기업소개

데이터노우즈는 프롭핀테크 기업으로 AI와 빅데이터를 활용하여부동산과 연금/주식에 관해 개인, 기업, 정부 모두 올바른 의사결정을 내릴 수 있도록 서비스를 제공하고 있는 기업입니다.

리치고는 데이터노우즈의 부동산 브랜드로 80만 활성 사용자를 대상으로 신뢰할 수 있는 정보와 체계적인 데이터 분석을 바탕으로 아파트, 오피스텔, 건물/토지, 경매 영역에서 고객들에게 최상의 서비스를 제공하고 있습니다.

AVM 현황

1. 리치고 아파트/오피스텔 AI시세

   1) 리치고 시세가 개발된 배경은 무엇인가요?

   주택 가격은 우리 나라의 오랜 관심사로 개인, 정부, 금융기관과 밀접한 관련이 있는 경제학적 요인으로 인식되어 왔습니다. 금융투자협회에서 따르면 부동산을 포함한 비금융자산이 64.4%를 차지하며, 아파트는 가장 선호하는 주거형태입니다. 이에 대한 가격 정보를 제공하기 위해 한국부동산원, KB국민은행, 부동산114 기관에서 시세와 지수를 발표하고 있습니다.

   한국 부동산원에서 최근에 발표하는 공동주택 실거래지수 외에는 조사원(로컬 공인 중개사)가 평가, 입력한 가격을 자체 기준에 따라 지수화한 ‘조사 가격 기반 조사’입니다. 조사방식은 한국부동산원의 경우, 전국 187개 시군구에 있는 아파트·단독·연립 등 표본 주택의 실거래가를 전문조사원이 조사하여 지수화한뒤, 이를 주간·월간 단위로 발표합니다. 그리고 KB국민은행, 부동산114의 경우, 공인중개사를 통해 해당 단지 대표 평형에 대한 호가 정보를 전부 수집한 뒤, 각각 ‘칼리 방식’과 ‘듀토 방식’으로 지수화합니다. 한국부동산원도 마찬가지로 2만여개의 단지 호가 데이터를 활용하여 지수화를 발표하고 있으며, ‘제본드 지수’를 활용하고 있습니다.

   하지만 이런 시세와 지수들의 각각 한계점이 존재하였고, 앱에서 제공되는 미래가격과 체결 가능한 적정가격을 제시하는 모델에 사용하기에는 문제점이 있었고, 미래를 전망에 특화 솔루션이다 보니 자체적으로 매우 절실한 상황에서 한계점을 극복을 위해 자체적으로 개발하게 되었습니다.

   2**) 리치고 시세가 왜 좋은가요?**

   현재 국내에서 가장 현실적으로 부동산 시장을 잘 표현하는 데이터는 한국 부동산원 아파트 실거래지수이며, 많은 주체들이 참조를 하고 있습니다. 하지만, 실거래가 데이터만을 기반으로 하였고 시군구 지수는 분기별마다 발표되고, 시도는 2개월별마다 발표되지만 약 2개월 정도 후행되어 발표되고 있는 점이 아쉬운데요.

   모든 단지-면적-층별 예측값 기반의 리치고의 시세 모형은 실거래지수의 흐름과 유사하다는 것입니다. 한국부동산원의 월별 실거래가격지수는 약 2개월 정도 후행되어 발표하지만 리치고에서는 해당월의 월별 실거래지수를 주별로 업데이트하여 제공하고 있습니다.

   아파트 시세는 실거래가 대비 예측 오차율을 통해서 모델 성능을 검증할 수 있습니다. 그리고 단지 면적별 시세를 활용하여 지수화하여 다른 지수 데이터와 같이 비교 검증해볼 수 있습니다. 여기에서 사용된 비교 데이터는 한국 부동산원의 실거래지수인데요.

   예를 들어, 12월 15일 발표된 23년 10월 한국부동산원 실거래가 지수가 보합에 가까운 첫 감소률을 보였으며, 리치고 시세 또한 10월을 변곡점으로 현재 12월까지 감소률을 보여주고 있다. 한국 공식 통계는 아니지만, 부동산 시장의 흐름을 매우 빠르게 파악할 수 있는 장점이 있는 시세이며, 한국부동산실거래지수와의 과거 검증을 통해 입증을 하고 있다.

   

   

   다음과 같은 한국부동산원, KB부동산 공식 지수들과 비교한 그래프로, 한국부동산원 실거래지수와매우 비슷하게 흘러가는 것을 볼 수 있으나, 반복매매모형기법으로 만들어진 한국부동산원 가격지수, KB부동산 가격지수와 비교해 보면, 실거래 기반 데이터와 증감률에서 많은 차이기 발생하는 것을 볼 수 있습니다.

   

   3) 시세는 어떻게 산출이 되나요?

   • 사용되는 변수

     • 가격 데이터 : 국토부 실거래가격
     • 아파트 단지 정보 : 평형, 연식, 세대수, 입지(교통, 학군, 생활편의, 호재 등
     • 경제지표 : 금리, 통화량, 소득 데이터 등
     • 리치고 자체 지표 : 다양한 저평가지수, 경기선행지수, 상승힘지수 등 다수

   • 모델학습

     다섯개의 **모형을 각각 학습 데이터와 학습에 사용되는 변수들을 다르게 하여 학습이 안정적으로 학습이 되도록 하여 평균 예측 값(앙상블 기법)**을 사용하고 있습니다. 모델 예측은 모든 단지-면적-층에 대하여 현재 시점을 예측하도록 합니다.

   • 실거래 없는 단지

     리치고 앱에서는 유사한 시세/특성을 가지는 단지들을 클러스터링을 하여 제공하고 있으며, 이러한 정보를 이용하여 정성적인 판단이나 여러 이해사정으로 왜곡이 될 소지가 있는 부분에 대해 의존성을 없애고 거래 절벽 같은 기간으로 인해 실거래가 가격 정보가 부족한 상황에서도 객관적이고 데이터에 기반한 시세를 내놓을 수 있게 되었습니다.

   • 이상치 제거

     증여, 전세계약갱신권, 이상거래 등로 판단되는 실거래가격은 AI학습시 로직에 따라 제거가 되게 됩니다.

   4**) 리치고시세는 어느 곳에서 활용하고 있나요?**

   • 리치고 지표 개발
     • 좀 더 현실을 빨리 반영할 수 있도록 여러 지표들과 조합하여 최고의 가공지표를 개발하고 있습니다. 리치고 미래가격, 구입부담지수(HAI) 등
   • B2B 리치고 MAS( 입지분석, 적정분양가, 미래가격)
     • 기업이 개발사업을 하기 위해 분석시 제공하여 빠르고 정확한 의사결정을 하는데 도움을 줌
   • 리치고 전문가(Expert)
     • 데이터기반 아파트 투자자들이 빠르게 올바른 판단을 할 수 있도록 정보 제공
   • 그 외 데이터가 필요한 기업에 DB제공
   5. 현재 제공되는 범위는 어떻게 되나요?
   • 전국, 시도, 시군구, 읍면동, 단지, 단지면적(평형, m2면적)별로 제공이 됩니다.

   5**) 향후 방향은 어떻게 되나요?**

   • 현재 단지-면적-층별로 제공되는 시세를 동호수별 시세로 세분화하는 작업이 진행되고 있습니다. 동호수 실거래 정보와 층별, 동별 학습 데이터를 통해 면적 내 편차를 줄여나갈 계획입니다.

2. 리치고 아파트 AI미래가격

• 부동산 시장 전망에 영향을 주는 주요 변수를 다년간 분석 경험으로 지표화 정의한 약 450가지 형태의 다양한 Feature Set 도출
• 이는 기업들이 개발사업시 미래를 전망하기 위해 의사결정을 할 수 있도록 2개의 AI모델과 변수별 영향도를 제공
• 현재 모든 지표를 정량적으로 평가한 데이터와 생활권역 데이터로 24년 2월 목표로 더 고도화된 리치고 AI미래가격 2.0이 개발중

3. 주거/비주거 건물 및 토지 AI 추정시세

• 아파트, 오피스텔 외에도 건물단위의 AI 추정시세를 제공합니다.
• 토지의 복잡한 가치 평가를 간편하게 도와주며, 실거래가나 공시지가를 기반으로 정확하고 효율적으로 가격을 예측하여 시장에서의 적정 가치를 제시하며, 건물이 있는 경우 토지와 건물을 구분하여 시세를 추정하고 있습니다.