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[지식정보] 부동산의 스마트화: PI + AI

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인공지능 AI(Artificial Intelligence) 행진이 빠른 속도로 진행되는 사실은 다 알고 있는 내용이다. 우리는 이미 AI를 통해 안락한 생활을 할 정도로 일상의 토대가 되고 있다. 목소리 인식 장비로 정보를 탐색하고 빌딩 시스템을 통제한다. AI 시스템은 머신 러닝 플랫폼을 사용하여 예견적인 능력을 갖게 되어 빌딩 운영에 대한 효율성과 안전성을 개선시킨다. 빌딩 보안 시스템은 생체인증을 사용하여 자산접근을 통제한다. 법률과 의료분야는 이미 AI 기능을 활용하여 탐색과 진단을 하고 있다. 하지만 이것들도 일부 사례에 지나지 않는다.

 

배우면서 피드백을 하는 AI의 잠재적 성장과 예측 능력은 가파른 상승 커브를 그리면서 많은 사용자들이 부동산에서 활용을 하고 있다. AI의 잠재력에 대해 인류활동을 향상시킨다는 의견과 파괴할 것이라는 상반된 의견이 양립하고 있다. 이 두 의견이 사실이 아니라는 이유도 없지만, 신기술이 복합된 축복이 될 것이라는 의견은 처음이 아니다. 지금 AI는 개인을 상대로 한 PI(personalized intelligence) 분야로 확대되고 있다.

 

자료: Emerging Trends in Real EstateUnited States and Canada 2019, pwc, Urban Land Institute

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https://www.delco.co.kr/knowledge/category/%EB%8F%84%EC%8B%9C%C2%B7%EC%A7%80%EC%97%AD%C2%B7%EB%B3%B5%ED%95%A9%EA%B0%9C%EB%B0%9C

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AI 충격은 우리가 일하는 방법을 더욱 개선하는 것이지 일자리 감소와는 관계가 없다.

 

정확한 일자리 변화를 예측하는 것은 어렵지만, 이미 AI 잠재력이 우리가 일하는 방식에 의미 있게 영향을 미칠 것이라는 의견들은 많다. Forrester Research에 따르면, 2027년경 AI는 모든 일자리 카테고리에서 실행되는 일상적인 과업의 25%에 관여하고, 궁극적으로 미래 근로자들의 개인화된 지능(personalized intelligence, PI)을 개선하다고 예측하고 있다.

 

예를 들어 U.S. Bureau of Labor Statistics (BLS)에 따르면, 이미 비서직과 행정직 일자리는 자동화로 인해 매년 꾸준히 줄어들어, 2026년 까지 약 5%(19만 명)가 감소한다고 한다. 그러나 오피스에서 일하는 직업(정보취급 일자리나 고객 서비스 같은 일자리)의 경우 일상적인 과업에서 AI를 사용하는 사람들로 대체되면서 5.5%(27만 명)가 증가한다고 전망하고 있다. 또한 컴퓨터와 정보 서비스 관리자 12%(4.4만 명) 증가, 프롭테크 수단을 활용하는 부동산 관리자10%(3.2만 명) 증가할 것이라고 전망하고 있다.

 

AI는 금융 서비스와 하이테크/통신 분야에서 가장 많이 채택될 전망이다. 그리고 AI는 오피스와 리테일 공간을 사용하는 방법에도 영향을 미쳐 매출향상과 지원업무가 개선될 것으로 보인다. BLS 예측자료에 의하면, 비즈니스와 금융 직업은 2026년 까지 10%(77만 명) 증가하여, 이들 대부분 금융 분석, 대출 직원, 인적자원 전문가 등이 될 것으로 보인다. 이들은 AI 수단을 활용하는 교육훈련을 통해 자신의 생산성을 향상시키게 된다. 교통과 물류산업에서 AI 융합은 공급체인 상의 미래 산업 입지와 디자인을 변화시키는 잠재력을 갖고 있다.

 

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AI로 일부 중개화(Disintermediation) 현상이 이미 시작되어 계속 이어질 전망

 

현재, 부동산은 AI활용을 통한 주거분야의 탈중개화가 가장 큰 관심거리이다. 주택 중개업에서 경쟁이 치열해지고 있는 부문은 주택의 특성과 가격정보를 소비자에게 제공하는 일이다. 경쟁자들 일부는 중개 수수료 할인이나 AI 기반의 바이어 타겟팅을 제공하여 마케팅 활동 범위 확대와 속도를 높이고 있다. 마케팅 노력은 머신 러닝에 의해 향상되고 있다. 머신 러닝은 인테넷 광고의 초기 클릭을 분석하여, 바이어가 될 만한 잠재고객층을 증명한다. 엄청난 변화가 일어나고 있는 것이다. 그러나 주택 구매자들은 가치와 편의성 외에도 개인적으로 이제껏 투자한 것들 보다 가장 큰 투자 한 건이 무엇이냐는 정보를 원하고 있다. 이에 대응하여 주택 에이전트들이 활용할 수 있는 수단은 AI를 사용하는 것이다. AI는 지금 도처에 확장(ubiquitous)되면서, PI를 지원하면서 리서치와 협상 등에서 효과를 올리고 있다.

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그러나 상업용 부동산 영역에서는 주택 중개업과는 문제는 다르다. 이 분야 관련 데이터는 주택보다도 근본적으로 훨씬 못 미친다. 투자 선택도 보다 더 복잡하다. 지금까지도 인적 네크워크를 통한 전문가의 판단과 신뢰성에 크게 의존하고 있다. 그러나 상업용 부동산도 전통적 방식에 빅데이터와 AI가 지금 비즈니스의 일부로 되어가면서 점차 확대되고 있다. 셀프스토리지 사업의 경우도 데이터를 사용하면서, 고객경험을 높이고, 잠재적 미래고객을 목표고객화 하고 있다. 이와 관련된 투자도 관련 기술과 기존 공간 재활용에 집중되고 있다.

 

투자업계는 부동산 스스로 데이터사용과 정보생산을 다른 분야보다 잘 활용하고 있다고 생각하는 것 같다. 그만큼 신기술을 많이 반영하고 있다는 의미일 것이다. 오피스와 리테일 빌딩에서 수집된 데이터의 양을 돈으로 따지는 것은 이제는 당연한 일이 되었다. 전통적인 임대보다 미래에 보다 많은 수입을 만들어 내는 기회가 되기 때문이다.    

 

 

AI는 희망을 키우면서 위험도 관리한다.

 

빌딩 자동화와 부동산 관리에서 분석업무는 AI가 하고 있다. 사물인터넷의 고밀도 접속에서 나타나는 안전문제에는 일부 그늘이 존재한다. 조명, 난방, 승강기 및 안전 관련 시스템은 거대한 양의 데이터를 수집하면서, 테난트 프라이버시를 처리한다. 그러나 이러한 통합 시스템은 사이버 침입으로 뚫릴 수도 있다. 사람들의 프라이버시를 존중하는 기능 보완이 필요하다.

    

AI의 지속되는 능력향상은 흥미로운 기회를 제공하고 있다. 효율성을 증진하고 직원들의 생산성을 개선하며, 고객 서비스를 개선시키고 있다. 한 편으로는, 막대한 양의 정보수집에 따른 위험도 불러일으키고 있다. 부동산 산업의 모든 참여자들은 전환기 적인 시대환경 속에서 자신에 맞는 일을 추진해나가는 방법을 결정해 나가야 한다.

 

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