모든 산업이 "AI 기반"이라고 주장하고 있으며, 부동산도 예외는 아닙니다. 자동화된 평가에서 지능형 챗봇에 이르기까지, 그 약속은 매력적으로 들립니다: 기계에 충분한 데이터를 입력하면 부동산 가격을 정확하게 예측할 수 있습니다.
하지만 대부분의 사람들이 공개적으로 말하지 않는 진실이 있습니다—최고의 GPU, 데이터 과학자 및 알고리즘을 갖추고 있어도, AI는 특히 두바이와 같은 역동적인 시장에서 부동산 가격을 신뢰성 있게 예측할 수 없습니다. 그 이유를 살펴보겠습니다.
1. 검증 문제: 과거는 규칙을 따르지 않는다
발생하지 않은 미래에 모델을 테스트할 수는 없습니다. 일반적인 우회 방법인 역사적 데이터를 기반으로 한 백테스트는 부동산에서는 실패합니다.
주식 시장과 달리, 부동산 시장은 비정상적입니다: 규칙이 계속 변합니다. 정부 정책의 변화, 이주 급증 또는 글로벌 충격은 2015-2019년 데이터로 훈련된 모델이 2020년에 쓸모 없게 만듭니다.
문제는 단순히 느린 피드백 루프가 아닙니다; 과거는 미래에 대한 신뢰할 수 없는 지침입니다. 이러한 모델을 배포하는 것은 후미 거울을 바라보며 앞으로 운전하는 것과 같습니다.
2. 예측할 수 없는 공급 충격: 2024년의 예
두바이의 오프 플랜 부동산 출시를 고려해보세요. 2023년, 시장은 89,290개의 신규 유닛 출시를 경험했습니다. 그 시점에서 역사적 데이터를 기반으로 예측 모델을 훈련한 사람은 이후에 일어날 일에 대한 근거가 없었습니다.
2024년, 신규 출시가 167,588 유닛으로 급증하여 1년 만에 88% 증가했습니다.
어떤 사람들은 출시가 완공과 같지 않으며, 많은 오프 플랜 유닛이 3-5년 후에 제공될 것이라고 주장할 수 있습니다. 맞습니다. 하지만 그 점은 전혀 요점을 놓치고 있습니다. 문제는 배송을 예측하는 것이 아니라 개발자 행동과 시장 정서를 예측하는 것입니다. 이 출시 급증은 개발자의 신뢰, 규제 변화 및 자본 흐름에 의해 주도되었으며, 이들 모두는 과거의 패턴을 따르지 않습니다.
두바이의 공급 측 역학은 역사적 외삽을 반박합니다.
3. 거대 기업들도 실패했다: Zillow와 Opendoor의 교훈
Zillow와 Opendoor와 같은 글로벌 리더들은 가격 예측 엔진을 구축하는 데 수억 달러를 썼습니다. 그들은 방대한 데이터, 엘리트 인재 및 깊은 자본을 보유하고 있었습니다.
결과는? 수십억 달러의 손실. Zillow는 반복적인 잘못된 가격 책정 후 "Zestimate" 주택 구매 유닛을 폐쇄했습니다.
비판자들은 Zillow의 실패가 iBuying (실제 주택 구매)와 관련이 있다고 말할 수 있습니다. 그러나 그 구별은 주장을 강화합니다: 수십억 달러가 걸려 있고 예측을 정확하게 할 모든 유인이 있음에도 불구하고 그들은 실패했습니다. 투자가가 있는 회사가 투명하고 성숙한 시장에서 평가 (현재 주택 가격 책정)에서 실패한다면, 빠르게 변화하는 시장인 두바이에서 예측 (내년 주택 가격 책정)을 할 기회는 얼마나 될까요?
4. 인간 요소: 블랙 박스 문제
가장 정교한 알고리즘인 XGBoost, 그래디언트 부스팅 머신, 랜덤 포레스트조차도 공급, 이자율 및 수요에 대한 인간의 가정을 기반으로 합니다. 이러한 가정이 잘못되면 출력이 무너집니다.
하지만 AI는 더 깊은 위험을 도입합니다: 블랙 박스.
모델은 잘못된 논리를 숨기며 허위 상관관계를 학습할 수 있습니다. AI는 현실을 보지 않고 통계 패턴을 봅니다. 그것은 수정구슬이 아니라 데이터와 제작자의 편견과 맹점을 반영하는 거울입니다.
5. 인구 통계적 뉘앙스 부족
효과적인 예측은 연령 분포, 라이프스타일 선호도, 구매 패턴 및 가구 구성과 같은 상세한 인구 통계적 통찰력을 요구합니다. 이러한 세분화된 입력이 없으면 AI 모델은 중요한 시장 뉘앙스를 놓치게 됩니다.
두바이에서는 이러한 인구 통계 데이터가 단편적이거나 사용할 수 없습니다. 모델은 스튜디오 아파트를 찾는 젊은 전문가와 빌라를 찾는 가족, 또는 최종 사용자와 투자자의 수요를 구별할 수 없습니다. 이러한 인구 통계적 맹시는 근본적으로 잘못된 예측으로 이어집니다.
6. "쓰레기 입력, 쓰레기 출력" 규칙
어떤 모델도 자신의 데이터를 초월할 수 없습니다.
두바이에서는 데이터가 개발자, 오프 플랜 출시 및 개인 재판매 기록에 걸쳐 단편화되어 있습니다. 일관되고 검증된 실제 진실이 없으면, 실제 거래 데이터가 아니라 요청 가격을 기반으로 모델은 잡음에서 패턴을 감지하기 시작합니다.
결과는 정밀도는 있지만 정확도는 없는 것입니다: 여섯 자리까지 계산된 숫자는 전혀 의미가 없습니다.
7. 소득 및 구매력에 대한 불완전한 통찰력
두바이의 부동산 시장은 구매자 소득 수준, 고용 상태 및 전체 구매력에 대한 공식적이고 중앙집중화된 데이터가 부족합니다. 이외에도 첫 주택 구매자, 담보 대출 연체율, 비거주 투자자의 비율 또는 구매자의 국적에 대한 투명한 추적이 없습니다. 이러한 누락은 AI 모델에 상당한 맹점을 생성합니다:
알려지지 않은 첫 주택 구매자 메트릭스
첫 주택 구매자는 재구매 또는 숙련된 투자자와는 다른 수요 패턴에 영향을 미칩니다. 시장에 진입하는 사람들이 얼마나 되는지에 대한 통계가 없으면 AI 알고리즘은 구매자 행동을 정확하게 예측하는 데 어려움을 겪습니다.
압류에 대한 명확성 부족
압류는 시장에 압박된 자산을 쏟아내어 가격에 영향을 줄 수 있습니다. 그러나 공개적으로 이용 가능한 담보 대출 연체 데이터가 부족하기 때문에 AI 예측은 부동산 가치에 대한 잠재적인 하방 압박을 놓칠 수 있습니다.
추적되지 않는 비거주 투자자
많은 두바이의 부동산 거래는 국제 구매자와 관련이 있습니다. 그러나 매년 비거주자가 얼마나 투자하는지에 대한 공식적인 세분화가 없어 외부 수요 변동성을 평가하기 어려워집니다.
누락된 구매자 국적 데이터
일반적인 오해: 많은 사람들이 두바이가 구매자 국적 데이터를 공개한다고 생각합니다. 그렇지 않습니다. 존재하는 것은 Ejari 임대 계약의 세입자 국적 데이터로, 완전히 다른 데이터 세트입니다. 문화적 및 규제적 요인은 국적에 따라 다르며, 부동산 선호도에 영향을 미칩니다. 구매자 국적에 대한 공식 기록이 없으면, 수요 세분화나 인구 통계 모델링은 근본적으로 불완전합니다.
소득/고용 데이터베이스 부족
소득 수준과 고용률은 많은 부동산 시장의 핵심 지표이지만, 두바이에서는 공개적으로 이용할 수 없습니다. 이는 정확한 적정성 분석에 추가적인 도전을 만듭니다.
8. AI 방해 요소의 변동성
여기에는 깊은 아이러니가 있습니다: 우리가 AI가 부동산 가격을 예측할 수 있는지 논의하는 동안, 우리는 모두 AI 애플리케이션이 직업 시장을 어떻게 재편할지를 지켜보고 있습니다.
AI가 새로운 일자리를 창출할까요, 아니면 기존의 일자리를 대체할까요? 경제학자들은 의견이 분분하며 결과는 진정으로 불확실합니다. 그러나 서비스 중심 경제와 대규모 외국인 노동력이 있는 두바이에서는 위험이 특히 큽니다. 만약 AI가 상당한 비율의 노동력을 대체한다면, 저렴한 주택에 대한 수요는 급격히 변화할 수 있습니다. 만약 새로운 고소득 역할을 창출한다면, 고급 수요가 오히려 급증할 수 있습니다.
이러한 순환적 의존성—우리가 시장을 예측하기 위해 요청하는 기술이 동시에 시장을 재편할 수 있다는 점—은 현재 어떤 모델도 설명할 수 없는 또 다른 변수를 생성합니다. 이는 확실성이 아닌 변동성입니다. 그리고 변동성은 정의상 예측 모델을 무너뜨립니다.
9. 검증의 역설: 낮은 속도, 높은 위험
부동산 거래는 금융 시장에 비해 본질적으로 낮은 속도를 가지고 있습니다. 한 자산이 5-10년마다 한 번씩 거래될 수 있으며, 피드백 루프는 수일이 아니라 수년에 걸쳐 측정됩니다.
비유를 들어보세요: 기업 소프트웨어 회사들은 새 Oracle 데이터베이스 버전이 생산 환경에서 안정성이 입증될 때까지 업그레이드를 하지 않습니다. 그들은 기다리고, 테스트하고, 검증합니다. 실패의 비용이 너무 높기 때문에 검증되지 않은 시스템을 신뢰할 수 없습니다.
일부는 소프트웨어 검증이 시장 예측과 다르다고 주장할 수 있습니다. 그러나 근본 원칙은 동일합니다: 높은 위험 결정을 내리기 위해서는 입증된 실적이 필요합니다. 데이터베이스 고장은 수백만 달러의 비용이 발생할 수 있으며, 잘못된 부동산 투자는 가족의 평생 저축을 잃게 만들 수 있습니다.
그렇다면, 검증하는 데 수년이 걸리는 자산 클래스에 대해 예측을 하는 최초의 AI 모델에 어떻게 접근해야 할까요? 우리는 모델의 2024년 예측이 정확했는지 2027년이나 그 이후까지 확인할 수 없으며, 그때까지 시장 조건은 완전히 달라질 것입니다.
이 검증의 역설은 AI 예측에 대해 신뢰하기보다는 의심할 더 많은 이유를 제공합니다. 검증을 기다리는 행위 자체가 예측의 목적을 무너뜨립니다.
10. 성숙한 시장의 주장: 평가 ≠ 예측
비판자들은 "하지만 호주나 미국에서는 AI 가격 예측이 꽤 정확하다"고 말할 수 있습니다.
이는 평가 (오늘의 가치)와 예측 (내년의 가치)를 혼동합니다. Zillow의 사례가 입증했듯이, 대규모 평가조차도 믿기 어려울 정도로 어렵습니다.
수십 년의 표준화된 데이터가 있는 성숙한 시장에서는 보다 안정적인 모델을 가능하게 하지만, 정서, 정책 변화 및 투자자 심리는 여전히 가격을 주도하며—어떤 알고리즘도 완전히 학습하거나 예측할 수 없는 힘입니다.
11. 모든 AI가 절망적인 것은 아니다, 단지 잘못 적용되었을 뿐이다
명확히 말하자면, AI는 이미 부동산의 많은 부분에서 가치를 추가하고 있습니다:
• 사진 향상 및 콘텐츠 인식
• 이미지에서 자동화된 부동산 설명
• 인간의 쿼리를 이해하는 자연어 검색
• 스마트 리드 라우팅 및 에이전트 성과 추적
이러한 응용 프로그램은 부동산을 더 똑똑하게 만들 뿐이지 예언적이지 않으며, 이러한 구별은 중요합니다.
12. 예측보다 더 잘 작동하는 것
저희 DXBinteract에서는 더 스마트한 경로가 미래를 예측하는 것이 아니라, 현재를 비할 데 없는 명확성으로 이해하는 것이라고 믿습니다.
저희의 시장 정보 프레임워크는 다음에 중점을 둡니다:
• 실시간 거래 분석
• 수익 압축 신호
• 가격-임대 차이
• 시장 내 노출 일수(DOM) 메트릭
• 입찰 약세 지표
이들은 가격을 예측하지 않습니다. 이들은 시장의 강도와 방향을 드러내어 투자자가 증거에 따라 행동할 수 있도록 합니다, 추측이 아니라.
13. 정직한 투자자의 이점
다른 사람들이 예측의 환상에 쫓는 동안, 성공적인 투자자들은 변하지 않는 기본 원칙에 집중합니다:
• 토지는 유한하다.
• 인구는 증가하고 있다.
• 공급은 조정하는 데 시간이 걸린다.
이러한 상수를 이해하는 것, 블랙 박스에 판단을 아웃소싱하지 않는 것이 전략적 투자자와 투기자를 구별합니다.
마지막 생각
AI는 부동산을 변화시키고 있지만, 예언자들이 약속한 것처럼은 아닙니다. 그 진정한 힘은 예언이 아닌 효율성, 투명성 및 통찰력에 있습니다.
저희 DXBinteract는 예측을 판매하지 않습니다. 우리는 이해를 구축합니다.
우리는 투자자들에게 명확성, 진실 및 데이터 기반의 확신을 제공합니다.
진정한 지능은 인공적이지 않으며, 드러난 것입니다.