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국가AI전략위, "전세사기 탐지 AI" 시범 개발
연구진은 국토교통부, 금융위원회, 한국부동산원 및 한국신용정보원과 협업해 약 300만건의 전세 계약 정보와 임대인 신용 데이터를 결합, 계약 이전 단계에서 전세사기 가능성을 예측하는 AI 모델을 시범 개발했다. 개인정보 보호를 위해 데이터 활용 시 개인식별정보를 제거하고 폐쇄형 분석 환경에서 연구를 수행했다.
활용가능한 데이터가 한정적인 가운데 머신러닝 분석으로 고위험군 패턴의 약 60%를 포착하는 성과를 거뒀다. 활용 가능 데이터의 범위와 품질이 확대될 경우 사전탐지 모델 성능이 더욱 고도화될 전망이다. 또 전세사기 위험을 가르는 핵심 변수는 주택의 물리적 특성보다 임대인의 대출 규모, 대출 금리 수준, 최근 연체 이력, 비제도권 금융 이용 여부 등 금융 지표가 더 의미 있는 기준이 될 것으로 분석됐다.
연구를 진행한 이용재 UNIST 교수는 "전세사기는 계약 이전 단계에서 위험 신호를 포착하는 것이 중요한 만큼, 과거 데이터 패턴을 학습해 미래 전세사기 위험을 능동적으로 감지하는 모델 개발을 시도했다"고 말했다.
향후 위원회, 국토부, 금융위, 행안부, 법무부 등 관계 부처 및 공공기관은 이를 실제 대국민 서비스로 발전시킬 수 있는 실행 방안을 논의할 예정이다. 또 체납 정보, 등기 정보 등 핵심 데이터의 추가 공유·결합을 위해 소관 기관과 지속 협의한다.
윤지혜 기자 yoonjie@mt.co.kr
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