테크 스타트업 육성기관인 ‘신한퓨처스랩’ 업체이기도 한 케이앤컴퍼니는 최근 신한은행과의 협업으로 빅데이터를 활용한 ‘소형 공동주택 시세 산정 시스템’ 개발을 마치기도 했다.
오는 20일까지 검증 정확도 개선을 거쳐 이달 말쯤이면 무료로 정보를 이용할 수 있는 홈페이지가 오픈될 예정이다.
양사가 협업한 시스템은 서울·경기 지역의 연립·다세대 주택의 시세 현황을 웹을 통해 누구나 쉽게 조회할 수 있도록 만들었다. 이 시스템은 과학기술정보통신부와 한국정보화진흥원(NIA)이 주관하는 ‘2017 빅데이터 플래그십 시범 사업’의 일환으로 개발됐다.
신한은행 빅데이터센터와 케이앤컴퍼니는 매월 20테라바이트에 달하는 서울·경기 지역 144만 세대 대상의 건축물대장, 실거래 정보, 개별공시지가 등 공공데이터를 수집하고 검증하며 시스템 구축 기반을 마련했다.
여기에 유사한 거래 사례와 대지 면적, 전용 면적, 대지권 면적, 위치 등 건물 정보 분석 데이터들을 추가해 시세 산정 알고리즘을 개발했다.
인공지능 학습을 통해 기존 감정가, 경매가격과 산출된 시세를 비교 검증하며 지속적으로 시세를 보정하고 있다.
‘소형 공동주택 시세 산정 시스템’은 연립·다세대 주택의 시세 현황과 건물 상세 정보까지 한눈에 보여준다. 동일 지역 주택의 시세 변동 현황과 거래 추이, 인구변동 추이 등 다양한 정보도 얻을 수 있다.
시스템이 개방되면 정확한 시세 정보를 알기 어려워서 부동산 거래 때 어려움을 겪고, 담보대출을 받을 때도 불리함을 감수해야 했던 연립·다세대 주택 임차인, 소유주 등에게 도움이 될 것으로 기대된다.
케이앤컴퍼니는 내년에도 신한은행과 소형 공동주택 시세 산정을 위한 연구 협업을 계속 진행할 예정이다. 시세 산정 알고리즘은 보다 정교화해 나가기로 했다. 또 시세 산정 대상 부동산 범위도 5대 광역시 등 전국 단위로 확대하는 등 지속적으로 사업 영역을 확장할 계획이다.
케이앤컴퍼니는 다른 은행들과의 협업도 이어갈 예정이다.
구름 대표는 “은행은 고객들에게 대출을 실행하면서 평가 이력을 쌓고 다양한 경험 정보를 갖고 있다”며 “은행과 협업하는 것은 우리 알고리즘을 계속 강화하는 기반을 마련하는 것”이라고 설명했다.
케이앤컴퍼니는 지난 10월 부산은행과도 계약을 맺으면서 올해 말까지 부산 지역 연립·다세대 주택 시세도 산정해 제공할 수 있을 것으로 보인다.
부동산 정보를 향후 여러 분야에서 활용할 수 있도록 데이터를 정제하고 질을 높여 자산화시키는 노력도 이어갈 예정이다.
구름 대표는 “부동산 정보가 거의 모든 빅데이터 비즈니스에서 활용될 수 있다고 판단하고 있다”며 “국내 모든 부동산 정보를 체계화하는 것이 1차 목표이고, 부동산 정보를 저렴하게 활용할 수 있는 인프라로 자리매김하는 게 2차 목표”라고 말했다.
정선은 기자 bravebambi@fntimes.com



















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