부동산 시장에 '예측 가능성'을...김재구 데이터노우즈 사장

부동산 시장의 가장 큰 적은 '정보의 독점'이다. 과열기에는 막연한 기대가, 침체기에는 근거 없는 공포가 시장을 지배한다.

데이터노우즈는 160개 변수 중 엄선된 26개 핵심 지표로 6개월 단기 전망 모델을 만들었다. 그리고 서울 주요 지역에서 오차율 1%대라는 정확도를 기록했다. 월 방문자 130만 명의 '리치고' 앱은 대중성을 확보했고, 이후 기업용 솔루션 'AI MAS'를 출시하며 건설·시행·금융사로 영역을 확장했다.

"사실 '리치고 부동산' 앱이 탄생하기 전, 모태가 된 모델은 전문가용 분석 솔루션인 '리치고 엑스퍼트(Expert)'였어요."

김재구 데이터노우즈 사장은 세계 경제, 금융, 지역별 데이터를 결합해 미래를 예측하는 모델을 내놨다. 이는 "전문가 사이에서 폭발적인 반응을 얻었다"고 설명했다. 이 분석 결과를 대중에게도 전달하고 싶다는 열망으로 UI/UX를 대폭 간단하게 만든 것이 지금의 '리치고 부동산' 앱이다.

일반 사용자용 서비스는 거대한 '데이터 검증 시험대' 역할을 했다. 그는 "130만 유저가 리치고 앱에서 보여준 매수 심리와 지역별 관심도, 그리고 실제 시장의 변화를 비교하며 저희 예측 모델은 더욱 정교해졌다"고 설명한다. 일반 사용자용 서비스에서 검증된 '데이터와 예측 모델의 신뢰성'이 바탕이 되었기에, 기업용 솔루션인 'AI MAS'가 보수적인 금융·건설사들을 빠르게 설득할 수 있었다.

김재구 사장은 2022년에 기업용 사업을 맡으면서 '고부가가치 업무로의 전환과 성공적인 비즈니스 의사결정을 위한 동반자'가 되는 것을 목표로 삼았다.

"기업 고객들이 부동산 시장 분석이나 분양가 산정을 위해 수일, 수주씩 쏟아붓던 시간을 몇 시간 단위로 단축시키는 것에 집중했죠."

이를 위해 세 가지 핵심 역량을 결합했다. 실전적 투자 경험, 데이터 분석 능력, 그리고 AI·빅데이터 기술력이다. 그는 "현대건설, DL건설, 한화건설과 같은 대형 건설사들과의 협업이 결정적이었다"면서, "기술적 이상만 쫓지 않고, 실제 부동산 개발 실무자들이 겪는 문제점을 해결하기 위해 서로의 장점을 결합해 끊임없이 개선했다"고 회고했다.

최근 공개한 단기 가격 예측 모델은 서울 주요 지역에서 오차율 1%대라는 정확도를 보였다. M2 통화량, 금리, 매수심리 등 26개 지표를 종합 분석한 결과다.

"AI 가격 예측의 성패는 결국 데이터의 질에서 결정되거든요. 단순히 많은 데이터를 넣는다고 정확도가 높아지지 않죠."

데이터노우즈는 창업 전부터 지금까지 9년 동안 부동산 시장의 다양한 변수들을 직접 투자 현장에서 검증하며 다듬어왔다. 그는 "리치고가 보유한 약 140~160개의 변수 중, 6개월 단기 전망에는 단기 변화에 가장 민감하게 반응하는 26개의 핵심 변수만을 사용한다"고 소개했다.

데이터는 세 가지 층위로 관리된다. 공공데이터 원형, 결합 및 가공 데이터, 독자적 로직 데이터다.

"실제 예측 모델에서 기여도가 가장 높은 지표들은 대개 직접 설계한 가공 및 독자 로직 데이터들입니다. 이것이 기존 통계 모델들이 따라오지 못하는 리치고만의 차별점이죠."

변동성이 큰 국내 시장에서 정확도를 1%대로 유지할 수 있는 비결은 크게 두 가지다. 거시적 관점에서는 부동산 시장의 전체 유동성 수준을 판단하는 '통화량 대비 시가총액'과 경기 흐름을 미리 읽는 '리치고 경기선행지수'가 시장의 큰 흐름을 잡아준다. 지역 및 심리 관점에서는 투자자의 심리를 수치화한 '상승힘지수', 실거주자의 부담 능력을 분석한 '구매부담지수', 그리고 '예금금리 대비 월세 수익률' 같은 지표들이 작동한다.

"기존 모델들은 수급동향이나 거래동향 같은 공공데이터를 단순 참고용으로 쓰지만, 이를 '시장 참여자의 즉각적인 심리 변화'로 해석해 분석합니다. 이러한 지표들은 향후 1~3개월 내의 변화를 예측하는 데 매우 유용하죠."

데이터노우즈는 '설명 가능한 AI'를 핵심 가치로 삼았다. 수천억, 수조 원의 사업비가 투입되는 부동산 프로젝트 파이낸싱 시장에서 "AI가 그렇게 예측했으니 믿어달라"는 식의 설득은 통하지 않는다.

"우리는 단순한 가격 예측을 넘어, 어떤 변수가 그 결과에 몇 퍼센트 기여했는지를 수치로 보여줍니다."

이러한 '설명력'은 실제 현장에서 두 가지 큰 변화를 만들어내고 있다. 그는 "기업 내에서 공격적인 영업팀과 리스크를 관리하는 마케팅팀 사이에는 늘 적정 분양가에 대한 논쟁이 존재한다. 과거에는 각 부서의 '감'이나 '경험'이 충돌했다면, AI MAS 도입 후에는 객관적인 변수 기여도를 바탕으로 대화한다"고 강조했다.

또한 기존의 프로젝트 심사 보고서가 "과거 인근 단지가 이 가격에 분양됐으니 이번에도 가능할 것"이라는 과거 분석에 그쳤다면, 데이터노우즈의 솔루션을 도입한 기업들은 미래 시나리오를 만든다.

"해당 지역에 영향을 미치는 변수를 검토하고, 시뮬레이션하여 최선의 의사결정을 내리는 문화가 정착되고 있죠."

데이터노우즈는 씨에이에스로부터 데이터 품질인증 최고 등급인 '클래스 A(품질점수 0.99 이상)'를 받았다.

252개 시군구의 10년 치 데이터를 다루는 과정에서 단 0.01%의 오차도 허용하지 않기 위해, 다층적인 '자동화 정제 시스템'을 가동 중이다.

"사람의 눈으로는 도저히 파악할 수 없는 방대한 양의 데이터를 처리하기 위해, 저희는 AI 기반의 이상치 필터링 알고리즘을 구축했습니다."

주변 시세와 동떨어진 거래나 논리적으로 성립할 수 없는 데이터가 들어올 경우, 엔지니어링 단계에서 즉시 격리하고 수정한다. 데이터노우즈만의 독보적인 경쟁력은 일반 사용자용과 기업용 서비스의 선순환 구조에 있다.

그는 "리치고 앱을 사용하는 130만 명의 유저는 단순한 정보 소비자가 아니라, 실시간 데이터의 최종 검증자 역할도 수행한다. 현장의 미세한 정보 변화나 데이터 오류를 유저들이 가장 먼저 발견해 피드백을 주며, 이는 즉시 시스템에 반영된다"고 소개했다.

적정 분양가 산정 방식도 데이터노우즈를 만나 과학적 시뮬레이션으로 바뀌었다.

"대형 건설사들이 가장 먼저 체감하는 변화는 '속도'입니다. 기존에는 한 사업지의 적정 분양가를 도출하기 위해 실무자가 데이터를 수집하고 보고서를 작성하는 데 평균 일주일이 걸렸죠. 하지만 AI MAS는 주변 시세, 호가, 실거래가 및 미래 전망 데이터를 즉각 결합하여 단 몇 분 만에 1차 결과를 제시합니다."

건설사가 절감하는 리스크 비용은 단순히 인건비만이 아니다. 잘못된 분양가 산정으로 미분양이 발생했을 때 건설사가 감당해야 하는 금융 비용과 브랜드 가치 하락, 그리고 재분양 마케팅비는 단일 사업지당 수십억에서 수백억 원에 달한다.

단순 솔루션 제공을 넘어 '분양플러스'라는 마케팅 영역으로 확장하고 있다. 기존의 분양 광고 시장이 무차별적인 노출과 자극적인 문구로 고객을 유혹했다면, '분양플러스'는 AI와 빅데이터라는 정밀한 기준으로 공급자와 수요자를 최적의 지점에서 연결한다.

금융기관들과의 협업도 활발하다. KB, 하나, NH 등 주요 금융권과 협업하는 이유는 데이터노우즈의 데이터가 금융사의 리스크는 줄이고, 수익 기회는 늘리는 역할을 하기 때문이다.

"기존 은행의 담보대출 심사가 '현재의 시세'에 집중했다면, 우리의 예측 데이터는 '미래의 담보 가치'를 미리 보게 해줍니다."

최근 진행한 'AI MAS DAY' 행사에는 건설·신탁사 관계자들이 대거 참석하며 뜨거운 관심을 보였다.

"현장에서 만난 관계자들이 원하던 것은 '인간의 판단 한계를 보완해줄 객관적 지표'였습니다. 최근 생성형 AI가 대중화되면서, 실무자들은 부동산 영역에서도 '왜 이런 결과가 나왔는가'를 논리적으로 설명해줄 AI를 원하고 있었죠."

예측력이 높아질수록 시장의 쏠림 현상을 가속화할 수 있다는 우려에 대해 김재구 사장은 명확한 철학을 갖고 있다.

그는 "정보의 독점은 거품을 만들고, 그 거품이 꺼질 때 고통을 받는 것은 늘 정보가 부족한 서민들"이라며, "우리가 지향하는 '데이터 민주화'는 미래를 맞추는 게임이 아니라, 시장의 '불확실성'을 '관리가 되는 예측 가능성'으로 바꾸는 사회적 안전망 구축 작업"이라고 설명했다.

시장의 과열은 대개 '정확한 정보'가 아니라 '막연한 공포'나 '근거 없는 기대'에서 시작된다. 모두가 '지금 사지 않으면 평생 못 산다'라고 외칠 때, 데이터가 '현재 이 지역은 역사적 고평가 상태'라는 객관적 지표를 보여준다면, 비이성적인 패닉을 멈추게 하는 제동 장치 역할을 할 수 있다. 반대로 부동산 시장이 침체되어 사회가 문제가 될 때, 저평가 상태와 미래 가치를 객관적 지표로 보여줘 내집마련을 잘 할 수 있게 돕는 역할도 할 수 있다.

마지막으로 그의 비전을 물었다. 이에 김재구 사장은 "차가운 숫자를 넘어, 집과 꿈을 잇는 '신뢰받는 등대'이자 '부동산의 블룸버그'"라며, "국적과 언어는 달라도, 데이터라는 객관적인 나침반을 통해, 누구나 최선의 선택을 내릴 수 있는 세상을 만들어 나가겠다"고 강조했다.

문지형 스타트업 기자단 jack@rsquare.co.kr

Copyright ⓒ ATSQUARE.