Accuracy
- in
모델 정확도 공시
AVM 정확도 및
기관 투명성 공시
자이랜드는 부동산 유형별·지역별로 표본외(out-of-sample) 정확도 지표를 월별로 공개합니다. 한국 AVM 시장에서 이 수준의 정확도를 정기적으로 공시하는 기업은 없습니다.
보고서 v5.0
2026 Q1
직접 측정 PPE@10%
심층 분석 자료 요청
6+
자산 유형
17
시·도 커버리지
A–D
신뢰등급 체계
§1 · 모델 정확도
부동산 유형별 예측 정확도
모든 수치는 학습 데이터와 완전히 분리된 표본외 테스트 거래 기준입니다. 아파트·단독/다가구는 국내 주요 담보대출 자산군으로 업계 최고 수준의 정확도를 달성하고 있습니다.
MdAPE · 테스트
3.86%
표본외 중앙값 절대 비율 오차
R² · 테스트
0.98
결정계수
PPE@10%
81.6%
±10% 이내 비율
RMSE · 테스트
₩35M
평균제곱근오차
검증 거래
128K
표본외 거래 건수
| 지표 | 학습(Train) | 테스트(Test) | 서울 | 경기 |
|---|---|---|---|---|
MdAPE 중앙값 절대 비율 오차 |
3.03% | 3.86% | 3.27% | 3.22% |
MAPE 평균 절대 비율 오차 |
4.27% | 5.69% | 5.21% | 4.73% |
PPE@10% ±10% 이내 비율 (기관 표준) |
— | 81.6% | — | — |
RMSE 평균제곱근오차 |
₩26.3M | ₩35.1M | — | — |
R² 결정계수 |
0.99 | 0.98 | 0.97 | 0.98 |
검증 거래 |
450,989 | 128,862 | 12,028 | 34,659 |
신뢰등급별 정확도 분해 — 아파트 (전국 기준)
| 신뢰등급 | Test R² | Test MdAPE | Test MAPE | 거래 건수 | 의미 |
|---|---|---|---|---|---|
| A | 0.98 | 2.74% | 3.87% | 32,215 | MISMO 80% 기준 상회 · 담보대출 직접 활용 가능 |
| B | 0.98 | 3.93% | 5.28% | 32,215 | 일반 담보대출 활용 가능 · 고액 물건 병행 검토 권장 |
| C | 0.97 | 5.12% | 6.83% | 32,215 | 리스크 선별·포트폴리오 모니터링 · 단독 심사 지양 |
| D | 0.97 | 6.33% | 9.26% | 32,215 | 포트폴리오 모니터링 전용 · 개별 심사 비권장 |
신뢰등급 시스템 검증: Grade A→D MdAPE 2.74% → 6.33% — 등급 간 정확도가 단조 감소(monotonically decreasing)하며, 모델이 자신의 불확실성을 체계적으로 식별하고 있음을 보여줍니다. Brier Score 0.1373, Mean PPE10 0.816, 보정 방법: 등온회귀(Isotonic Regression). 아파트는 5개 모델 중 가장 큰 훈련 표본(450,989건)을 보유해 신뢰등급 신뢰성이 가장 높습니다.
학습(Train) vs. 테스트(Test) 격차 해석: Train R² 0.99 → Test R² 0.98, Train MdAPE 3.03% → Test MdAPE 3.86%, Train RMSE ₩26.3M → Test RMSE ₩35.1M — 과적합 없이 잘 일반화된 모델임을 나타냅니다. 17개 시·도 전체 지역별 지표, 시계열 안정성 검증, 꼬리 리스크 분석은 기관 문의를 통해 공유됩니다.
MdAPE · 테스트
2.53%
표본외 중앙값 절대 비율 오차
R² · 테스트
0.96
결정계수
PPE@10%
86.9%
±10% 이내 비율
RMSE · 테스트
₩81M
평균제곱근오차
검증 거래
52K
표본외 거래 건수
| 지표 | 학습(Train) | 테스트(Test) | 서울 | 경기 |
|---|---|---|---|---|
MdAPE 중앙값 절대 비율 오차 |
2.00% | 2.53% | 3.28% | 2.30% |
MAPE 평균 절대 비율 오차 |
4.13% | 5.60% | 5.65% | 4.69% |
PPE@10% ±10% 이내 비율 (기관 표준) |
— | 86.9% | — | — |
RMSE 평균제곱근오차 |
₩39.1M | ₩81.0M | — | — |
R² 결정계수 |
0.99 | 0.96 | 0.89 | 0.98 |
검증 거래 |
182,659 | 52,192 | 3,705 | 8,272 |
신뢰등급별 정확도 분해 — 단독/다가구 (전국 기준)
| 신뢰등급 | Test R² | Test MdAPE | Test MAPE | 거래 건수 | 의미 |
|---|---|---|---|---|---|
| A | 0.99–1.00 | 1.37–2.21% | 2.07–3.38% | 927–2,495 | MISMO 80% 기준 상회 · 담보대출 직접 활용 가능 |
| B | 0.98–0.99 | 1.94–2.94% | 3.03–4.55% | 926–2,495 | 일반 담보대출 활용 가능 · 고액 물건 병행 검토 권장 |
| C | 0.98–0.99 | 2.53–4.14% | 4.78–6.14% | 926–2,495 | 리스크 선별·포트폴리오 모니터링 · 단독 심사 지양 |
| D | 0.86–0.98 | 4.32–5.69% | 8.54–13.27% | 926–2,495 | 포트폴리오 모니터링 전용 · 개별 심사 비권장 |
신뢰등급 시스템 검증: Grade A MdAPE 1.37–2.21% → Grade D 4.32–5.69% — 전 클러스터에서 단조 감소하며, 신뢰등급이 실제 예측 품질을 체계적으로 반영합니다. Brier Score 0.0960 (5개 모델 중 최저, 최고 신뢰도), Mean PPE10 0.869, Median PPE10 0.925. 단독/다가구는 아파트 대비 거래 가격 분산이 크나 신뢰등급 시스템이 이를 효과적으로 보정합니다.
서울 R² 0.89 해석: 서울 단독/다가구 테스트 R²는 0.89로 전국 평균(0.96) 대비 낮습니다. 이는 서울 단독·다가구 거래의 극단적 가격 분산(필지 단위 개별성, 재개발 프리미엄, 소량 거래)을 반영한 시장 구조적 특성입니다. MdAPE 3.28%는 여전히 기관 활용 기준 내이며, 서울 물건에는 신뢰등급 A·B 등급 확인 후 활용을 권장합니다.
학습(Train) vs. 테스트(Test) 격차 해석: Train RMSE ₩39.1M → Test RMSE ₩81.0M — 단독/다가구 물건의 가격 분산이 아파트 대비 크기 때문에 RMSE 절대값이 높습니다. MdAPE 기준(2.00% → 2.53%)으로는 5개 모델 중 가장 안정적인 일반화를 보여줍니다. 17개 시·도 전체 클러스터별 지표는 기관 문의 시 제공됩니다.
MdAPE · 테스트
4.49%
표본외 중앙값 절대 비율 오차
R² · 테스트
0.97
결정계수
PPE@10%
77.5%
±10% 이내 비율
RMSE · 테스트
₩26M
평균제곱근오차
검증 거래
7.8K
표본외 거래 건수
| 지표 | 학습(Train) | 테스트(Test) | 서울 | 경기 |
|---|---|---|---|---|
MdAPE 중앙값 절대 비율 오차 |
2.74% | 4.49% | 3.74% | 4.64% |
MAPE 평균 절대 비율 오차 |
4.20% | 7.29% | 6.10% | 6.79% |
PPE@10% ±10% 이내 비율 (기관 표준) |
— | 77.5% | — | — |
RMSE 평균제곱근오차 |
₩15.5M | ₩26.0M | — | — |
R² 결정계수 |
0.99 | 0.97 | 0.97 | 0.97 |
검증 거래 |
27,506 | 7,859 | 3,414 | 2,357 |
신뢰등급별 정확도 분해 — 오피스텔 (전국 기준)
| 신뢰등급 | Test R² | Test MdAPE | Test MAPE | 거래 건수 | 의미 |
|---|---|---|---|---|---|
| A | 0.98 | 2.76% | 4.31% | 1,965 | 거래 밀집 지역 핵심 물건 · 담보 참고 활용 가능 |
| B | 0.97 | 4.16% | 6.22% | 1,965 | 일반 담보대출 보조 활용 · 감정 병행 권장 |
| C | 0.96 | 4.85% | 7.46% | 1,964 | 리스크 선별 목적 · 단독 심사 지양 |
| D | 0.97 | 7.17% | 11.17% | 1,965 | 포트폴리오 모니터링 전용 · 개별 심사 비권장 |
신뢰등급 시스템 검증: Grade A MdAPE 2.76% → Grade D 7.17% — 단조 감소 패턴이 확인됩니다. Brier Score 0.1607, Mean PPE10 0.775. 전체 PPE@10% 77.5%는 MISMO 80% 기준을 소폭 하회하나, 신뢰등급 A 물건은 이를 상회합니다. 서울(MdAPE 3.74%)·충북(2.47%)·충남(3.74%)이 가장 높은 정확도를 보입니다.
오피스텔 시장 특성: 오피스텔은 전국 7,859건의 테스트 표본으로 5개 모델 중 가장 적습니다. Train RMSE ₩15.5M → Test RMSE ₩26.0M의 비율적 격차는 허용 범위 내이며 R² 0.97은 유지됩니다. 전남·제주·세종 등 거래 희소 지역(표본 수 24–46건)에서는 오차가 높아 해당 지역 물건은 신뢰등급을 반드시 확인해야 합니다.
심층 지역 분석: 충북(2.47%), 서울(3.74%), 충남(3.74%) 순으로 정확도가 높습니다. 거래 희소 지역의 상세 수치 및 클러스터별 PPE10 캘리브레이션 데이터는 기관 고객 문의 시 제공됩니다.
빌라(연립·다세대)는 국내 최초로 정확도를 공개하는 자산군입니다. 아래 수치는 현행 모델의 표본외 테스트가 아닌, 2025년 5월 연립·다세대 실거래 6,000건을 대상으로 자이랜드 AVM과 국내 주요 시세 시스템의 추정값을 실거래가와 직접 비교한 독립 백테스트 결과입니다. 동일 방법론은 2025년 9월 국회 정책포럼에서 발표되었습니다.
왜 빌라는 본질적으로 어려운 자산군인가: 연립·다세대 주택은 단지 표준화가 없고, 필지마다 건축 방식·연식·층수 구성이 상이하며, 거래가 집중된 서울·수도권에서도 단지 유사성(comp) 확보가 제한됩니다. 자이랜드의 빌라 모델은 metro(서울·경기·인천·광주) 클러스터와 rest(비수도권) 클러스터를 분리하여 운영하며, 예측구간 중앙값 폭 ±62.8%(metro) — 아파트 ±22.1%(경기) 대비 약 3배 — 은 이 시장의 내재적 가격 불확실성을 반영합니다. 이러한 구조적 제약 때문에 자이랜드는 빌라 모델 성능을 파이프라인 통계가 아닌 실거래 독립 비교 방식으로 공시합니다. 상세 모델 성능 데이터는 기관 고객 문의 시 제공됩니다.
독립 비교 검증 — 2025년 5월 · 6,000건 실거래
MdAPE · 전국
5.4%
6,000건 실거래 기준
PPE@10% · 전국
55%
±10% 이내 비율
MdAPE · 서울
2.9%
2,131건 · PPE@10% 61%
검증 거래
6K
2025년 5월 실거래
| 지역 | 자이랜드 MdAPE | 자이랜드 PPE@10% | 샘플 수 |
|---|---|---|---|
| 전국 | 5.4% | 55% | 6,000 |
| 서울 | 2.9% | 61% | 2,131 |
| 경기 | 6.0% | 56% | 1,680 |
| 인천 | 7.6% | 51% | 790 |
| 부산 | 5.7% | 57% | 276 |
| 제주 | 5.1% | 63% | 157 |
| 대전 | 6.0% | 54% | 98 |
| 대구 | 6.0% | 54% | 69 |
| 울산 | 8.2% | 47% | 62 |
검증 방법론: 국토교통부 실거래가 시스템 2025년 5월 연립·다세대 실거래를 기준값으로 수집. 동일 물건에 대해 자이랜드 AVM 추정값과 국내 주요 시세 시스템 추정값을 실거래가와 직접 비교하여 MdAPE 산출. 본 검증은 2025년 9월 국회 정책포럼(포용금융)에서 발표되었습니다. 심층 지역 분석 데이터는 문의 시 제공됩니다.
별도 모델 운영 이유: 국토교통부 실거래가 시스템은 도시형생활주택과 연립·다세대주택을 동일 범주로 분류합니다. 그러나 두 유형은 건축 방식, 입지 패턴, 거래 가격 구조가 근본적으로 다릅니다 — 도시형생활주택은 역세권 소형 주거에 가깝고, 연립·다세대는 저층 주거지 패밀리 주택에 가깝습니다. 두 유형을 하나의 모델로 학습하면 체계적 예측 오류가 발생합니다. 자이랜드는 이를 구분하여 별도 모델을 운영합니다.
MdAPE · 테스트
4.98%
표본외 중앙값 절대 비율 오차
R² · 테스트
0.92
결정계수
PPE@10% · 전체
72.6%
전체 표본 기준
PPE@10% · A등급
~85%
신뢰등급 A 예측 기준
RMSE · 테스트
₩37.5M
평균제곱근오차
| 지표 | 학습(Train) | 테스트(Test) | 서울 | 경기 |
|---|---|---|---|---|
MdAPE 중앙값 절대 비율 오차 |
2.40% | 4.98% | 4.74% | 5.76% |
MAPE 평균 절대 비율 오차 |
3.75% | 8.36% | — | — |
PPE@10% 전체 표본 기준 |
— | 72.6% | — | — |
RMSE 평균제곱근오차 |
₩16.1M | ₩37.5M | — | — |
R² 결정계수 |
0.99 | 0.92 | 0.88 | 0.94 |
거래 건수 |
15,441 | 4,412 | 3,033 | 931 |
신뢰등급별 정확도 분해 — 도시형생활주택
| 신뢰등급 | Test R² | Test MdAPE | PPE@10% | 거래 건수 | 의미 |
|---|---|---|---|---|---|
| A | 0.93 | 2.89% | ~85% | 1,103 | MISMO 80% 기준 상회 · 담보대출 직접 활용 가능 |
| B | 0.91 | 4.91% | ~75% | 1,103 | 보조 참고 활용 권장 · 감정 병행 검토 |
| C | 0.91 | 5.92% | ~69% | 1,103 | 리스크 선별 목적 활용 · 대출 심사 단독 사용 지양 |
| D | 0.91 | 6.70% | ~62% | 1,103 | 포트폴리오 모니터링 · 개별 담보 심사 비권장 |
신뢰등급 시스템의 역할: 도시형생활주택의 전체 PPE@10% 72.6%는 거래 표본 희소성을 반영한 수치입니다. 그러나 신뢰등급 A 예측(전체의 25%)은 약 85%의 PPE@10%를 달성하며 MISMO 80% 기준을 상회합니다. 등급 간 정확도가 A→D 순서로 체계적으로 감소한다는 사실은 신뢰등급 시스템이 정확히 기능하고 있음을 보여줍니다 — 모델이 언제 자신의 예측을 신뢰해야 하는지를 스스로 판별합니다.
보정(Calibration) 검증 완료: Brier Score 0.19 · 등온회귀(Isotonic Regression) 기반 캘리브레이션 적용. 관측 캘리브레이션 곡선이 완전 캘리브레이션 기준선을 보수적으로 추적 — 신뢰도를 과대 표시하지 않는 안전한 방향으로 설계되어 있습니다. 이 캘리브레이션은 MISMO CCS(Common Confidence Score) 구현의 기반입니다.
도시형생활주택 심층 지역 분석 및 등급별 상세 데이터는 기관 고객 문의 시 제공됩니다.
MdAPE (중앙값 절대 비율 오차): |추정가 − 실거래가| / 실거래가의 중앙값. 이상값에 강건하며 낮을수록 우수합니다. 자이랜드는 이를 국내 AVM 투명성 표준 지표로 제안하며, 독립 동료심사 논문에 의해 검증되었습니다 (구강모·임동준, 「자동가치산정의 정확성 분석 및 투명성 관리 방안」, 한국부동산분석학회지 Vol.10 No.3, pp.177–193, 2024. DOI 10.30902/jrea.2024.10.3.177).
PPE@10% (Percentage of Predictions within ±10%): 추정가가 실거래가의 ±10% 이내에 포함된 비율. 은행권 담보 AVM의 국제 표준 정확도 임계값이며 MISMO CCS의 기반 지표입니다. 본 페이지의 PPE@10% 수치는 avm_pipeline v2.0에서 직접 산출된 측정값입니다 (2026년 3월 기준).
R² (결정계수): 모델이 실제 거래가격의 분산을 얼마나 잘 설명하는지를 나타내는 지표로, 0에서 1 사이의 값을 가집니다. 1.0에 가까울수록 모델이 시장 가격 변동을 정확히 포착한다는 의미입니다. 자이랜드 아파트 모델의 R² 0.98은 실제 거래가격 분산의 98%를 모델이 설명함을 의미하며, 이는 금융기관의 담보 평가 모델로서 높은 신뢰성을 나타냅니다. 학습 R²(Train)와 테스트 R²(Test)의 차이가 작을수록 과적합 없이 잘 일반화된 모델임을 시사합니다.
업계 비교 기준: 2024년 일본 도쿄 콘도미니엄 5개 AI 시세 서비스 비교 연구(Ota & Uto, 2024)에 따르면 서비스 간 평균 가격 편차는 10.6%이며, 알고리즘과 학습 데이터를 공개하지 않아 검증이 불가능하다고 지적합니다. 한국 내 기존 AVM 서비스들 또한 정확도를 공개하지 않습니다. 자이랜드는 아파트·단독/다가구 모델에서 3–4%대 MdAPE를 달성하면서 이를 독립 동료심사 논문과 함께 공개합니다.
§2 · 신뢰등급
개별 평가 신뢰등급 A–D
모든 개별 AVM 평가에는 예측구간 너비를 기반으로 A–D 등급이 부여됩니다. 이 등급은 모델의 확신 수준을 직관적으로 나타내며, 대출 심사 및 담보 리스크 관리에서 활용 기준을 제공합니다.
A
높은 신뢰도
충분한 비교 사례, 높은 데이터 품질, 안정적 시장. 대부분의 금융기관 담보 평가 기준을 충족합니다.
적용 용도
대출 심사 직접 활용 가능
B
양호한 신뢰도
일부 비교 사례 제한이 있을 수 있으나 모델 성능이 안정적. 대부분의 대출 용도에 활용 가능합니다.
적용 용도
일반 담보대출 활용 가능
C
중간 신뢰도
비교 사례 희소 또는 높은 시장 변동성. 추가 인적 검토 또는 현장 감정을 권고합니다.
적용 용도
참고 활용 + 추가 검토 권고
D
낮은 신뢰도
특수 물건, 거래 극히 희소, 또는 이질적 시장 특성. AVM 단독 의존 비권고.
적용 용도
현장 감정 필수
등급 기준: 80% 예측구간 너비(추정가 대비 비율)를 기반으로 부여됩니다. 컨포멀 예측(Conformal Prediction) 방식으로 보정되며, 실증 포함률은 목표 95% 대비 95.0–95.4%로 검증되었습니다. MISMO 공통 신뢰도 점수(CCS) 준수 로드맵을 실행 중이며 — 완료 시 AVM 추정값이 실제 시장가치 ±10% 이내일 확률(0–1)을 함께 제공합니다. 한국 최초 MISMO CCS 준수 AVM 인증을 목표로 합니다.
제한 공개 자료
신뢰등급 분포 및 등급별 정확도 검증 데이터
등급 A–D별 MdAPE 단조 일관성 검증 테이블, 지역별 등급 분포, D등급 비율 등 심층 데이터는 기관 고객 대상으로 제공됩니다. 이 데이터는 AI기본법 고영향 AI 감사 추적 요건의 핵심 근거 자료입니다.
자료 요청
§3 · 주요 지역 성과
광역시·도별 정확도 요약
주요 광역시·도 및 모델별 MdAPE와 신뢰등급 요약입니다. 아파트·단독/다가구·오피스텔·빌라·도시형생활주택 전 유형을 공개합니다.
아파트 — 주요 광역시·도
| 지역 | Test MdAPE | R² | 신뢰등급 |
|---|---|---|---|
| 서울특별시 | 3.27% | 0.97 | A |
| 경기도 | 3.22% | 0.98 | A |
| 인천광역시 | 3.46% | 0.98 | A |
| 부산광역시 | 4.23% | 0.97 | A |
| 대구광역시 | 3.78% | 0.98 | A |
| 대전광역시 | 3.68% | 0.98 | A |
| 광주광역시 | 4.81% | 0.97 | A |
| 울산광역시 | 3.83% | 0.97 | A |
| 세종특별자치시 | 2.95% | 0.94 | A |
| 전국 가중 평균 | 3.86% | 0.98 | A |
빌라 (연립·다세대) — 독립 비교 검증 (2025년 5월 · 거래 밀집 지역)
| 지역 | 자이랜드 MdAPE | 자이랜드 PPE@10% | 샘플 수 |
|---|---|---|---|
| 전국 | 5.4% | 55% | 6,000 |
| 서울 | 2.9% | 61% | 2,131 |
| 경기 | 6.0% | 56% | 1,680 |
| 인천 | 7.6% | 51% | 790 |
| 부산 | 5.7% | 57% | 276 |
| 2025년 5월 연립·다세대 실거래 기준 독립 백테스트. 2025년 9월 국회 정책포럼(포용금융) 발표 자료와 동일 방법론. 전 지역 상세 데이터는 문의 시 제공됩니다. | |||
전 유형 전국 요약
| 모델 | 전국 MdAPE | R² | 테스트 거래 (표본외) | 신뢰등급 |
|---|---|---|---|---|
| 아파트 | 3.86% | 0.98 | 128,862 | A |
| 단독/다가구 | 2.53% | 0.96 | 52,192 | A |
| 오피스텔 | 4.49% | 0.97 | 7,859 | B |
| 도시형생활주택 | 4.98% | 0.92 | 4,412 | B |
| 빌라 (연립·다세대) | 5.4% | — | 6,000 독립 백테스트 | A |
| 합계 (파이프라인) | — | — | 193,325 | — |
표본외(Out-of-Sample) 기준: 위 테스트 거래 수치는 모두 학습 데이터와 완전히 분리된 표본외 테스트 세트 기준입니다. 합계(193,325건)는 파이프라인 4개 모델 기준이며, 빌라 독립 백테스트 6,000건은 별도 방법론으로 별도 집계됩니다. 도(道) 단위 및 기타 광역시 전체 지표, 단독/다가구·오피스텔·빌라 지역별 상세 데이터는 기관 고객 문의 시 제공됩니다.
제한 공개 자료
17개 시·도 전체 지역별 상세 성과 보고서
도 단위 전체 지역 (강원, 충북, 충남, 경북, 경남, 전북, 전남, 제주 포함), 자산 유형별 교차 분석, 시계열 안정성 검증 데이터가 포함됩니다. 담보 포트폴리오 리스크 관리 및 금융감독 보고 용도로 활용됩니다.
자료 요청
§4 · 거버넌스
투명성 원칙 및
감사 체계
자이랜드의 정확도 공시는 마케팅이 아닌 제도적 약속입니다. 모든 지표는 재현 가능한 감사 로그, 버전 관리 데이터셋, 독립적 QA 검증을 거쳐 산출됩니다.
원칙 01
표본외 평가만 공시
모든 성능 지표는 학습에 사용되지 않은 표본외 테스트 세트에서만 산출됩니다. 학습 성능은 과적합 탐지용으로만 내부 참조합니다.
원칙 02
SHAP 기반 설명가능성
개별 평가 단위에 SHAP 설명가능성이 적용되어 입지·면적·연식·층수 등 요인별 기여도를 정량화합니다. AI기본법 고영향 AI 설명가능성 요건 대응.
원칙 03
독립 QA 게이트
정확도 지표 공개 전 독립 QA 검증이 필수입니다. 배포 이력은 타임스탬프와 함께 감사 추적 가능한 형태로 보관됩니다.
원칙 04
MISMO CCS 로드맵
국제 모기지산업표준기구(MISMO) 공통 신뢰도 점수(CCS) 준수 2단계 로드맵 실행 중. 완료 시 한국 최초 CCS 준수 AVM.
투명성 선언. AVM 제공사가 자사의 성능 지표를 공개하지 않는다면, 금융기관·정부·대중이 해당 제공사를 신뢰하기 어렵습니다. 자이랜드는 자사 AVM의 정확도에 자신이 있으며, 정확도를 엄격히 테스트하고 지속적으로 공개합니다. 지표가 낮게 나타나는 자산 유형·지역도 억제하지 않고 공시합니다.
모든 공시 지표는 실제 거래 검증 데이터 기반입니다. 검증 데이터 없는 성능 주장은 자이랜드의 방침에 반합니다. 모델 버전 이력 및 과거 정확도 기록은 기관 고객 요청 시 제공 가능합니다.
● avm_pipeline v2.0 · 2026년 3월 검증 (2026.03.22) · 다음 업데이트: 2026년 4월
§5 · 글로벌 기준 정합성
국제 AVM 규제 및
표준과의 정합성
자이랜드의 정확도 공시 및 거버넌스 프레임워크는 주요국 AVM 감독 기준과의 정합성을 유지합니다.
MISMO · 미국
공통 신뢰도 점수(CCS)
2025년 7월 제정. AVM 추정값이 실제 시장가치 ±10% 이내일 확률(0–1)을 개별 예측 단위로 출력하는 표준. 자이랜드 로드맵 2단계로 구현 예정.
AI기본법 · 한국
고영향 AI 설명가능성
2026년 1월 22일 시행. 대출 심사 AI를 고영향 시스템으로 분류하고 설명가능성 요건 부과. 자이랜드의 SHAP 기반 설명가능성은 이 요건의 핵심 기술 기반.
EBA · 유럽
AVM 활용 가이드라인
성숙한 주거용 시장에서 AVM 활용 허용, 복잡한 상업용·특수 물건은 전문가 감정 의무화. 자이랜드의 신뢰등급 체계와 동일한 이원적 접근 방식.
독립 동료심사 논문
구강모 & 임동준 (2024)
연세대학교 구강모 교수(자이랜드와 무관한 독립 연구자)가 국내 주요 시세 시스템과 자이랜드 AVM의 정확도를 직접 비교 분석한 독립 검증. 한국부동산분석학회지(JREA) Vol.10 No.3, pp.177–193. DOI 10.30902/jrea.2024.10.3.177
자이랜드 정책 제안
담보가치 산정 거버넌스
MISMO CCS 및 글로벌 모범 사례를 기반으로 개발 중인 정책 제안. AVM 참고 기준 레이어 제도화, 편차 관리 체계를 정책 협의 채널을 통해 논의 중.
비교 연구 · 일본
Ota & Uto (2024)
일본 도쿄 5개 AI 시세 서비스 비교 연구. 서비스 간 평균 가격 편차 10.6%, 알고리즘·학습 데이터 비공개로 검증 불가. 정확도 공시 기준 도입 필요성 지적 (Real Estate, Vol.1 No.3, 2024. DOI 10.3390/realestate1030013).
정확도 공시 원칙: 본 페이지의 모든 수치는 학습 데이터와 완전히 분리된 표본외 테스트 세트 기준입니다. 다음 업데이트: 2026년 4월.
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