[헤럴드경제=오연주 기자] ‘SNS에 올라온 사진으로 주택 가격을 매긴다?’

금융산업에서 빅데이터 활용도가 높아지는 가운데 주택금융에서도 이를 적극 활용해야 한다는 주장이 나왔다.

22일 주택금융공사 주택금융연구원은 ‘주택금융시장의 새 바람, 빅데이터’ 보고서에서 빅데이터를 활용한 대안적 신용평가 모델 개발을 통해 신용정보가 부족한 차주에게 저렴한 정책금융 서비스를 제공할 수 있다고 분석했다.

금융이력부족자(신파일러·Thin-filer)는 증가추세로, 올해 6월 기준 약1290만명이다. 전체 신용등급 산정 대상자 중 27.8%에 육박한다. 비금융정보를 이용한 신용평가 모델이 구축되면 신파일러, 특히 청년· 노년층에 대한 정책금융 서비스 개발이 가능해진다.

아울러 다세대 주택 및 소형 주택과 같은 비정형 부동산에 대한 감정도 용이해진다. SNS 정보, 주택사진, 지역 정보 등의 빅데이터를 활용해 주택 실거래가를 가장 잘 예측하는 주택 및 지역 특성을 파악해 빅데이터 기반의 감정평가 모델을 개발할 수 있다.

그러나 국내는 아직 빅데이터 3법(개인정보보호법·정보통신망법·신용정보보호법)의 국회 통과에 속도를 내지 못하는 상황이다. 해외에서는 주택금융 분야, 특히 부동산담보 가치평가 및 부동산 시세 산정에 빅데이터 활용 사례가 늘고 있다.

보고서에 따르면 JP모건 체이스는 지역별 투자자를 추출한 다음 그들이 SNS에 남긴 부동산 관련 정보를 활용해 주택 가격 산정에 반영한다. 미국 부동산업체 질로우는 빅데이터와 머신러닝 기반 주택가치 평가 도구를 개발했다. 특히 주택의 내·외부 사진을 인식해 정성적 정보를 주택가격 산정에 반영한다.

또한 연방모기지공사 프레디맥(Freddie Mac)도 빅데이터 기반 자동 담보가치 평가프로그램을 도입해 비용 및 시간 절약 효과를 봤다.

안지영 주택금융연구원 연구원은 “국내 빅데이터 산업은 시장성과 잠재성에 비해 활용도가 낮은 실정”이라며 “빅데이터를 활용하면 주택금융시장에서도 보다 포용적인 정책금융 서비스를 제공할 수 있을 것”이라고 말했다.

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