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23일 국회 의원회관에서 열린 ‘AI 신기술 융합을 통한 주거안정과 미분양 해결방안’ 토론회에 발제자로 참석한 김종구 한국자산매입 대표는 “기존에 부동산 자산을 평가하는데 많이 활용된 AVM(자산가치평가시스템)에 더해 보다 세세한 부동산 관련 데이터를 더해 자산가치를 분석하는 AI시스템 ‘헷지했지’를 개발했다”며 “이를 통해 미분양 문제는 물론 부동산 시장에서 발생할 수 있는 각종 리스크를 헷징하는 솔루션을 제공할 수 있다고 본다”고 말했다.
우선 김 대표는 현재의 부동산 정책으로는 쌓여가는 지방 미분양 문제와 수도권의 주택공급 부족이라는 모순된 두 문제를 해결할 수 없다고 지적했다.
그는 “시장은 수요자 감소, 금리 인상, 미분양 누적 등으로 인해 거래가 얼어붙고 분양이 경직된 상황에 직면해 있다”며 “단기간에 해결하기 어려운 문제들이 동시다발적으로 터져 나온 국면에서 단편적인 주택공급 중심 정책이나 재정 투입만으로는 실질적인 해법을 찾기 어렵다”고 지적했다.
국토부 통계에 따르면 악성 미분양이라 불리는 준공 후 미분양 아파트는 지난 2월 말 기준 2만 3722가구로, 2013년 이후 11년 5개월 만에 최대치를 기록하고 있다. 특히 악성 미분양 중 80%는 지방에 몰려 있다.
이를 통해 그는 당장의 미분양 해소와 함께 주택 공급을 저해하는 분양시장의 위축 문제도 해결할 수 있다고 보고 있다.
김 대표는 “미분양 아파트나 오피스텔 혹은 기축 주택 등 다양한 부동산 자산이 있다고 한다면 이 자산들에 대해 AI가 입지, 동호수, 지역 호재나 변수, 거시지표인 금리와 통화량 등 세세한 정보를 넣고 적정한 자산 가치를 산출한다”며 “이를 토대로 리스크가 헷징되면 만기일을 가치에 맞게 정해 만기일 전까지는 임대를 통해 수익을 얻고 만기일 이후엔 매입을 하는 것”이라고 설명했다.
이어 “매입하는 주체는 한국자산매입이나 자산운용사나 신탁사 등이 조성한 부동산 펀드나 리츠 등 다양한 주체가 될 수 있다”고 부연했다.
더 나아가 그는 이 같은 부동산 금융 모델이 국내에서 효과를 보고 안착한다면 해외에 수출할 가능성도 염두하고 있다.
이날 토론회에 참석한 여야 의원들은 AI기술을 활용한 주택문제 해결 방식에 공감하며 정책적 뒷받침에 적극 나설 것을 약속했다.
김정재 국민의힘 의원은 이날 토론회 환영사에서 “AI를 활용한 수요 예측, 입지 분석, 주택가격 변동 분석, 맞춤형 금융 모델 개발 등은 불확실한 시장 상황 속에서도 보다 정밀하고 효율적인 주택 공급을 가능케 한다”며 “국회도 정책적 뒷받침이 되기 위해 AI주거기술의 제도화, 민관 데이터 공유 활성화, AI주택정보 서비스 표준 마련 등 입법과 예산 제도 개선에 적극 나설 것”이라고 말했다.
복기왕 더불어민주당 의원은 “장기 미분양 사태 해결이 시급한 상황에서 수요자들은 되레 주거 불안정으로 고통받는 현실”이라며 “이런 괴리를 좁히고 모순을 해결하기 위해 AI신기술을 활용하면 주택시장의 불확실성을 낮추고 리스크 관리와 개인 맞춤형 금융상품 개발 및 설계가 가능할 것”이라고 전했다.
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