국토교통부가 인공지능(AI)을 활용한 적정 분양가 산정 체계를 마련한다. 비교 사업장이 부족해 사업성 평가에 어려움을 겪는 사례가 나타나면서 AI 기술을 활용해 PF(프로젝트파이낸싱) 보증 심사 체계를 보완한다는 구상이다.
18일 국토교통부, 주택도시보증공사(HUG) 등에 따르면 정부는 연내 AI 기반 적정 분양가 산정 방식 마련에 대한 논의에 착수했다.
이번 논의는 경기 평택 지산동 공동주택 사업장이 계기가 됐다. 해당 사업장은 아파트와 근린생활시설 855가구 규모다. 구도심에 위치해 주변 신축 아파트 분양 사례가 부족했다. 이 때문에 PF 보증 발급을 위한 적정 분양가 산정과 시공사 선정에 어려움을 겪었다.
현재 HUG의 PF 보증과 분양보증 심사는 주변 분양단지와 준공단지 등을 비교해 적정 분양가를 산정하는 방식으로 이뤄진다. 사업지와 유사한 단지를 기준으로 분양 경쟁력과 사업성을 평가하는 형태다.
문제는 최근에 비교 대상 자체를 찾기 어려운 사업장이 늘고 있다는 점이다. 지방 중소도시나 구도심 개발사업 가운데 최근 분양 사례가 부족한 지역이 대표적이다. 평택 지산동 사업장도 인근에 비교할 수 있는 신축 단지가 없어 적정 시세를 산정하는 데 어려움을 겪은 사례로 꼽힌다.
국토부는 이 같은 공백을 AI로 메울 계획이다. 다만 AI가 실제 분양가를 정하는 건 아니다. PF 보증 심사의 기준이 되는 '적정 분양가'를 산정하는 데 AI를 활용한다는 구상이다.
국토부 관계자는 "보증 심사 때 기준이 되는 적정 분양가를 현재는 주변 분양 사례를 활용해 산정하고 있다"며 "AI 기법을 활용해 보다 객관적으로 적정 수준을 산정하는 방안을 검토하고 있다"고 말했다.
적정 분양가는 사업 주체가 실제 책정하는 분양가와는 다른 개념이다. HUG가 PF 보증 심사 과정에서 사업성을 평가하기 위해 활용하는 내부 기준값에 가깝다. 사업자가 제시한 분양가의 적정성을 판단하는 기준이자 보증 여부를 결정하는 핵심 요소 중 하나다.
AI 기반 적정 분양가 산정에는 HUG가 보유한 분양가 통계와 시장 데이터 등이 활용될 것으로 예상된다. 현재 HUG는 자체 구축과 외부 협업 등 다양한 방안을 검토하고 있다.
다만 아직 연구용역 추진 여부나 구체적인 개발 방식은 정해지지 않았다. 국토부와 HUG 모두 검토 단계라는 입장이다.
이번 정책 방향은 최인호 HUG 사장이 취임 이후 강조해 온 AI 전환(AX) 전략과도 맞닿아 있다. 최 사장은 취임 직후 "HUG 하면 AX가 생각나도록 인공지능 전환을 신속하게 추진하겠다"며 AI를 활용한 업무 효율화와 보증 리스크 관리 강화를 강조한 바 있다.
HUG 관계자는 "비교 사업장이 부족한 경우 AI가 적정 시세를 산출하고 이를 토대로 보증 심사를 진행하는 것이 기본 콘셉트"라며 "비교 사업장이 부족한 사업장도 원활하게 PF 보증 심사를 받을 수 있도록 제도를 보완해나갈 계획"이라고 말했다.