전세사기 사전탐지 AI 모델 시범 개발…계약 전 위험 예측

[아이뉴스24 서효빈 기자] 국가인공지능전략위원회는 전세사기 계약 체결 전 단계에서 고위험군 패턴의 약 60%를 포착하는 성과를 거뒀다고 9일 밝혔다.

연구진은 '전세사기 사전탐지 모델 연구' 정책 연구용역 결과를 이같이 발표했다. 앞서 연구진은 국토교통부·금융위원회·한국부동산원·한국신용정보원과 협업해 약 300만건의 전세 계약 정보와 임대인 신용 데이터를 결합했다.

개인정보 보호를 위해 개인식별정보를 제거하고 폐쇄형 분석 환경에서 연구를 진행했다. 전세사기 탐지율을 높이면서도 억울한 임대인 발생을 최소화하기 위한 기술 최적점 도출에 주력했다.

그 결과 제한적인 데이터 환경에서도 머신러닝 분석으로 고위험군 패턴의 약 60%를 포착하는 성과를 거뒀다. 전세사기 위험을 가르는 핵심 변수로는 주택의 물리적 특성보다 임대인의 대출 규모, 대출 금리 수준, 최근 연체 이력, 비제도권 금융 이용 여부 등 금융 지표가 더 의미 있는 기준으로 분석됐다. 데이터 범위와 품질이 확대될 경우 모델 성능은 추가 고도화가 가능할 것으로 전망된다.

이용재 UNIST 교수는 "전세사기는 계약 이전 단계에서 위험 신호를 포착하는 것이 중요하다"며 "과거 데이터 패턴을 학습해 미래 위험을 능동적으로 감지하는 모델 개발을 시도했다"고 말했다. 최유삼 한국신용정보원 원장은 "공공기관과 유관기관 데이터로 전세 계약 단계에서 활용할 판단 기준을 제시했다는 데 의미가 있다"고 전했다.

위원회는 국토부·금융위·행정안전부·법무부 등 관계 부처와 공공기관과 함께 대국민 서비스로의 발전 방안을 논의할 계획이다. 체납 정보와 등기 정보 등 핵심 데이터의 추가 공유·결합도 지속 협의한다는 방침이다. 연구진은 개인정보 과도 해석으로 낙인을 찍는 소셜 스코어링 부작용을 막고 AI를 안전하게 활용하는 방안도 사회분과와 협의해 나갈 예정이다.

유재연 사회분과장은 "AI는 차가운 감시 도구가 아니라 약한 곳을 지키는 안전망이어야 한다"며 "사람 중심 AI 기본 사회 구현을 위해 노력하겠다"고 했다.