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밸류맵 "부동산 담보채권 평가에 AI기술 접목"
박안나 기자
2024.06.14 12:30:18
프롭테크 기업 생성형 AI 활용 전략 세미나
이 기사는 2024년 06월 14일 10시 28분 유료콘텐츠서비스 딜사이트 플러스에 표출된 기사입니다.
김범진 밸류맵 대표가 6월13일 서울 삼성동 코엑스에서 열린 '프롭테크 기업들의 생성형 AI 활용 전략' 세미나에 참석해 강연하고 있다. (제공=한국프롭테크포럼)

[딜사이트 박안나 기자] "아파트와 같은 집합 건물은 데이터가 풍부하지만 토지나 건물의 경우는 데이터의 개별성 탓에 AI(인공지능)를 활용해 사례를 선정하고 비교해 분석하는 게 어렵다. 눈으로 보고 평가하는 건 오히려 쉬운데, 마치 사람이 눈으로 보는 것처럼 토지를 인식해서 평가하는 것이 밸류맵의 기술적 목표다."


김범진 밸류맵 대표는 지난 13일 서울 삼성동 코엑스에서 '프롭테크 기업들의 생성형 AI 활용 전략'이라는 주제로 열린 세미나에서 이같이 말했다.


밸류맵은 전국의 토지와 빌딩, 상가, 주택 등 부동산 가치를 분석해 제공한다. 자체개발한 빅데이터 분석체계(Big Data Analysis System), 인공지능 가치평가 기술 등을 활용해 자동으로 부동산 가치를 평가하는 'AVM(Automated Valuation Model)' 스타트업이다.


AVM은 부동산 정보를 이용해 개별 부동산에 대한 특정 시점의 시장 가치를 자동으로 추정하는 통계 기반 프로그램을 뜻한다. 부동산 매입을 원하는 투자자들은 부동산의 적정 가치를 확인해야 하는데, 정보 비대칭성 등 탓에 합리적 가치평가가 쉽지 않다. 이는 부동산 거래의 걸림돌로 작용하기도 한다. AVM을 통해 부동산 가치평가가 자동화돼 빠르고 투명하게 이루어지면, 부동산 거래 시 협상과 합의에 소요되는 시간이 줄고 시장 거래는 활성화될 수 있다.

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AVM의 발전 단계를 살펴보면 실거래가 데이터 기반의 통계모델이 1세대, 유사사례의 분석&비교 모형은 2세대로 분류할 수 있다. 3세대는 사람의 눈으로 보는 것처럼 토지를 분석하는 것을 목표로 한다. 부동산 의사결정의 특성상 투입되는 데이터 양과 도출되는 결과의 질이 비례하지 않아 정교한 분석을 위해 실체인식 기반의 토지 평가모형(3세대)으로 발전하게 됐다.


특히 토지 가치를 평가할 때 3세대 AVM의 필요성이 더욱 부각된다. 데이터 상에서는 같은 부정형 토지라도 사람이 눈으로 보고 판단하면 확연히 다른 부분이 있고 그에 따라 토지의 가치는 달라진다. 밸류맵은 3세대 AVM 구축을 목표로 하고 있다.


김 대표는 "부동산 의사 결정 자체에 다양한 정성적 요소, 정책적 요소, 사업적 요소가 너무 많이 개입이 된다"며 "밸류맵이 고민하고 있는 것은 토지라는 재화의 합리적인 시세 측정인데, 실제 부동산 거래는 매수자와 매도자의 사정에 의해 체결되기 때문에 맞냐 틀리냐는 정답이 있는 영역은 아니다"며 정교한 토지평가 모델 개발의 어려움을 토로했다.


토지 평가모델을 고도하고 상용화까지 갈 길이 먼 셈인데, 밸류맵은 보유하고 있는 분석기술의 상용화를 고민하는 과정에서 기업이 보유한 자산의 시세 모니터링 서비스로 눈을 돌렸다. 최근에는 더 나아가 토지 평가에 대한 노하우를 바탕으로 ABR(담보채권 평가) 서비스도 내놨다.


김 대표는 "토지 평가에 대한 결과를 도출하더라도 의사결정에 바로 접목하기까지는 실무적으로 걸림돌이 많다"며 "다만 도출된 결과가 구체적 의사결정에 도움을 줄 수준은 되는 만큼 최근에는 부동산 담보 채권 등에 관심을 두고 있다"고 말했다.


밸류맵은 부동산에 대한 자동 분석 노하우를 활용해 부동산 담보채권의 회수 가능성과 채권 회수가능액 등을 평가한다. 부동산 담보채권 연체가 발생하면 담보 부동산 경매를 통해 낙찰 대금에서 비용을 제하고 배당금으로 원금을 회수할 수 있다. 밸류맵은 빅데이터 분석을 통해 경매 감정평가액 및 낙찰가 등을 추정한다. 선순위 임차 보증금, 유치권 등 권리사항을 반영한 배당분석을 통해 최종 채권 회수 금액을 제공한다.


금리 인상 및 부동산 경기 침체 등 영향으로 NPL(부실채권) 시장이 확대되고 있는 만큼 AVM을 활용한 부동산 담보채권 평가 자동화에 대한 수요가 증가할 것으로 전망된다. 


김 대표는 "NPL 업체 등 굉장히 많은 채권들을 다루는 곳은 개별 부동산의 시세를 평가하고 이것을 경매에 붙였을 때 배당을 통해 얼마를 회수할 수 있을지 등 일일이 계산하기가 번거롭다"며 "실제로 소수의 담당자가 일을 하는데 그런 문제를 손쉽게 풀어주는 솔루션을 내놓은 것"이라고 말했다.

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