금융‧은행 산업이 빠르게 변하고 있습니다. 디지털 전환·글로벌 확장 등 내부 목표는 물론, 주요국 금리인상 등 외부 요인도 영향을 끼칩니다. 횡령, 채용 비리와 같은 다양한 사건들도 발생합니다. 다방면의 취재 중 알게 된 흥미로운 ‘금융 은행 동향’을 ‘김윤주의 금은동’ 코너를 통해 전달합니다. [편집자주]

[이코노미스트 김윤주 기자] “서울 지역 내 2억원 이하 전세, 20대가 혼자 살기 좋은 동네 매물 추천해 줘.”

발품 대신 데이터로 미리 보는 ‘인공지능(AI) 임장’ 시대다. 부동산 플랫폼 AI 검색창에 이 문장을 입력하자, 몇 초간의 로딩 끝에 강남구·서초구·마포구·송파구에 위치한 부동산 매물 3건이 제시됐다. 이는 ‘집찾는 AI’ 서비스를 이용한 결과다.

KB국민은행은 지난해 11월 30일 부동산 종합 플랫폼 KB부동산에서 AI 기술을 활용한 부동산 매물 검색 서비스 ‘집찾는 AI’를 오픈했다. ‘집찾는 AI’는 부동산 매물정보와 공인중개사가 등록한 교통·환경 등 주요 입지 정보를 AI가 종합 분석해, 이용자가 대화 형식으로 조건을 입력하면 해당 조건에 맞는 매물을 추천해 주는 기능이다. 

해당 서비스 이용자는 ▲매물별 특징 ▲주변 환경 등 주요 정보를 한 눈에 확인할 수 있다. 아파트뿐 아니라 원룸·투룸·빌라·오피스텔 매물까지 찾아준다. 거래 유형도 매매·전세·월세 등을 모두 검색할 수 있다. KB부동산은 ‘KB AI 시세(연립·다세대)’ 등 AI 기반 정보 제공을 이어오며 신뢰도 높은 데이터를 축적해왔고, 이번 서비스는 이를 실생활 검색으로 확장한 셈이다.

‘집찾는 AI’가 제시한 매물 퀄리티에 대한 아쉬움도 남는다. 예를 들어 서울시가 발표한 ‘2024 서울시 주거실태조사’에 따르면 서울 지역 내 청년 1인 가구가 많이 분포한 지역 1위는 관악구다. 그러나 ‘집찾는 AI’를 통해 20대가 혼자 살기 좋은 동네 매물을 추천받은 결과, 관악구 매물은 제시되지 않았다. ‘집찾는 AI’의 추천 결과와 체감 수요간 간극이 일부 존재했다. 

비슷한 서비스인 네이버페이부동산 ‘AI 집찾기’에 동일한 질문을 입력했을 때는 관악구를 비롯한 8개의 매물을 소개했다. KB부동산 ‘집찾는 AI’가 3개의 매물을 제시한 것과 비교된다. 각 플랫폼이 보유한 매물 정보에 따라 추천 결과가 달라질 수 있지만, 추가적인 서비스 보완 여지는 남아 있다. 

하루 이용권이 10회로 제한된 점도 제약 요소다. 집을 찾는 과정 특성상 여러 조건과 지역을 비교·수정해야 하는 만큼, 실제 이용자 입장에선 다소 부족하게 느껴질 수 있다. 다만 ‘집찾는 AI’의 검색 결과를 ‘초기 탐색용 기초자료’로 참고하고, 이후 발품을 통해 실매물을 비교·확인하는 보조 수단으로는 활용 가치가 있다.

앱 내 서비스 안내에는 ‘현재 베타 서비스로 지속적으로 개선할 예정이에요.’, ‘AI가 검색한 결과가 원하는 집이 아닐 수도 있어요. AI도 실수할 수 있으니 너그럽게 이해해주세요.’ 등의 문구가 함께 안내돼 있다. 기술적 한계를 이용자에게 미리 고지하면서, AI 추천 결과를 ‘참고용 도구’로 활용하라는 메시지를 분명히 한 셈이다.

KB국민은행 서비스 담당자는 “구체적인 이용자 수치 공개는 어려우나 하루 수백명이 이용할만큼 많은 관심을 받고 있다”며 “추후 최신 대규모 언어 모델(LLM)로 변경하고, 단지·시세 등 AI 검색을 활용한 범위를 넓혀나갈 예정”이라고 말했다.

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