AI가 복덕방을 없앨까?
[카카오AI리포트] 강병기
부동산학을 연구하는 필자 입장에서 AI를 접할 때 가장 궁금한 점은 ‘과연 AI가 부동산 시장에 참여하는 다양한 전문가들보다 더 똑똑하게 일을 할 수 있을까?’라는 것이다. 이는 궁극적으로 ‘AI로 인해 부동산 전문가들의 직업이 없어질 것인가?’라는 질문으로 발전될 수 있으나, 이 질문의 답을 구하기 위해서는 AI의 경제적 효과 분석이 추가적으로 필요하므로 우선 이 글에서는 부동산 시장에서 AI의 전문가 대체 가능성만 검토해 보도록 하겠다.
[카카오 AI 리포트] Vol. 13 (2018년 5월 호)은 다음 내용으로 구성되어 있습니다.
[1] AI & life - 일상 생활에 스며든 AI part.2
03. 이수경 유영무 : 법률 : 인공지능이 법률 문서를 검토한다면?
[2] Kakao inside - 딥러닝 연구와 의료 AI
04. 변민우 홍은빈 : 꽃이름이 궁금해? 다음 앱 AI에 물어봐!
05. 이수경 최일지 최규동 백운혁 : 브레인 클라우드
[3] information
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부동산 시장 참여 전문가
‘AI가 부동산 시장의 전문가들의 업무를 대체 할 수 있는가’를 알아보기 위해서 우선 부동산 시장에 참여하는 사람들은 어떤 사람들이며, 이들 중 높은 보수를 받고 있는 전문가들의 업무에 대해 정리해 보았다. 우리나라 부동산 시장 참여자는 총 9개 주체로 구분되며, 이와 같은 참여 구조는 토지 거래가 자유로운 나라의 부동산 시장에도 유사하게 적용될 수 있을 것이다([그림 1] 참고).
아래 [그림 1]에서는 부동산 시장에서의 매매 거래를 전제하여 공급자는 매도자, 수요자는 매수자로 표기했으나, 임대차 거래인 경우는 임대인과 임차인으로 표기 할 수 있다. 또한 부동산 시장에서 정부는 부동산 시장을 관리하고 소유권 이전 등기 및 취득세 등의 세금을 징수하는 업무 등을 담당한다. 부동산 시장에는 일반적으로 다음과 같은 5가지 분야의 전문가들이 거래를 돕고 있다. 국가공인 3대 부동산 전문가(공인중개사, 감정평가사, 공동주택관리사) 중 거래 과정보다는 보유 과정에서 관리 업무를 대행하는 공동주택관리사는 5가지 분야 전문가에 포함하지 않았다.
[ 그림 1 ] 부동산 시장 참여자*1
[ 표 1 ] 5가지 분야의 전문가와 주요 담당 업무부동산 전문가의 업무
[그림 2]에서는 매도자와 매수자 사이에 이루어지는 거래 업무를 시간의 흐름에 따라 총 8단계로 상세하게 구분하고, 각 단계의 업무에 대한 정부와 5가지 분야의 전문가들의 역할을 정리하였다. 분석 결과를 보면 5개 분야의 전문가들은 보통 1단계 혹은 2단계의 업무를 담당하고 있으나, 공인중개사의 경우 현장에서는 매도자의 매도 의사 결정이나 매수자의 이사 등의 업무에 정보를 제공하는 등 총 6단계의 업무를 다양한 영역에서 수행하고 있다.
[ 그림 2 ] 부동산 시장 참여자별 주요 업무*2‘AI가 부동산 시장에 참여하는 각종 전문가들보다 더 똑똑하게 일을 할 수 있을까?’하는 질문에 대한 해답을 얻기 위해 우선 [그림 2]에서 열거된 각 전문가의 업무를 그 내용에 따라 분류하였다. 전문가의 업무는 다음과 같이 총 10가지로 분류되며 분류 업무에서 세금 신고나 등기 신청 등 단순한 절차 업무는 포함하지 않았다.
[ 표 2 ] 10가지 전문가의 업무AI의 부동산 전문가 업무 대체 가능성
‘총 10가지 부동산 전문가의 업무 분류를 AI가 얼마나 효율적으로 대체할 수 있을 것인가’를 분석하기 위해 아래 [표 3]에서 각 업무를 분석하였다. 업무 분석은 AI의 머신러닝 기능을 감안하여 다음과 같은 3가지 측면에서 분석하였다.
・ 정형 정보 중요도 : 해당 업무 중 등기부나 공간정보 등 정형화 되어 분석이 용이한 정보가 차지하는 비중
・ 비정형 정보 중요도 : 해당 업무 중 현장 조사를 통해 수집하고 분석해야 하는 정형화 되지 않은 정보가 차지하는 비중
・ 인적 업무 중요도 : 해당 업무 중 사람의 생각이나 감정, 취향 등 인간 고유 정보가 차지하는 비중
[ 표 3 ] AI의 부동산 전문가 업무 대체 가능성 분석표해당 업무를 AI가 얼마나 잘 수행할 수 있는지를 판단하기 위해서 다음과 같은 3가지 가정을 적용하였다. 첫째, AI는 머신러닝을 통해 정형 정보를 분석하는 업무를 사람보다 더 잘 할 수 있을 것이다. 둘째, AI가 머신러닝을 통해 비정형 정보를 분석하기 위해서는 상대적으로 높은 비용을 지불해야 할 것이다. 셋째, AI가 발달하더라도 개인정보 보호는 지속될 것이므로 사람의 감정이나 취향 등을 AI가 즉시 분석하는 것은 어려울 것이다.
[표 3]에서는 이와 같은 가정에 따라 AI 대체 가능성 여부는 업무 특성 중 정형 정보 중요도에 비례하고, 비정형 정보 중요도나 인적 업무 중요도와는 반비례하는 것으로 보고 판단하였다. 기타 판단 과정에서 마케팅 등 3가지 절차 업무는 AI보다 단순한 거래 시스템으로 대체가 가능하므로 AI 대체성을 검토하지 않았다.
분석 결과, 나머지 7개 업무 중 AI로 완전한 대체가 가능한 업무(상급)는 부동산 담보 대출 의사 결정, 부동산 세금 계산, 그리고 부동산 시장 감시의 3개 업무로 판단된다. 그러나 공인중개사가 담당하고 있는 거래(매매, 임대차) 조정 업무는 개인의 심리적 변수가 포함된 개인정보 영역이므로 AI로 대체가 불가능할 것으로 판단되어 전체 항목중 유일하게 하급으로 표시하였다.
감정평가사의 부동산 가격 평가 업무, 공인중개사의 부동산 권리 분석과 입지 선정의 3가지 업무는 실시간 현장 업무를 대거 포함하여 분석해야 하기 때문에(임장활동 필수) AI로 완전하게 대체하기 위해서는 상당한 시간과 비용이 소요될 것이므로 중급으로 표시하였다. 다만 중급으로 분류된 업무 중에서 감정평가사의 가격 평가 업무 중 정밀성이 낮은 대량 가격 평가(3,400만 필지에 대한 공시지가 평가 등) 업무는 AI의 대체 가능성이 높을 것이며, AI의 경제성 또한 높을 것으로 판단된다. 이런 의미에서 현재 공인중개사가 제공하는 낮은 수준의 가격 평가, 권리 분석, 입지 선정 서비스 업무 역시 AI의 대체 가능성이 높은 것으로 판단된다.
상기 [표 3]에서의 분석 결과를 종합해 볼 때 부동산 감정평가사의 업무 중 정밀한 현장 조사가 필요한 가격 평가 업무는 AI로 대체가 어렵지만, 전국 3,400 필지에 대한 공시지가 평가 등 대량 평가 업무는 AI의 대체가 가능할 것으로 판단된다. 공인중개사 업무의 경우 거래 조정 등 알선 업무는 AI로 대체가 어려우나 현재 이와 더불어 무상으로 제공되고 있는 권리 분석이나 입지 선정 등의 업무는 대부분 AI로 대체가 가능할 것이다. 기타 정부의 부동산 시장 감시, 금융기관의 대출 의사결정, 세무사의 부동산 거래 관련 세금 계산은 AI의 대체성이 매우 높을 것으로 예측된다.
마무리
이 글을 통해 우리나라 부동산 시장에서의 국가공인 3대 전문가 중 감정평가사와 공인중개사의 업무에 대한 AI의 대체 가능성을 분석해 보았다. 기타 국가공인 공동주택관리사의 업무는 일부 사무처리 업무와 청소나 수선 등의 용역 업무로 구성되어 있으며, 업무의 대부분을 차지하는 용역 업무의 경우 AI보다는 로봇의 대체 가능성을 논의 하는 것이 더 적합하므로 분석에서 제외하였다.
분석 결과, 현장 조사 업무나 대인 업무가 중시되는 부동산 전문가의 업무 특성으로 인해 부동산 전문가의 업무에 대한 AI의 대체 가능성은 높지 않은 것으로 나타났다. 하지만 이들 업무를 위한 부수적인 정보 처리 업무는 AI 의존 가능성이 매우 높을 것으로 판단된다. 따라서 AI 기술이 기반이 되는 4차 산업혁명 시대에 부동산 전문가들이 잘 적응하기 위해서는 자신의 업무 중 AI 대체 가능성이 높은 부분 업무에 AI를 활용하여 업무 효율성을 높이되, 현장 조사나 거래 교섭 등 AI 대체 가능성이 낮은 업무에 대해서는 스스로의 업무 능력을 제고하는 노력을 기울여야 할 것이다.
글 | 강병기 reman2000@hanmail.net
1984년 강남대학교 부동산학과를 졸업한 이후 부동산 정보 관련 분야에서 연구와 실무를 계속해 왔으며, 2008년 경영정보학 박사 학위 취득 후 공간정보 등 부동산 관련 정보 분야 연구를 이어왔습니다. 또 2018년부터는 세계사이버대 부동산금융자산학과에서 관련 연구와 강의를 하고 있습니다. 부동산학에서의 연구 대상인 부동산 투자, 감정평가 등의 활동은 공간정보 등 부동산 정보를 기반으로 하고 있습니다. 따라서 현재 지적정보, 건축물대장정보, 공시지가정보 등 대량의 부동산 정보를 부동산 투자 분석 등 다양한 부동산 활동에 활용하는 방안을 연구하고 있으며, 부동산정보 관련 분야에서의 연구 또한 계속해 나갈 계획입니다.
참고문헌
*1 참고 | 강병기.(2017). 부동산투자분석론. 법문사.
*2 참고 | 강병기.(2010). 부동산중개론. 형설출판사.
