국가인공지능전략위원회는 지난해 10월 착수한 '전세사기 사전탐지 모델 연구' 정책 연구용역을 마무리하고, 사회분과를 중심으로 연구 결과를 보고받았다고 11일 밝혔다. 이번 연구는 인공지능(AI) 기술을 활용해 전세 계약 체결 이전 단계에서 전세사기 위험을 선제적으로 파악할 수 있는 시범 모델을 개발하는 데 목적을 뒀다.

연구진은 국토교통부, 금융위원회, 한국부동산원, 한국신용정보원과 협업해 약 300만 건의 전세 계약 정보와 임대인 신용 데이터를 결합하고, 계약 이전 단계에서 전세사기 가능성을 예측하는 AI 모델을 시범적으로 구축했다.

연구 과정에서는 개인정보 보호를 위해 개인식별정보를 제거하고 폐쇄형 분석 환경에서 데이터를 활용했다. 또한 전세사기 탐지율을 높이면서도 정상 임대인이 불이익을 받지 않도록 기술적 균형점을 찾는 데 주력했다.

이번 연구는 활용 가능한 데이터가 제한적인 상황에서도 머신러닝 분석을 통해 고위험군 패턴의 약 60%를 포착하는 성과를 거뒀다. 연구진은 향후 데이터 범위와 품질이 확대될 경우 사전탐지 모델의 성능이 추가로 고도화될 수 있을 것으로 보고 있다. 특히 전세사기 위험을 가르는 주요 변수로는 주택의 물리적 특성보다 임대인의 대출 규모, 대출 금리 수준, 최근 연체 이력, 비제도권 금융 이용 여부 등 금융 관련 지표가 더 유의미한 것으로 분석됐다.

연구 책임자는 이번 연구가 사고 발생 이후를 분석하는 기존 방식에서 나아가, 과거 데이터 패턴을 학습해 미래 전세사기 위험을 사전에 감지하는 모델을 시도했다는 점에 의미가 있다고 설명했다. 또한 공공 및 유관기관이 향후 전세사기 예방 정책을 검토하는 과정에서 참고할 수 있는 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 내다봤다.

위원회와 관계 부처는 이번 연구 결과를 바탕으로 국토부, 금융위, 행안부, 법무부 등과 함께 실제 대국민 서비스로 발전시킬 수 있는 실행 방안을 논의할 계획이다. 체납 정보와 등기 정보 등 핵심 데이터의 추가 공유·결합을 위해서도 관련 기관과 협의를 이어가기로 했다.

아울러 연구진은 AI 기술이 개인을 과도하게 평가하거나 낙인찍는 '소셜 스코어링' 부작용으로 이어지지 않도록, 안전한 활용 원칙을 사회분과와 지속적으로 논의해 나갈 방침이다.