국회세미나: 전문가가 바라본 AI 기술 활용한 미분양 해결의 한계점은?

지난 4월 23일 국회에서 열린 ‘AI를 활용한 미분양 예측·관리 방안’ 세미나에서는, 급증하는 미분양 문제를 인공지능 기술로 해소하기 위한 다양한 사례와 모델이 소개됐습니다.

주택도시보증공사(이하 HUG) 김성우 빅데이터분석연구팀장은 공사 내 AI 연구 조직 강화를 위해 데이터 파이프라인과 모델링 시스템을 구축하고, 올해 ‘빅데이터분석팀’을 신설했다고 발표했습니다. 이 신설 팀은 향후 양질의 데이터를 정제·공급해 AI 모델의 정확도를 한층 높일 계획이라고 밝혔습니다.

이어 주택도시보증공사 김성우 빅데이터분석연구 팀장님은 “김종구 대표가 발표한 AI 기술을 활용해 과거 미분양 및 주택시장 데이터를 학습해 단지별 분양 성공률을 예측하는 ‘헷지했지’ 모델이 이미 사업화되어 운영 중이라는 점이 매우 인상적이었다”고 평가했습니다.

가장 큰 난제: 블랙박스 모델로 이해관계자 설득 어려워

그러나 현재 AI 모델은 내부 동작 과정을 알 수 없는 ‘블랙박스’ 형태로 운영되기 때문에, 분양 심사나 정책 결정 단계에서 산출된 점수의 근거를 이해관계자에게 명확히 설명하기 어렵다고 지적했습니다.

이에 대해 “정책 의사결정 단계에서 결과 근거를 공개하고 검증위원회를 구성하는 등 모델 투명성 확보 방안이 시급하다”는 의견을 제시하였습니다.

거버넌스 체계 강화

세미나에서는 국토교통부, 지자체, 분양사, 수요자 대표가 참여하는 AI 정책·심사 검증 패널 구성을 제안하며, “정책 도입 전 충분한 사회적 합의가 선행돼야 한다”고 강조했습니다.

발표를 종합하면, ‘헷지했지’와 같은 AI 기반 분양 리스크 관리 솔루션은 실무 적용 단계에 진입했으나, 투명성 보장 및 사회적 합의라는 과제를 해결할 때 비로소 정책 혁신과 주거 안정 도구로서의 성과를 거둘 수 있을 것으로 전망됩니다.