인공지능 혁명은 부동산 업계에서 낡은 데이터가 얽혀있는 복잡한 현실이라는 높은 벽에 부딪혔다. 금융이나 전자상거래와 같은 다른 산업들이 수십 년에 걸쳐 디지털 인프라를 정비해온 것과 달리, 부동산은 여전히 극도로 파편화된 상태로 남아 있다. 고급 AI 도구 도입의 주된 병목 현상이 알고리즘 자체에 있다고 생각하기 쉽지만, 전문가들은 진정한 장벽이 데이터 입력 방식에 있음을 깨닫고 있다. 데이터가 깨끗하고 구조화되어 일관성을 갖추지 못하면, 가장 뛰어난 머스크 러닝 모델이라 할지라도 효과적으로 작동할 수 없다.

문제의 핵심은 표준화의 부재에 있다. 부동산 업계에서 임대차 계약, 작업 지시서, 가치 평가에 관한 정보는 각 기업이 사용하는 레거시 소프트웨어와 지역적 요구 사항에 따라 제각기 다르게 기록된다. 기업마다 '임대'를 정의하는 기준이 다르고 공공 기록이 호환되지 않는 형식으로 묶여 있어, 응집력 있는 AI 시스템을 구축하는 것은 물류적으로 매우 어려운 과제가 된다. 이러한 '누더기'식 정의로 인해 엔지니어들은 소프트웨어 버전이 바뀔 때마다 지속적으로 업데이트해야 하는 비싸고 취약한 맞춤형 통합 도구를 구축해야 한다.

부동산 산업 컨소시엄인 OSCRE의 리처드 레이스(Richard Reyes) CEO는 AI 시대가 이러한 파편화를 더 이상 방치할 수 없게 만들고 있다고 강조한다. AI를 진정으로 활용하기 위해서는 업계가 공유 온톨로지로 나아가야 한다. 이는 데이터에 대한 일관된 '어휘'를 확립하는 보편적인 프레임워크를 의미한다. 이러한 변화는 경쟁의 계산법을 완전히 바꾸어 놓는다.

수년간 기업들은 독점 데이터를 경쟁 우위를 점하기 위한 '해자'로 여기며 경쟁사로부터 정보를 철저히 격리해 왔다. 그러나 이제 업계는 폐쇄적이고 단절된 데이터가 오히려 불리하다는 사실을 깨닫고 있다. 기업들이 상호 연결된 데이터셋을 구축하기 위해 협력할 때 가장 강력한 AI 성과가 도출되기 때문이다. 이는 자산 소유자, 중개업자, 기술 제공업체 간의 비즈니스 관계에 깊은 변화를 불러일으키고 있다.

공통된 금융 용어와 부동산 속성 모델을 참조함으로써 기업들은 운영 비용을 획기적으로 낮출 수 있다. 복잡한 개별 통합과 씨름하는 대신 표준화된 워크플로에 새로운 분석 도구를 연결하면, 예측 유지보수나 신뢰도 높은 포트폴리오 비교 및 우수한 인수 심사가 가능해진다. 그 결과 개발자들이 특정 고객만을 위한 도구가 아닌 업계 전반에서 작동하는 도구를 만들 수 있게 되면서, 혁신이 가속화되는 보다 효율적인 시장이 조성될 것이다.

인공지능 혁명은 부동산 업계에서 낡은 데이터가 얽혀있는 복잡한 현실이라는 높은 벽에 부딪혔다. 금융이나 전자상거래와 같은 다른 산업들이 수십 년에 걸쳐 디지털 인프라를 정비해온 것과 달리, 부동산은 여전히 극도로 파편화된 상태로 남아 있다. 고급 AI 도구 도입의 주된 병목 현상이 알고리즘 자체에 있다고 생각하기 쉽지만, 전문가들은 진정한 장벽이 데이터 입력 방식에 있음을 깨닫고 있다. 데이터가 깨끗하고 구조화되어 일관성을 갖추지 못하면, 가장 뛰어난 머스크 러닝 모델이라 할지라도 효과적으로 작동할 수 없다.

문제의 핵심은 표준화의 부재에 있다. 부동산 업계에서 임대차 계약, 작업 지시서, 가치 평가에 관한 정보는 각 기업이 사용하는 레거시 소프트웨어와 지역적 요구 사항에 따라 제각기 다르게 기록된다. 기업마다 '임대'를 정의하는 기준이 다르고 공공 기록이 호환되지 않는 형식으로 묶여 있어, 응집력 있는 AI 시스템을 구축하는 것은 물류적으로 매우 어려운 과제가 된다. 이러한 '누더기'식 정의로 인해 엔지니어들은 소프트웨어 버전이 바뀔 때마다 지속적으로 업데이트해야 하는 비싸고 취약한 맞춤형 통합 도구를 구축해야 한다.

부동산 산업 컨소시엄인 OSCRE의 리처드 레이스(Richard Reyes) CEO는 AI 시대가 이러한 파편화를 더 이상 방치할 수 없게 만들고 있다고 강조한다. AI를 진정으로 활용하기 위해서는 업계가 공유 온톨로지로 나아가야 한다. 이는 데이터에 대한 일관된 '어휘'를 확립하는 보편적인 프레임워크를 의미한다. 이러한 변화는 경쟁의 계산법을 완전히 바꾸어 놓는다.

수년간 기업들은 독점 데이터를 경쟁 우위를 점하기 위한 '해자'로 여기며 경쟁사로부터 정보를 철저히 격리해 왔다. 그러나 이제 업계는 폐쇄적이고 단절된 데이터가 오히려 불리하다는 사실을 깨닫고 있다. 기업들이 상호 연결된 데이터셋을 구축하기 위해 협력할 때 가장 강력한 AI 성과가 도출되기 때문이다. 이는 자산 소유자, 중개업자, 기술 제공업체 간의 비즈니스 관계에 깊은 변화를 불러일으키고 있다.

공통된 금융 용어와 부동산 속성 모델을 참조함으로써 기업들은 운영 비용을 획기적으로 낮출 수 있다. 복잡한 개별 통합과 씨름하는 대신 표준화된 워크플로에 새로운 분석 도구를 연결하면, 예측 유지보수나 신뢰도 높은 포트폴리오 비교 및 우수한 인수 심사가 가능해진다. 그 결과 개발자들이 특정 고객만을 위한 도구가 아닌 업계 전반에서 작동하는 도구를 만들 수 있게 되면서, 혁신이 가속화되는 보다 효율적인 시장이 조성될 것이다.