국가인공지능전략위원회는 작년 10월에 착수한 ‘전세사기 사전탐지 모델 연구 정책 연구용역’을 마치고, 결과를 보고 받았다고 9일 밝혔다.
그 결과, 활용가능한 데이터가 다소 한정적인 상황에서도 머신러닝 분석을 통해 고위험군 패턴의 약 60%를 포착했다. 활용 가능 데이터 범위와 품질이 확대되는 경우, 사전탐지 모델 성능은 더 고도화될 것으로 기대된다.
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.
이용재 UNIST 교수는 “전세사기는 계약 이전 단계에서 위험 신호를 포착하는 것이 중요한 만큼 사고가 터진 후에 데이터를 확인하는 기존 분석에서 더 나아가 과거 데이터 패턴을 학습해 미래 전세사기 위험을 능동적으로 감지하는 모델 개발을 시도했다”며 “이번 연구는 향후 관계 기관들이 전세사기 예방 정책을 검토하는 과정에서 참고할 수 있는 기초적 자료로 활용될 수 있을 것이라고 말했다.
AI전략위를 비롯해 국토부, 금융위, 행안부, 법무부 등 관계 부처와 공공기관은 실제 대국민 서비스로 발전시킬 수 있는 실행 방안을 논의해 나갈 계획이다. 또 체납 정보, 등기 정보 등 핵심 데이터의 추가적 공유ㆍ결합을 위해 소관 기관과 협의하기로 했다.
유재연 AI전략위 사회분과장은 “AI 기술은 차가운 감시 도구가 아닌 사회의 약한 곳을 지키는 따뜻한 안전망이 돼야 한다”며 “AI의 기술적 효용과 인간의 존엄이 공존하는 ‘사람 중심 AI 기본 사회’를 구현하기 위해 노력하겠다”고 말했다.
