금융권 전세대출·보증 심사 활용 추진…권리조사 시스템에 기술 적용
[메가경제=박선영 기자] 주택의 가스 사용 데이터를 인공지능(AI)으로 분석해 실제 거주 여부를 판별하는 기술이 개발됐다. 금융기관이 전세대출이나 보증 심사 과정에서 서류상 전입신고와 실제 거주 여부를 교차 확인하는 데 활용할 수 있는 기술로, 향후 전세사기와 부당 대출 위험을 줄이는 데 쓰일지 주목된다.
한국평가데이터(KODATA) 자회사인 프롭데이터는 경북대학교 데이터사이언스대학원, 경동도시가스와 공동으로 'AI 기반 실거주 여부 판별 알고리즘' 개발을 완료했다고 26일 밝혔다.
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| ▲ 지난 21일 울산 경동도시가스 본사에서 개최된 'AI 기반 실거주 여부 판별 알고리즘' 최종 보고회에서 참석자들이 기념촬영을 하고 있다. [사진=한국평가데이터 제공] |
이번 기술은 지난 3월 세 기관이 업무협약을 체결하고 공동 연구에 착수한 지 약 7개월 만에 개발됐다. 지난 21일에는 울산 경동도시가스 본사에서 최종 보고회가 열렸다.
핵심은 주택의 가스 사용 패턴을 분석해 실제 사람이 거주하고 있는지를 판단하는 것이다. 기존 전입신고 서류만으로는 확인하기 어려운 공실이나 위장 전입 가능성을 데이터 분석을 통해 파악하는 방식이다.
프롭데이터에 따르면 알고리즘은 가스 사용량과 이용 패턴을 AI로 분석해 거주 여부를 판별하도록 설계됐다. 회사는 이를 통해 전세대출과 보증 심사 과정에서 발생할 수 있는 허위 거주 관련 위험을 사전에 확인할 수 있을 것으로 기대하고 있다.
프롭데이터는 해당 기술을 자사의 부동산 권리조사 시스템에 탑재해 시중은행 등 금융기관에 제공할 계획이다.
권리조사는 부동산의 소유관계와 권리관계, 임대차 관련 사항 등을 확인하는 절차다. 전세대출과 보증 심사 과정에서 부동산의 권리관계뿐 아니라 실제 거주 여부에 대한 확인이 필요한 경우 이번 기술을 추가적인 점검 수단으로 활용할 수 있다는 설명이다.
향후 모회사인 한국평가데이터의 데이터 인프라와 연계하는 방안도 추진한다. 프롭데이터는 부동산 관련 데이터와 금융권의 심사 업무를 연결해 대출 및 보증 심사의 위험 관리 기능을 강화한다는 구상이다.
이번 개발은 부동산 정보와 도시가스 사용 데이터를 결합했다는 점에서도 의미가 있다. 금융기관이 기존 서류 중심의 확인 절차를 보완할 수 있는 데이터 기반 심사 기술을 확보했다는 것이다.
프롭데이터 관계자는 "서로 다른 산업의 데이터를 결합해 부동산 안전망을 강화할 수 있는 기술 개발을 마쳤다"며 "금융기관과의 기업 간 거래(B2B) 협력을 확대하고 투명한 부동산 기술 생태계를 조성하겠다"고 말했다.
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