소비자를 위한 ‘AI 시세’ 주의보: 투명하지 않은 부동산 플랫폼을 믿어도 될까?
< English follows Korean >
< 이 글의 핵심 내용은 최근 「하우징포스트 ”확산되는 ‘AI 부동산 시세’ 투명성 신뢰성 대책 시급”」에도 소개되었습니다. 보다 간결한 기사 형식으로 읽고 싶으신 분은 여기에서 원문을 확인하실 수 있습니다.
하지만 이 블로그 버전에서는 기사에 담지 못했던 실제 사례, 플랫폼의 구체적 문제점, 그리고 소비자가 반드시 확인해야 할 체크리스트까지 보다 풍부한 내용으로 정리해보았습니다. AI 시세를 둘러싼 불투명성과 책임 부재의 구조적 문제를 깊이 있게 짚고자 하는 분들께 추천드립니다. >
오늘 한 통의 이메일을 받았습니다. 또 하나의 ‘AI 부동산 시세’ 플랫폼이 나왔다며, 누구나 자유롭게 시장 가격을 확인할 수 있다고 소개하더군요. 호기심에 해당 웹사이트를 방문해보았지만, 화면에 떠 있는 건 단 하나의 문구였습니다. “본 시세는 참고용입니다.” 그 아래에는 모델의 정확도, 검증 방식, 테스트에 사용된 표본 수 등, 신뢰할 수 있는 정보를 뒷받침할 내용은 어디에도 없었습니다.
최근 부동산 플랫폼을 사용해본 분들이라면 이런 문구를 본 적이 있을 겁니다.
“* ㅇㅇㅇ의 AI 시세추정가는 공공데이타 및 공간정보를 기반으로 인공지능(AI) 기술에 의해 자동으로 추정되는 가격이므로, 사용자의 자의적 참고 자료용 외에 상업목적 또는 감정평가 및 금융거래의 기초자료로 사용할 수 없음을 알려 드립니다.”
이 문구는 단 한 문장으로 사용자의 모든 불편과 혼란에 대한 면책을 선언합니다. 그런데 이 시세가 실제 거래에 어떤 영향을 미칠 수 있는지, 혹은 이 모델이 얼마나 정확한지에 대한 설명은 찾아볼 수 없습니다. “우리는 책임지지 않는다”는 이 문장만 남겨진 채, 수많은 소비자들은 자신도 모르게 ‘AI 시세’에 기대어 중요한 판단을 내리고 있습니다.
이 글을 통해 저는 AI 기반 부동산 자동가치산정모형, 이른바 AVM(Automated Valuation Model)의 공정성과 투명성 부족 문제를 짚고자 합니다. 동시에, 이러한 시스템이 제대로 작동하려면 무엇이 필요한지에 대한 논의도 함께 제시하고자 합니다.
국내 플랫폼은 정확도조차 공개하지 않는다
문제는 한국의 상황이 이보다 더 불투명하다는 점입니다.
많은 플랫폼은 위에서 소개한 한 문장의 면책 조항 외에는 자체 모델의 오차율, 검증 방식, 테스트 결과를 공개하지 않습니다. 오히려 언론 인터뷰나 기사에서는 “5% 이내의 오차율을 보인다”고 주장하지만, 구체적인 데이터나 테스트 설계, 유형별 성능지표는 확인할 수 없습니다.
예를 들어, 국내 한 시중은행이 운영하고 있으며 대중과 금융기관 전반에서 널리 활용되는 부동산 시세·가치평가 플랫폼의 경우, 많은 사용자들이 다음과 같은 불만을 지속적으로 제기하고 있습니다:
- “시세가 1억 이상 차이납니다.”
- “우리 단지는 실거래가 수십 건 있는데 왜 아직도 시세가 없죠?”
- “시세 등록 기준이 뭔지 알려주세요. 형평성이 없는 것 같아요.”
이는 단순한 시스템 오류의 문제가 아닙니다. 소비자들이 가장 필요로 하는 정확성, 신뢰성, 기준에 대한 설명이 전혀 부족하다는 구조적 문제입니다.
해외의 투명한 공개 사례
질로우(Zillow)는 AVM 기술을 활용해 소비자를 자사 플랫폼으로 유입시키고, 대출이나 감정평가 등 다양한 유료 상품으로 연결하는 B2C 중심 프롭테크 모델의 대표적인 사례입니다 (마케팅 AVM vs 언더라이팅 AVM 읽기).
하지만 국내의 많은 프롭테크 기업과 달리, Zillow는 자사 모델의 정확도와 관련된 정보를 어떤 방식으로 대중에게 공개할 것인지에 대해 명확한 기준을 세우고 실천하고 있습니다.
오늘날 대부분의 생성형 AI(예: ChatGPT 등) 개발사는 자사의 모델이 오류를 포함할 수 있다는 점을 분명히 밝히면서도, 동시에 다양한 형태의 성능 지표와 한계점을 공개하고 있습니다. 예를 들어 OpenAI, Google, Meta 등은 모델의 정확도, 편향성, 위험성에 대한 테스트 결과를 논문이나 공식 블로그를 통해 투명하게 공유하고, 일부는 사용자 친화적인 시각화 자료나 요약표로 설명하기도 합니다. 이러한 정보는 일반 사용자나 개발자가 해당 모델의 신뢰성을 평가하고, 어떤 한계를 고려해야 하는지 스스로 판단할 수 있게 합니다.
AVM은 감정평가가 아니다, 하지만 그렇다고 책임이 없는 것도 아니다
많은 부동산 플랫폼과 AVM 제공자들은 시세 추정이 감정평가가 아니며 법적 책임이 없다고 주장합니다. 법적으로는 맞습니다. 하지만 소비자 입장에서는 AI 시세가 감정평가보다도 더 강한 신호로 받아들여지는 경우도 많습니다. 이는 일종의 ‘앵커링 효과’(Anchoring Effect)로, 처음 접한 수치가 심리적으로 기준점이 되어 거래에 큰 영향을 끼치게 됩니다.
결국 이는 잘못된 정보로 금융 판단, 매도 결정, 협상 전략까지 영향을 미칠 수 있다는 것을 의미합니다.
실제 사례: 시세 플랫폼의 비투명성이 거래를 망치다
몇 달 전, Urban Land Institute (ULI) South Korea Young Leaders Group (YLG) 모임에서 한 부동산 업계 친구와 저녁 식사를 하던 중 인상 이야기를 들었습니다. 그는 최근 한 부동산 거래를 성사시키는 데 큰 어려움을 겪고 있었는데, 그 이유는 그의 고객이 국내의 한 B2C 시세 플랫폼에서 본 부동산 시세에 집착했기 때문입니다.
해당 플랫폼은 정확도나 오차율, 산정 방식에 대한 어떤 정보도 공개하지 않고 단순히 숫자만 보여주고 있었고, 하단에는 작은 글씨로 된 면책 조항(disclaimer)만 있었을 뿐입니다. 하지만 고객은 그 수치를 마치 ‘공식적인 시세’로 믿어버렸고, 그 결과 협상이 완전히 틀어졌습니다.
이 일화는 정확도나 신뢰도에 대한 정보 없이 단지 ‘시세’라는 이름으로 제공되는 숫자가 실제 거래를 어떻게 왜곡시키고, 시장을 혼란에 빠뜨릴 수 있는지를 잘 보여주는 사례입니다.
우리는 왜 투명성을 강조하는가
자이랜드는 AVM 기업으로서 이 기술의 잠재력과 한계를 누구보다 잘 알고 있습니다. 그래서 우리는 단순히 “정확하다”고 말하는 대신, 우리의 AVM 성능을 숫자와 데이터 기반의 근거로 입증하려 노력합니다.
- 2024년, 저희는 <자동가치산정의 정확성 분석 및 투명성 관리 방안>이라는 논문을 부동산분석학술지에 발표하였습니다.
- 이 논문에는 저희 모델의 MdAPE, PPE10% 등 정확도 지표뿐 아니라, 어떤 지역과 가격대에서 어떤 성능을 보이는지도 상세히 담고 있습니다.
- 해당 내용은 현재 자이랜드 홈페이지에서 누구나 열람할 수 있습니다 (예: 공동주택 [아파트, 빌라, 등]/오피스텔, 단독주택/다가구주택).
아직 모든 분기마다 성능 데이터를 정기적으로 공개하지는 못하고 있지만, 분기별 성능 지표를 업데이트하는 체계를 갖추기 위해 지속적으로 준비하고 있습니다.
우리는 AVM이 공익성을 가진 기술이라고 믿습니다. 그렇기 때문에 시장에 참여하는 모든 기업은, 적어도 모델 성능에 대한 투명한 정보 공개는 책임 있게 수행해야 한다고 생각합니다.
결론: 이제는 소비자가 묻고, 기업이 답해야 할 때
부동산 시장에서 AI는 점점 더 강력한 영향력을 발휘하고 있습니다. 그러나 이 기술이 공정하고 안전하게 작동하려면, 무엇보다 신뢰가 전제되어야 합니다.
“정확도는 묻지 마세요, 우리는 책임 없습니다”는 접근은 책임 있는 기술 기업이 취할 자세가 아닙니다.
앞으로 소비자 여러분께서도 다음과 같은 질문을 해보시길 권합니다:
- 이 플랫폼은 정확도 지표를 투명하게 공개하고 있는가?
- 오차율은 지역/가격대/시장 상태별로 어떻게 달라지는가?
- 이 모델은 외부 검증을 받았는가, 논문이나 테스트 리포트를 공개하고 있는가?
- 이 플랫폼이 제시하는 시세는 얼마나 많은 표본(sample size)을 기반으로 산출된 것인가?
- 이 모델의 정확도는 테스트된 지역 수, 기간, 거래 건수 등 규모가 충분한가?
- 시세 산정에 사용된 데이터는 최근 거래 기준인가, 아니면 과거 평균, 호가 데이터 등 혼합된 것인가?
- 이 플랫폼은 모델의 버전이나 업데이트 일자, 사용된 변수 등을 주기적으로 공개하고 있는가?
만약 그 대답이 없다면, 그 시세를 신뢰할 이유도 없습니다.
기술은 감추는 것이 아니라, 설명할 수 있어야만 신뢰받을 수 있습니다.
자이랜드(주)에 대하여
자이랜드는 한국인이 어디에 있든 사기, 불공정 관행, 과다 청구의 위험 없이 완전한 투명성을 바탕으로 안심하고 부동산 금융과 거래를 할 수 있는 세상을 꿈꿉니다.
가장 정확한 AVM을 통해 부동산 거래를 지원하며, 정확한 가치 평가와 투명한 거래 프로세스를 보장하는 것이 우리의 사명입니다. 우리는 부동산 사기를 예방하고 공정한 가격을 보호하며, 국내외 모든 부동산 관련 과정에서 원활하고 안전한 경험을 제공하기 위해 끊임없이 노력하고 있습니다.
더 자세한 내용을 원한다면, https://xai.land/ 를 방문하거나 LinkedIn ( https://www.linkedin.com/company/18522292/ ) 또는 Facebook ( https://www.facebook.com/xailand/ )의 업데이트를 팔로우하십시오.
주요 요약은 Linktree(https://linktr.ee/xai_land)에서도 한눈에 확인하실 수 있습니다.
AI Market Price’ Watch For Consumers: Can We Trust Non-Transparent Real Estate Platforms?
< The main points of this article were also featured in a recent Housing Post article titled “Urgent Need for Measures to Ensure Transparency and Reliability of ‘AI Real Estate Market Prices.’”.
However, in this blog version, we have compiled a more comprehensive summary, including specific issues with actual case platforms that were not included in the article, as well as a checklist that consumers must verify. We recommend this article to those who wish to delve deeper into the structural issues of opacity and lack of accountability surrounding AI property prices. >
Today, I received an email introducing yet another “AI real estate price” platform that allows anyone to freely check market prices. Out of curiosity, I visited the website, but all I saw on the screen was a single sentence. “This price is for reference only.” Below that, there was no information to support the reliability of the model, such as its accuracy, verification method, or the number of samples used in testing.
If you’ve used real estate platforms recently, you’ve probably seen this phrase before.
“The AI market price estimate of ㅇㅇㅇ is automatically estimated using artificial intelligence (AI) technology based on public data and spatial information. Therefore, please note that it cannot be used for commercial purposes or as basic data for appraisal and financial transactions, but only as a reference for users.”
This statement absolves the user of all inconvenience and confusion in a single sentence. However, there is no explanation of how this market price could affect actual transactions or how accurate this model is. With only the statement “We are not responsible” remaining, many consumers are unknowingly relying on “AI market prices” to make important decisions.
Through this article, I aim to highlight the issues of fairness and transparency in AI-based real estate automated valuation models, or AVMs (Automated Valuation Models). At the same time, I also seek to present a discussion on what is necessary for such systems to function properly.
Domestic platforms do not disclose their accuracy rates
The problem is that the situation in South Korea is even more unclear.
Many platforms do not disclose the error rate, verification method, or test results of their own models, except for the one-sentence disclaimer mentioned above. Instead, they claim in media interviews and articles that they have an error rate of “within 10%,” but specific data, test designs, and performance indicators for each type cannot be verified.
For example, in the case of a real estate market price and valuation platform operated by a domestic commercial bank and widely used by the general public and financial institutions, many users have continuously raised the following complaints:
- “The market price differs by more than 100 million won.”
- “Our complex has dozens of actual transactions, so why is there still no market price?”
- “Please tell me what the criteria for registering market prices are. It seems unfair.”
This is not simply a matter of system errors. It is a structural problem in which there is a complete lack of explanation regarding the accuracy, reliability, and standards that consumers need most.
Overseas examples of self reporting
Zillow is a great example of how B2C-centric proptech firms in South Korea are leveraging their AVM technology – to lure users to their platforms to sell them other products such as loans, certified appraisals, etc. (read more).
However, unlike these other local proptech firms, Zillow made the conscious and right decision to disclose how they communicate their model’s accuracy to the public.
Today, most generative AI developers (e.g., ChatGPT, etc.) clearly state that their models may contain errors, while also disclosing various performance metrics and limitations. For example, companies like OpenAI, Google, Meta transparently share test results on their models’ accuracy, bias, and risks through papers or official blogs, and some even explain these findings using user-friendly visualizations or summary tables. This information enables both general users and developers to assess the reliability of the models and determine for themselves what limitations to consider.
AVM is not an appraisal, but that does not mean it is without responsibility
Many real estate platforms and AVM providers claim that market price estimates are not appraisals and therefore do not incur legal liability. Legally, this is correct. However, from the consumer’s perspective, AI market prices are often perceived as a stronger signal than appraisals. This is a kind of “anchoring effect,” where the first number encountered becomes a psychological benchmark that greatly influences transactions.
Ultimately, this means that incorrect information can influence financial decisions, selling decisions, and negotiation strategies.
Real-life example: Lack of transparency on market price platforms ruins transactions
A few months ago, I was having dinner with a friend in the real estate industry at a meeting of the Urban Land Institute (ULI) South Korea Young Leaders Group (YLG) when I heard an interesting story. He was having a hard time closing a real estate deal because his client was fixated on the price listed on a domestic B2C proptech platform.
The platform did not disclose any information about accuracy, error rates, or calculation methods, but simply displayed numbers, with only a small disclaimer at the bottom. However, customers believed the figures to be “official market prices,” and as a result, negotiations completely broke down.
This story is a prime example of how numbers provided under the name of “market price” without any information on accuracy or reliability can distort actual transactions and cause confusion in the market.
Why do we emphasize transparency?
As an AVM company, XAI Land understands the potential and limitations of this technology better than anyone else. That is why, instead of simply saying that our AVM is “accurate,” we strive to prove its performance with numbers and data-based evidence.
- In 2024, we published a paper titled “An Analysis of the Accuracy of Automated Valuation Model and Transparency Management Plan” in the Journal of Real Estate Analysis.
- This paper details not only the accuracy indicators of our model, such as MdAPE and PPE10%, but also its performance in different regions and price ranges.
- This information is currently available for free on our website (e.g., residential units [apartments, villas]/officetels, detached houses/multi-family houses).
Although we are not yet able to regularly disclose performance data every quarter, we are continuously preparing to establish a system for updating quarterly performance indicators.
We believe that AVM is a technology that serves the public interest. Therefore, we believe that all companies participating in the market should be responsible for disclosing transparent information about model performance, at the very least.
Conclusion: Now is the time for consumers to ask questions and companies to respond.
AI is exerting an increasingly powerful influence on the real estate market. However, for this technology to function fairly and safely, trust must be established above all else.
The approach of “Don’t ask about accuracy, we are not responsible” is not the attitude that a responsible technology company should take.
We encourage consumers to ask the following questions in the future:
- Does this platform transparently disclose accuracy metrics?
- How does the error rate vary by region, price range, and market conditions?오차율은 지역/가격대/시장 상태별로 어떻게 달라지는가?
- Has this model been externally validated, and are papers or test reports available?
- How many samples (sample size) are used to calculate the market price presented by this platform?
- Is the accuracy of this model sufficient in terms of the number of regions tested, the period, and the number of transactions?
- Is the data used to calculate market prices based on recent transactions, or is it a mix of past averages, bid data, etc.?
- Does this platform regularly disclose the model version, update date, variables used, etc.?
If there is no answer, there is no reason to trust the market price.
Technology should not be hidden, but rather explained in order to gain trust.
About XAI Land
XAI Land envisions a world where Koreans, no matter where they may call home, can confidently finance and transact real estate with complete transparency, free from the risks of fraud, unfair practices, or being ripped off.
Our mission is to support real estate transactions with the most accurate automated valuation models (AVMs), ensuring accurate valuations and transparent transaction processes. We are constantly striving to prevent real estate fraud, protect fair prices, and provide a seamless and secure experience in all real estate-related processes, both domestically and internationally.
For more information, visit https://xai.land/ or follow updates on LinkedIn (https://www.linkedin.com/company/18522292/) or Facebook (https://www.facebook.com/xailand/).
You can also see the main summary at a glance on Linktree (https://linktr.ee/xai_land).
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