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전세사기 징후, 데이터로 미리 탐지한다... 머신러닝 기반 전세사기 위험 진단 모델 시범 개발
국가인공지능전략위원회는 1.9.(금) 「전세사기 AI 사전탐지 모델」 연구용역을 완료했다고 밝혔다.
- 국가인공지능전략위원회는 작년 10월에 착수한 「전세사기 사전탐지 모델 연구」 정책 연구용역을 마무리하고, 사회분과 중심으로 그 결과를 보고 받음.
- 이번 연구의 목표는 AI 기술을 활용하여 서민의 주거 안정을 위협하는 전세사기 피해를 계약 체결 전 단계에서 선제적으로 파악하기 위한 모델을 시범 개발하는 것임.
- 이 모델은 국토교통부, 금융위원회, 한국부동산원 및 한국신용정보원과의 협업으로 약 300만 건의 전세 계약 정보와 임대인 신용 데이터를 결합하여, 계약 이전 단계에서 전세사기 가능성을 예측하는 AI 모델임.
- 이번 연구는 머신러닝 분석을 통해 고위험군 패턴의 약 60%를 포착하는 성과를 거뒀으며, 임대인의 대출 규모, 대출 금리 수준, 최근 연체 이력, 비제도권 금융 이용 여부 등 금융 지표가 전세사기 위험 판단의 핵심 변수가 될 것으로 분석됨.
- 향후 위원회 및 관계 부처는 대국민 서비스로의 확장과 핵심 데이터의 추가적 공유·결합, AI 기술의 역기능 방지 등 안전한 활용 방안 마련을 위해 지속적으로 협의할 예정임.
- 국가인공지능전략위원회는 작년 10월에 착수한 「전세사기 사전탐지 모델 연구」 정책 연구용역을 마무리하고, 사회분과 중심으로 그 결과를 보고 받음.
- 이번 연구의 목표는 AI 기술을 활용하여 서민의 주거 안정을 위협하는 전세사기 피해를 계약 체결 전 단계에서 선제적으로 파악하기 위한 모델을 시범 개발하는 것임.
- 이 모델은 국토교통부, 금융위원회, 한국부동산원 및 한국신용정보원과의 협업으로 약 300만 건의 전세 계약 정보와 임대인 신용 데이터를 결합하여, 계약 이전 단계에서 전세사기 가능성을 예측하는 AI 모델임.
- 이번 연구는 머신러닝 분석을 통해 고위험군 패턴의 약 60%를 포착하는 성과를 거뒀으며, 임대인의 대출 규모, 대출 금리 수준, 최근 연체 이력, 비제도권 금융 이용 여부 등 금융 지표가 전세사기 위험 판단의 핵심 변수가 될 것으로 분석됨.
- 향후 위원회 및 관계 부처는 대국민 서비스로의 확장과 핵심 데이터의 추가적 공유·결합, AI 기술의 역기능 방지 등 안전한 활용 방안 마련을 위해 지속적으로 협의할 예정임.
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