AI기술로 부동산 가격을 예측하는게 어려운 이유 4가지

AI기술로 부동산 가격을 예측하는 게 어려운 이유 4가지 

최근 AI 기술이 사회 여러가지 분야에 적용되는 시도가 활발합니다. AI로 주가나 부동산 가격을 예측하는 기술 역시 많이 연구되고 있습니다.

 

그러나 아직까지는 AI 기술이 부동산 가격을 완벽하게 예측하는 데엔 여러 가지 어려움이 따르고 있습니다.

 

오늘의 포스팅은 AI 기술이 부동산 가격을 예측하기 어려운 대표적인 4가지 이유를 소개해보려고 합니다.

 

Key point

 

*부동산 가격에 큰 영향을 미치는 정부정책의 가변성은 AI도 예측하기 어렵다.

 

*부동산 시장은 부동산 분야 외의 다른 경제 분야가 영향을 미치는 변수가 많은 시장이다.

 

*자연환경 그 자체가 미치는 영향은 AI도 예측하기 어렵다.

1.계속 변화하는 정부 부동산 정책의 가변성

https://biz.chosun.com/real_estate/real_estate_general/2022/02/17/A7IZ4Z7LKFGAZFM7YUUH3QF5FQ/

혼돈의 부동산 시장… AI는 “3년간 서울 집값 하락”

위의 비즈조선 신문기사 링크는 AI가 부동산 가격을 예측한 사례가 나와 있습니다.

실제로 우리나라뿐만 아니라 미국, 유럽을 포함해 많은 나라에서 최근 AI 기술이 부동산 가격 예측에 쓰이고 있고

많은 정확도를 보여주고 있습니다.

그러나 AI 조차 정확히 예상할 수 없는 정부의 부동산 정책은 시장에 큰 영향을 미칩니다.

예를 들어 지난 몇 년 간 우리나라에서 임대차 3 법은 큰 이슈였고, 전, 월세 시장에 영향을 미쳤습니다.

미국에서는 과거 서브프라임 모기지론 문제가 사회적으로 큰 충격을 준 적이 있습니다.

이렇듯 정부의 정책 혹은 예측할 수 없는 거시 경제의 큰 흐름은 부동산 가격을 예측하기 어렵게 만듭니다.

아직까지 AI가 부동산 가격을 예측하는 원리는 과거부터 현재까지의 빅데이터를 입력하고, 이미 있었던 일을

기반으로 미래를 예측하는 것 입니다.

그런데 ‘이미 있었던’일이 아닌, AI 조차 예상할 수 없는 ‘아예 새로운 일’이 등장하면 어떻게 될까요?

그것도 AI가 투표 조차 할 수 없는 인간 정치인, 인간 정책관료가 부동산 정책을 결정하면 AI는 쉽게 부동산 가격을

예측할 수 없습니다.

2.부동산 가격에 영향을 미치는 다른 경제분야, 시장과의 상관관계

부동산 가격은 부동산 시장 그 자체에서만 영향을 받지 않습니다.

부동산은 우리나라를 포함해 어느 나라에서든 자산으로 취급받고, 주식 시장, 자본 시장, 채권 시장, 금리, 기타 현물거래

시장의 자금 흐름과 밀접한 영향을 주고 받기 때문입니다.

대표적인 것이 국제 유가입니다. 국제 유가 조차 부동산 가격과 영향을 주고받기도 합니다.

일반적으론 만약 국제 유가가 지나치게 비쌀 경우,  부동산을 지을 건축 자재비와 자재의 운송비용이 크게 상승해

부동산 가격을 올립니다.

물론 시장은 다양성을 지니기에 반대의 경우도 생깁니다.

유가가 오르면 건축비가 지나치게 상승해 건축 수요를 떨어뜨리고, 떨어진 건축 수요는 부동산 개발 열풍에 편승할 수 없습니다.

현재 AI는 부동산 분야외에도 주식 시장, 유가 예측, 거시 경제 예측에서 폭넓게 활용되고는 있습니다.

하지만 AI가 이  모든 상관 관계의 변수를 계산하기에는 아직 한계를 보이는 것도 사실입니다.

 

3.자연환경이 부동산 시장에 미치는 변수

(사진=픽사베이)

 

우리나라에서는, 특히나 도시에 거주하는 사람들에게는 아직까지 생소한 이야기 일 수 있지만

세계의 여러나라에선 이미 기후변화가 부동산 가격에 영향을 주기 시작했습니다.

기후변화 현상이 일으키는 여러 가지 이상 기후로 인해, 이상 기후가 증가한 도시의 집값이 하락하거나

반대로 이상 기후 현상이 덜하거나 그 피해가 적은 지역의 집값이 오르는 현상이 관찰되고 있습니다.

앞으로 기후변화는 점점 심해질 것이고, 기후변화로 인해 아예 집을 지을 수 없는 곳이 생길 수도 있습니다.

물론 기후변화 분야에서 조차 최근 AI가 활약하고 있지만 복잡한 기후변화의 변수와 AI의 부동산 가격 예측 능력을

결합하는 시도는 아직은 어려운 일입니다.

4. 데이터 학습 그 자체의 어려움

부동산 가격을 예측하는 AI를 개발하기 위해선 AI에 관련 부동산 데이터를 학습시키고, 머신 러닝을 하는 과정이 필수적입니다.

하지만 이 과정은 보통 어려운 일이 아닙니다.

많은 데이터와 정확도가 필요하기 때문입니다. 이 과정에서 실패가 발생할 수 있습니다.

아래의 웹사이트 링크는 해외의 한 온라인 부동산 기업이 과거 AI를 활용하여 노력했지만, 성공을 거두지 못한

경우를 설명하고 있습니다.

 

https://www.ciokorea.com/t/551/%EB%B6%84%EC%9F%81%7C%EA%B0%88%EB%93%B1/233054

‘돈 잃고 평판 망치고’··· 악명 높은 'AI 재난' 7선

5. 미래엔 어떻게 될까?

그러나 다행히도, 점점 관련 AI 기술이 발전하고 있습니다.

AI 기술은 앞으로 점점 발전해서 사람이 부동산 가격을 예측하는 것은 물론, 사람들을 위한 주택 정책과

주거 정책을 개발하는 것에도 폭넓게 쓰일 것입니다.

최근 건축 분야에서는 AI를 활용하려는 노력이 한창입니다.

부동산 중개와 매매 분야에 있어서도, 부동산 구매자들이 원하는 부동산을 추천해 주는 알고리즘이 등장하고 있습니다.

이렇게 기술이 계속 발전해 간다면 미래에 AI가 부동산 분야에서 더 활약할 여지가 충분하다고 생각합니다.

이미 주식시장에서는 AI가 주가를 예측하는 것은 물론 투자자들에게 기업의 관련정보와 소식을 실시간으로 전달해 주는 등

여러 가지로 활약하고 있습니다.

미래에 부동산 분야에서도 AI가 활약하길 기대해 보면서 글을 마무리해봅니다.

 

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