전세사기 징후를 계약 체결 이전 단계에서 선제적으로 파악하기 위한 인공지능(AI) 기반 사전탐지 모델이 시범 개발됐다. 제한적인 데이터 환경에서도 머신러닝 분석을 통해 고위험 패턴의 상당 부분을 포착할 수 있음을 확인하면서, 향후 대국민 예방 서비스로의 확장 가능성에 관심이 모이고 있다.

국가인공지능전략위원회(이하 위원회)는 지난해 10월 착수한 「전세사기 사전탐지 모델 연구」 정책연구용역을 완료하고, 사회분과를 중심으로 연구 결과를 보고받았다고 밝혔다. 이번 연구는 AI 기술을 활용해 서민 주거 안정을 위협하는 전세사기 피해를 계약 이전 단계에서 조기에 진단할 수 있는 모델을 시범적으로 구축하는 데 목적을 뒀다.

연구진은 국토교통부, 금융위원회, 한국부동산원, 한국신용정보원과 협력해 약 300만 건의 전세 계약 정보와 임대인 신용 데이터를 결합·분석했다. 개인정보 보호를 위해 개인식별정보는 제거하고, 폐쇄형 분석 환경에서 연구를 수행했다. 

또한, 전세사기 탐지 정확도를 높이면서도 정상 임대인이 부당하게 위험군으로 분류되는 일을 최소화하기 위해 모델의 기술적 균형점을 정교하게 조정했다.

그 결과, 활용 가능한 데이터가 제한적인 상황에서도 머신러닝 기법을 통해 전세사기 고위험군 패턴의 약 60%를 탐지하는 성과를 거뒀다. 

연구진은 향후 데이터의 범위와 품질이 확대될 경우, 사전탐지 모델의 예측 성능이 더욱 고도화될 수 있을 것으로 전망했다. 특히 전세사기 위험을 가르는 주요 요인으로는 주택의 물리적 특성보다 임대인의 대출 규모와 금리 수준, 최근 연체 이력, 비제도권 금융 이용 여부 등 금융 관련 지표가 더 높은 설명력을 보인 것으로 분석됐다.

연구 책임자인 UNIST 이용재 교수는 “전세사기는 사고 발생 이후의 사후 분석보다 계약 이전 단계에서 위험 신호를 포착하는 것이 무엇보다 중요하다”며, “과거 데이터 패턴을 학습해 미래 위험을 능동적으로 감지하는 모델을 구현했다는 점에서 정책적 활용 가치가 있다”고 설명했다. 

최유삼 한국신용정보원 원장도 “공공 및 유관기관이 보유한 데이터를 활용해 전세사기 예방을 위한 AI 분석 모델을 구성하고, 실제 계약 단계에서 참고할 수 있는 판단 기준을 제시했다는 데 의미가 있다”고 평가했다.

위원회는 앞으로 국토교통부, 금융위원회, 행정안전부, 법무부 등 관계 부처 및 공공기관과 함께 해당 모델을 실제 대국민 서비스로 발전시키기 위한 범정부 협업 체계를 본격 가동할 계획이다. 아울러 체납 정보, 등기 정보 등 핵심 데이터의 추가적인 공유와 결합을 위해 소관 기관과의 협의를 지속해 나갈 방침이다.

한편 연구진은 AI 활용 과정에서 개인정보를 과도하게 해석하거나 개인에게 낙인을 찍는 이른바 ‘소셜 스코어링’과 같은 부작용을 예방하는 방안도 사회분과와 긴밀히 논의해 나갈 예정이다. 

유재연 사회분과장은 “AI 기술은 감시 수단이 아니라 사회의 취약한 부분을 보호하는 안전망이 돼야 한다”며, “기술적 효용과 인간의 존엄이 조화를 이루는 사람 중심 AI 사회 구현을 위해 지속적으로 노력하겠다”고 밝혔다.

[경제엔미디어=김혜숙 기자]