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부동산 투자 솔루션 '리치고'를 운영하는 데이터노우즈는 '미래가격 예측 서비스'를 재출시했다고 19일 밝혔다.
이번에 재출시한 미래가격 예측 서비스는 강화된 AI(인공지능)과 통계 모델을 혼합했다. 사용자들이 보다 정확하고 신뢰성 있는 부동산 가격 흐름을 볼 수 있게 했다. 아파트의 향후 3개월, 2년, 4년 뒤의 아파트 미래 가격을 예측한다. 가장 적중률이 높은 모델은 선정해 공개한다.
리치고 AI는 매매와 전세 가격, 소득, 물가, 공급량 등 22가지 변수를 학습해 아파트의 고평가 여부를 판정하고 2년 뒤 미래 가격을 산출한다.
서울 부동산을 기준으로 매매 가격 예측 증감률에 대한 평균 오차비율은 20.2%다. 예를 들어 2년뒤 10% 상승한다고 예측했을 때 2년 뒤 실제 가격은 8~12% 상승했다는 걸 의미한다.
리치고 관계자는 "부동산 가격 예측은 수십가지 변수와 글로벌 경제, 정부 정책 등이 복합적으로 작용해 부동산 전문가들도 늘 실패하는 영역"이라며 "리치고 AI가 부동산 시장 흐름을 파악하기 위한 또 하나의 지표로 활용되기를 바란다" 라고 말했다.
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부동산 투자 솔루션 '리치고'를 운영하는 데이터노우즈는 '미래가격 예측 서비스'를 재출시했다고 19일 밝혔다.
이번에 재출시한 미래가격 예측 서비스는 강화된 AI(인공지능)과 통계 모델을 혼합했다. 사용자들이 보다 정확하고 신뢰성 있는 부동산 가격 흐름을 볼 수 있게 했다. 아파트의 향후 3개월, 2년, 4년 뒤의 아파트 미래 가격을 예측한다. 가장 적중률이 높은 모델은 선정해 공개한다.
리치고 AI는 매매와 전세 가격, 소득, 물가, 공급량 등 22가지 변수를 학습해 아파트의 고평가 여부를 판정하고 2년 뒤 미래 가격을 산출한다.
서울 부동산을 기준으로 매매 가격 예측 증감률에 대한 평균 오차비율은 20.2%다. 예를 들어 2년뒤 10% 상승한다고 예측했을 때 2년 뒤 실제 가격은 8~12% 상승했다는 걸 의미한다.
리치고 관계자는 "부동산 가격 예측은 수십가지 변수와 글로벌 경제, 정부 정책 등이 복합적으로 작용해 부동산 전문가들도 늘 실패하는 영역"이라며 "리치고 AI가 부동산 시장 흐름을 파악하기 위한 또 하나의 지표로 활용되기를 바란다" 라고 말했다.
데이터노우즈
- 사업분야건설∙부동산
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- 기자 사진 김태현 기자 thkim124@mt.co.kr 다른 기사 보기
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