부동산 업계는 현재 저출산 고령화, 인구 감소로 인한 시장 축소, 인력 부족, 방대한 데이터 처리 등 많은 도전에 직면해 있다. 이러한 환경에서 경쟁력을 유지하고 강화하기 위해서는 업무 효율화와 고객 경험의 개선이 필수적이며, AI 기술은 이러한 과제에 대한 효과적인 해결책으로 주목받고 있다.
부동산 테크의 발전으로 매물 평가, 고객 응대, 계약서 작성 등 다양한 업무에 AI 활용이 진행되고 있다. 실제로 일부 도입 기업에서는 업무 시간 30~50% 단축, 매출 최대 67% 향상 등의 효과를 보고하고 있다. 이번 기사에서는 부동산 업계가 AI를 활용해야 하는 이유와 구체적인 활용법, 그리고 도입 포인트에 대해 알아본다.
부동산 업계는 다른 업종과는 다른 독특한 과제를 안고 있다. 국토교통성이나 부동산유통진흥센터의 통계에 따르면, 이러한 과제는 해마다 심각해지고 있다.
인구변화에 따른 시장 축소
일본의 인구 감소와 저출산 고령화로 인해 신규 주택 착공 가구수는 2018년 953,000가구에서 2022년 861,000가구로 감소하는 추세다. 시장이 축소되는 상황에서 타사와의 차별화가 필수적이다.
방대한 데이터 처리와 분석의 어려움
하나의 매물에는 지가, 노선가, 연식, 시설, 역과의 거리 등 방대한 종류의 데이터가 존재한다. 이를 인력으로 제대로 처리하고 분석하는 것은 매우 어려운 일입니다.
속인적인 가격 평가와 의사결정
부동산 가격 평가와 임대료 설정은 너무 비싸면 고객이 떠나고, 너무 싸면 수익성이 떨어지는 민감한 작업이다. 지금까지는 경험과 감에 의존하는 부분이 커서 담당자에 따라 편차가 컸다.
인력 부족과 고령화
전택연의 조사에 따르면, 부동산 업계는 직원들의 고령화가 진행되면서 젊은 인재 확보가 어려워지고 있다. 또한, 낮은 정착률도 문제점으로 지적되고 있다.
부동산 업계는 타 업종에 비해 디지털화가 늦어지는 경향이 있다. 주식회사 이에라부 GROUP의 조사에 따르면, 부동산 회사의 약 70%가 생성 AI를 '사용하고 싶다'고 응답한 반면, 실제로 '사용하고 있다'고 응답한 비율은 10% 정도에 불과하다.
그 배경에는 다음과 같은 요인이 있을 수 있다:
그러나 이러한 문제를 해결하고 업계 전반의 디지털 전환을 추진하는 것이 향후 경쟁력을 유지하는 데 필수적이다.
AI를 통한 비즈니스 프로세스 자동화는 부동산 업계의 업무 효율성을 크게 향상시킬 수 있다.
계약서 작성 자동화
중요사항설명서 등 복잡한 계약서류를 AI가 자동 생성하여 작성 시간을 대폭 단축할 수 있으며, MeSHLIFE의 'smooos'는 중요사항설명서 작성 공수를 91% 절감하는 데 성공했다고 한다.
문의 대응 효율화
AI 챗봇을 도입하면 24시간 365일 문의 대응이 가능하며, Luxury Presence의 조사에 따르면 부동산 업계의 정형화된 문의의 약 79%를 AI 챗봇으로 대응할 수 있다고 합니다.
매물 정보 입력 효율화
AI 이미지 인식 기술을 활용하여 매물 사진에서 평면도 및 설비 정보를 자동 추출하여 데이터 입력 작업을 효율화할 수 있다.
이러한 자동화를 통해 부동산 전문가는 부가가치가 높은 업무에 집중할 수 있습니다.
AI를 활용한 데이터 분석을 통해 보다 정확한 의사결정을 할 수 있습니다.
시장 분석 및 가격 평가의 정교화
과거 성약 데이터, 지역 특성, 설비 현황 등 복합적인 요인을 분석하여 보다 정확한 가격 평가가 가능합니다. 이를 통해 적절한 가격 설정과 재고 회전율 향상을 기대할 수 있습니다.
투자 판단의 정확도 향상
AI가 지역의 미래가치와 부동산의 수익성을 예측 분석하여 투자 판단의 정확성을 높인다. 이를 통해 투자 위험을 줄이고 수익을 극대화할 수 있습니다.
트렌드 예측을 통한 선제적 전략
AI를 통한 시장 동향 분석으로 지역별 수요 예측과 가격 변동에 대한 예측이 가능합니다. 이를 통해 한발 앞선 영업 전략을 수립할 수 있습니다.
| 데이터 분석 대상 | 기존 방식 | AI 활용에 따른 변화 |
|---|---|---|
| 가격 평가 | 경험과 감에 의한 판단 | 과거 데이터 분석을 통한 객관적 평가 |
| 수요 예측 | 과거 추세의 단순 연장 | 복합적 요인을 고려한 고정밀 예측 |
| 투자 판단 | 제한된 정보로 판단 | 방대한 데이터에 기반한 종합적 판단 |
| 시장 분석 | 수작업에 의한 제한적 분석 | 실시간 및 광범위한 분석 |
AI의 활용은 고객 만족도 향상에도 크게 기여합니다.
개인화된 매물 제안
고객의 과거 열람 이력 및 선호도를 분석하여 고객 개개인에게 최적의 매물을 제안할 수 있습니다. 도큐리버블과 NEC는 AI를 활용한 매물 매칭 시스템을 개발하여 고객 니즈에 맞는 매물 제안의 정확도를 높이는 데 성공했다.
신속한 대응으로 고객 만족도 향상
AI 챗봇 도입으로 24시간 즉각적인 대응이 가능해졌다. 이를 통해 고객의 궁금증과 불안에 적시에 대응할 수 있습니다.
몰입형 매물 체험
AI 기술을 활용한 가상 투어 및 AR/VR 체험을 통해 실제 방문하기 전에 매물에 대한 상세 정보를 파악할 수 있다. 이를 통해 고객의 의사결정 과정을 원활하게 도와줄 수 있다.
일본 부동산 업계에서는 특히 대기업을 중심으로 AI 활용이 활발히 진행되고 있다. 다음은 대표적인 사례를 소개한다.
미쓰이 부동산 리얼티 '리하우스 AI 평가'
과거 거래 데이터를 활용하여 부동산의 상세 정보로부터 적정 시장가격을 자동 평가하는 시스템을 도입하고 있다. 이를 통해 평가의 객관성과 정확성을 높였다.
이탄지 '노마드 클라우드'
AI를 활용한 내방 예약 시스템을 통해 내방률 향상에 성공했다. 고객의 희망 조건과 행동 패턴을 분석하여 최적의 타이밍에 접근함으로써 계약률도 향상되고 있다.
주식회사 GOGEN 'Chat 관리인 Powered by GPT-4'
ChatGPT를 활용한 매물 문의 대응 서비스를 제공하여 24시간 고객 응대를 실현하고 있습니다.
글로벌에서는 보다 진보된 AI 활용이 진행되고 있다.
Zillow(미국)
'Zestimate'라는 AI 평가 시스템을 통해 미국 전역의 1억 5천만 건 이상의 부동산 가치를 자동 추정하고 있다. 정확도는 실제 판매 가격의 95% 이상으로 높은 정확도를 자랑한다.
오픈도어(미국)
AI를 활용한 'iBuyer' 플랫폼으로 부동산의 즉각적인 매입 가격을 제시하여 거래 프로세스를 대폭 간소화하고 속도를 높인다.
REX Real Estate (미국)
AI를 활용한 부동산 마케팅으로 기존 중개수수료의 절반 수준의 비용으로 서비스를 제공하고 있으며, AI가 최적의 매수자 후보를 찾아내어 효율적인 마케팅을 진행하고 있다.
AI 도입으로 다음과 같은 비용 절감 효과를 기대할 수 있습니다.
업무 시간 단축
많은 기업에서 AI 도입 후 30~50%의 업무시간 절감 효과를 보고하고 있다. 예를 들어, 계약서 작성, 매물 정보 입력 등 정형화된 업무를 자동화함으로써 상당한 시간 단축이 가능하다.
인건비 최적화
AI를 통한 업무 자동화로 인력 배치의 최적화가 가능합니다. 고객 지원 비용이 최대 30%까지 절감되었다는 보고도 있습니다.
실수 감소로 인한 손실 방지
인위적인 실수로 인한 손실을 방지할 수 있습니다. 특히 계약서 작성 등 중요 문서 작성 시 실수를 방지할 수 있습니다.
| 업무 영역 | 도입 전 공수 | 도입 후 공수 | 절감률 |
|---|---|---|---|
| 중요사항 설명서 작성 | 120분/건 | 10.8분/건 | 91% 절감 |
| 고객 문의 대응 | 15분/건 | 자동응답 | 최대 79%까지 |
| 매물 정보 등록 | 30분/건 | 10분/건 | 67%까지 |
| 시장 분석 보고서 작성 | 240분/월 | 60분/월 | 75% 증가 |
AI 도입으로 인한 수익 향상 효과도 놓치지 마세요.
계약률 향상
AI를 통한 최적의 매물 제안과 신속한 대응으로 계약률이 향상되며, 인터컴의 조사에 따르면 AI 챗봇 도입으로 매출이 최대 67%까지 증가한 사례가 있습니다.
신규 고객 확보 효율화
AI를 활용한 마케팅 시책으로 타겟팅된 효율적인 고객 유치가 가능해집니다.
재방문율 향상
AI를 통한 개인화된 서비스로 고객 만족도와 재방문율을 높일 수 있습니다.
AI의 도입 비용과 수익률을 계산해 봅시다.
| 항목 | 금액(예시) |
|---|---|
| 초기 투자(AI 도입 비용) | 1,000만 원 |
| 연간 운영 비용 | 200만 엔 |
| 연간 공수 절감 효과(2,000시간×2,500엔) | 500만 엔 |
| 연간 매출 향상 효과(5% 향상분) | 1,000만 엔 |
| 연간 순효과(효과-운영비용) | 1,300만 엔 |
| 투자 회수 기간 | 약 0.8년(9.6개월) |
예시일 뿐이며, 기업 규모와 도입하는 AI의 종류에 따라 크게 달라질 수 있습니다.
AI 도입에는 일정한 투자가 필요합니다. 하지만 반드시 큰 초기 투자가 필요한 것은 아닙니다.
단계적 도입
한 번에 모든 업무를 AI화하지 않고, 효과가 높은 일부 업무부터 단계적으로 도입하여 투자 대비 효과를 확인하면서 확대할 수 있습니다.
클라우드 서비스 활용
자체 개발이 아닌 월정액 방식의 클라우드 AI 서비스를 활용하면 초기 투자비용을 절감할 수 있습니다.
보조금 및 지원금 활용
IT 도입 보조금 등 정부 및 지자체 지원 제도를 활용하여 도입 비용을 절감할 수 있습니다.
AI 도입의 성패는 이를 활용할 인재와 조직 체계에 달려있다.
디지털 인재 확보
AI 리터러시를 갖춘 인재의 확보와 육성이 중요하다. 사내 교육이나 외부 세미나를 활용하여 기존 직원들의 스킬을 향상시켜야 합니다.
경영진의 헌신
McKinsey의 조사에 따르면, 성공적인 AI 도입을 위해서는 경영진의 합의와 비즈니스 중심의 로드맵이 필수적이다.
새로운 업무 방식 수용
AI 도입으로 변화하는 업무 흐름을 수용할 수 있는 유연한 조직 문화를 조성해야 한다. 'AI에 일자리를 빼앗길 것'이라는 불안감을 없애고 'AI와 함께 일한다'는 인식의 전환이 중요하다.
AI 도입 효과를 극대화하기 위해서는 양질의 데이터가 필수적이다.
데이터 정비의 중요성
흩어져 있는 사내 데이터의 정리 및 통합이 필요합니다. 과거 거래 데이터, 고객 정보, 매물 정보 등을 일원화하여 AI가 활용하기 쉬운 형태로 정비해야 합니다.
데이터 거버넌스 구축
누가 어떤 데이터에 접근할 수 있는지, 데이터 업데이트 및 관리는 어떻게 할 것인지 등 명확한 규칙을 설정해야 한다.
데이터 보안 확보
개인정보나 기밀 정보를 포함한 데이터를 안전하게 다루기 위한 대책이 필요하다. 클라우드 서비스 이용 시 데이터 보호 정책을 확인해야 한다.
AI 기술은 부동산 업계에 큰 변화를 가져올 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 업무 효율화를 통한 생산성 향상, 데이터 활용을 통한 의사결정의 정확성 향상, 고객 경험 향상 등 다양한 측면에서 효과를 발휘한다.
일본 부동산 업계는 아직 AI 도입 초기 단계이지만, 일부 선진 기업에서는 큰 성과를 거두기 시작했다. 업계 전반의 디지털화는 앞으로도 계속 진행될 것이며, AI의 활용은 경쟁 우위의 원천이 될 것이다.
McKinsey의 추정에 따르면, 부동산 산업에서의 AI 도입은 1,100억~1,800억 달러의 경제적 가치를 창출할 수 있다고 한다. 이 파도에 뒤처지지 않으려면 지금부터 준비를 시작하는 것이 중요합니다.
AI 도입은 하루아침에 이루어지지 않습니다. 하지만 작은 단계부터 시작한다면 점차 그 효과를 체감하고 확장해 나갈 수 있을 것이다. 부동산 산업의 미래를 열어갈 AI 활용에 한 걸음 내딛어 보시기 바랍니다.
AI 도입 비용은 도입 규모와 목적에 따라 크게 달라집니다. 소규모 AI 챗봇 도입의 경우 월 수 천원부터 대규모 자사 전용 AI 시스템 개발의 경우 수천만 원 이상 소요되는 경우도 있습니다.
클라우드형 AI 서비스 중에는 저렴한 비용으로 이용할 수 있는 서비스도 있어 초기 투자비용을 줄이고 시작할 수 있다. 우선 소규모 시범 도입부터 시작해 효과를 확인하면서 단계적으로 확대하는 접근 방식을 추천한다.
네, 중소기업을 위한 클라우드형 AI 솔루션이 많이 등장하고 있습니다. 예를 들면
이들은 특별한 시스템 개발이 필요 없고, 비교적 단기간, 저렴한 비용으로 도입할 수 있다.
AI와 인간의 이상적인 역할 분담은 다음과 같다:
AI에 적합한 업무
인간이 담당해야 할 업무:
AI는 '인간의 일을 빼앗는' 것이 아니라 '인간의 능력을 확장하는' 도구로 자리매김하는 것이 중요하다.
AI의 정확도는 용도와 데이터 품질에 따라 크게 달라집니다. 부동산 가격 평가에서는 실거래가의 95% 이상의 정확도를 달성한 사례도 있습니다. 반면, 자연어 처리(챗봇 등)의 경우, 특히 전문적인 질문에 대한 대응에 어려움이 있을 수 있습니다.
AI의 출력 결과는 반드시 사람이 확인해야 하며, 특히 법적 판단이나 중요한 의사결정은 전문가의 최종 확인이 필수적이다. 또한 AI의 정확도는 학습 데이터에 크게 의존하기 때문에 주기적인 재학습 및 업데이트가 필요하다.
부동산 산업의 DX화를 고려하고 계신 분들은 꼭 INA&Associates 주식회사와 함께 AI 도입 무료 상담회를 진행 중입니다. 귀사의 과제에 맞는 최적의 AI 솔루션을 제안해 드립니다.