
한국자산매입이 AI PRISM(프리즘)을 자체 개발해 단지별 평균값이 아니라 동별·층별·호별 적정가를 정밀 산출했다.
기존 프롭테크 기업들은 주로 아파트 가치를 단지 전체 평균 시세를 기준으로 분석한다. 이 방식은 단지 간 비교에는 유용하지만, 같은 단지 안에서 발생하는 동·호별 가격 차이를 반영하지 못한다. 하지만 최근 5000세대 이상 대규모 단지가 늘어나면서, 같은 단지 내 동·호별 가격 격차가 보통 다른 단지끼리 비교했을 때 나타나는 평균 시세 차이보다 더 큰 경우가 많아졌다.
이에 한국자산매입이 전국 부동산 거래 데이터(실거래가·분양가·공시지가)뿐 아니라 금리, 경기지표, 정책 변화, 인구 이동, 수요 예측 등 200여 개 변수를 실시간 분석해, 단순 시세 추정이 아닌 향후 변동 가능성까지 반영하는 고도화된 AI 알고리즘을 구현했다.
이 데이터는 주택 매수청구권 기반의 ‘헷지했지’ 서비스로 연결돼, 수요자에게는 가격 하락·입주 불가 상황에서도 자산 가치를 지킬 수 있는 안전망을, 공급자에게는 초기 분양률과 자금 유동성 확보 효과를 제공한다. 권리 행사 시 주택은 REITs·SPC·REF를 통해 매입돼 ESG 기반 순수월세형 임대주택으로 전환되며, 청년·신혼부부·고령층이 함께 거주하는 ‘낙인 없는 임대’ 모델이 완성된다.
AI PRISM은 매수청구권 발행만이 아니라, 시장 수용 가능한 분양가 범위를 산출하는 데에도 활용된다. 단지는 물론 인근 경쟁 단지, 향후 공급 계획, 건설 원가, 금융 비용, 소비자 수요 탄력성 등을 종합 분석해, 과도한 가격 책정으로 인한 미분양 위험을 사전에 차단하는 구조다. 이 분석 결과는 시공사와 시행사에 분양 전략 가이드라인으로 제공된다.
예를 들어, 동일 생활권 내에서 신규 공급이 몰릴 경우, AI PRISM(프리즘)은 수요자가 받아들일 수 있는 상한·하한 가격대를 제시해 사업 계획 조정에 반영하게 한다. 이는 공급자에게는 초기 분양률을 높이고, 수요자에게는 합리적인 가격으로 주택을 공급받을 수 있는 이중 효과를 제공한다.
업계 관계자는 “AI PRISM(프리즘)을 통해 사전에 적정 분양가를 잡으면, 헷지했지와 결합해 분양 안정성이 극대화된다”며 “분양 후 리스크 관리뿐 아니라, 분양 전단계에서부터 위험을 설계하는 것이 특징”이라고 말했다.
한국자산매입은 2025년 하반기 싱가포르 법인을 설립하고, 베트남 등 신흥국에 AI PRISM(프리즘) 기반 매수청구권 모델을 현지화한다. 각국의 법·세제·금융 관행에 맞춘 설계로, 주택 공급 안정과 금융시장 건전성을 동시에 달성하는 구조를 만든다는 구상이다.
이는 공공 주도의 해외 부동산 금융 사업을 민간 기술·운영 모델로 전환한 첫 시도로, ‘금융수출’이라는 새로운 시장을 연다.
전국 미분양 물량이 7만 호를 넘어 건설사와 금융권 모두 유동성 부담이 커지고 있다. 이에 전문가들은 PF 부실 방지, 수요 심리 회복, 금융 안정성을 동시에 달성하기 위해서는 민간 주도의 AI·금융 결합형 해법이 필요하다고 지적한다.
6월 여수에서 열린 ‘2025 한국금융학회 정기학술대회’에서 채희율 경기대학교 교수는 주택매수청구권이 수분양자·건설사·금융사 모두의 리스크를 완화해 부동산 시장 안정에 기여할 수 있다고 발표했다.
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