부동산 감정평가 AI 사례 뜯어보기 1
부동산 감정평가서 분석 AI 사례 뜯어보기
사이냅소프트는 DU LLM 사업도 하고 있어요. 기업이나 기관에 온 프레미스로 생성형AI 서비스를 구축한다는 의미입니다.
그러나 기업이 LLM을 어떤 용도로 쓸 수 있는지는 천차만별이죠. 최근 사이냅소프트에서 발표된 무료 서비스로 예시를 알아봅니다.
AI 기술 트렌드, 비개발자 – 개발자 간 대화를 위한 넓고 얕은 지식
오늘은 ①자사 알기: ‘부동산 감정평가 AI : Estate AI ‘를 주제로 이야기합니다.
아 오늘의 ‘AI’ 라는 단어는 생성형 AI, 그 중에서도 LLM(대형언어모델) 위주로 이야기합니다.
부동산 감정평가 AI : Estate AI
가장 최근부터 예시를 가져왔어요. 언론보도로 2024년 08월 01일에 나왔어요.
[AI타임스] 사이냅소프트, 챗GPT 기반 부동산 감정평가 분석 서비스 ‘Estate AI’ 출시
챗GPT API를 사용한 거라서 오픈 AI GPT 스토어에서 사용할 수 있습니다.
부동산이란 도메인은 IT 업계 대다수에게는 생소해요. 간단히 정리부터 할게요.
부동산 감정평가서란?
- 정의: 부동산 감정평가서는 부동산의 시장가치를 측정하여 화폐금액으로 표시하는 문서. 이 과정은 토지, 건물, 동산, 유무형 자산 등 다양한 재산에 대해 시행됨. 감정평가의 목적은 재산의 현재 시장가치를 객관적이고 정확하게 평가하는 것.
- 감정평가서의 활용: 개인과 기업의 자산 관리, 투자 결정, 세금 산정, 대출 보증, 법적 분쟁 해결 등 다양한 상황에서 중요한 기준으로 활용
누가 감정평가서를 사용할까?
- 부동산 소유자: 자산 관리, 투자, 판매, 대출 등을 위해 필요
- 금융기관: 대출 승인, 담보 가치 평가에 활용
- 법원: 재산 분쟁, 상속, 경매 등에서 필요
- 정부 기관: 세금 산정, 공공사업, 재개발 등에 활용
부동산 감정평가서는 전문 용어와 기술적 내용이 포함되어 있어 일반인에게는 이해하기 어려울 수 있어요. 이해하는데 통계, 지리, 경제 등의 배경이 필요해요. 서식과 형식이 일정하지 않아 다양한 형태로 작성되어 있어 읽기 번거롭기도 하고요. 부동산 감정평가서가 있으면 이걸 다시 분석하는데 시간과 노력이 드는 거죠.
그래서 일반인이 부동산 감정평가서를 쉽게 이해하고 비교하는데 생성형AI를 사용할 수 있도록 한게 부동산 감정평가 AI 에요.
Estate AI 로 ‘부동산 감정평가 분석’ 해보기
오픈AI의 GPT 스토어에서 사용할 수 있어요. : https://chatgpt.com/g/g-NuTwTCQlW
들어가시면 챗GPT 아이디로 로그인을 하시면 접속할 수 있습니다.
GPT 기반이니 이것도 채팅으로 요청할 수 있습니다. 기본적으로 매물 정보를 검색할 수 있는데요.
경기도 지역 매물 추천을 받아볼까요?
유용하게도 분석 답변이 어느정도 형식화 되어있어서, 같은 질문을 할 때 답변 포맷을 설정해주지 않아도 돼요. 이 답변도 주소, 용도, 감정가, 감정서, 출처 표기를 해주고 문서를 직접 다운로드 받아 확인할 수도 있네요.
이 질문에서 다운로드 링크는 대한민국 법원의 법원경매정보 사이트로 이어지는데요.
기본적으로 어떤 정보의 원본 내용이 이런 문서에 기반하고 있을 때는 문서를 직접 찾아서 대조해주는 것이 좋습니다. 감정평가서 원본이 없는데 감정평가 분석에 챗GPT의 답변을 그대로 들고 활용할 수는 없으니까요.
매물 목록과 비교에 대한 답변을 받으면 지도보기 라는 링크도 생성되는데요, 클릭하면 부가 서비스를 활용 가능합니다.
챗 대화로만 끝나지는 않고, 지도상의 매물정보를 같이 보면서 비교할 수 있습니다.
부동산은 결국 현실에 존재하는 공간이므로 위치정보가 중요하거든요.
이 부분은 여러 부동산 어플들과 비슷한 것 같은데, 정보가 매물 목록에 대한 것이란 점이 다르죠.
문서를 대신 검색해주는 것 까지였다면 서치엔진에 가까울 겁니다. 하지만 조금 더 분석에 가까운 일을 시킬 수 있어요.
문서를 찾는 것만 원하는 게 아니라 분석평가에 대한 기본지식이 없을 때 AI에게 대신 요청하면 이해해서 분석해주는 것 까지가 이 서비스의 목적이에요. 그럼 연이어서 이렇게 프롬프트를 써 볼 수 있습니다.
부동산 전문가가 아니라면 보고서 안에서 건물 경과 연수, 토지 제한 사항과 경매 물건 특성 대해서 짚고 넘어가야한다는 부분을 알지 못했을 겁니다. 고려할 점을 미리 파악해서 챗GPT가 대신 문서를 봐주는 부분이 좋네요.
감정평가에 대한 전문지식이 없을 때 그 전문지식을 설명해달라는 요청도 할 수 있습니다. 최종 감정평가액의 산출 방식에 대해서 의문을 제기해 보겠습니다.
감정평가액에 대한 판단도 답변을 줍니다. ‘거래사례 비교법’ 에 대해서 설명을 잘해주는 굼요. 비교 사례를 선정하고, 사정 보정, 시점 수정, 가치형성요인 비교를 통해 시산가액을 산정하는 방식입니다. 여러 보정치를 참고한 결과임도 밝히고 있고,
이걸 바탕으로 다시 적절성을 판단해줘요. 다세대주택과 아파트는 동평수 동형 거래량이 많으므로 이러한 비교를 하는 것이 유용하겠네요. 단독주택보다요. 그리고 아까 설명한 기준을 바탕으로 유사성이 높은지, 시점 수정은 적절했는지, 가치 형성요인 비교는 타당했는지, 보정값은 합리적이었는지 분석을 해주는데요. 물론 참고용으로 써야겠습니다.
관심이 생기셨나요? 부동산 감정평가 AI 는 현재 GPT 사용자면 무료로 사용할 수 있습니다.
다음 회차에서는 부동산 감정평가 AI같은 LLM 서비스, 어떻게 만드는데요? 로 이어집니다. 서비스 기획자, 기업과 기관의 IT 담당자님들이 읽으시면 좋아요!
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4. 자사 알기: 부동산 감정평가 AI 사례 뜯어보기 1
5. 자사 알기: 부동산 감정평가 AI 사례 뜯어보기 2
Alex는 누구인가요?
사이냅소프트의 마케터 Alex는 Designthinking FT 기업과 AI 교육 기업에서 일하며 기술 커뮤니케이션을 해왔습니다. Alex는 개발자가 비즈니스에 대해, 비개발자가 개발에 대해 쉽게 이해할 수 있는 컨텐츠를 만들고 상호 커뮤니케이션에서 시너지가 나도록 노력합니다.
지금은 TIL(Today I Learned): 깃헙 대신 블로그에서 잔디를 심는 🌱🌱🌱 중인데요, 사이냅소프트웨어나 위 내용이 더 궁금하시다면 mkt@synapsoft.co.kr로 연락주세요.
