국가인공지능전략위원회는 전세사기 피해를 사전에 막기 위해 머신러닝 기반의 위험 진단 모델 시범 개발에 착수한다. 과학기술정보통신부가 2026년 1월 9일 발표한 보도자료에 따르면, 이 모델은 방대한 부동산 거래 데이터를 활용해 전세 계약 시 사기 가능성을 자동으로 판단한다. 최근 전세사기 사건이 사회적 이슈로 부각된 가운데, 정부가 인공지능(AI) 기술을 동원해 국민의 주거 안정을 강화하려는 움직임이다.

전세사기는 임대인이 보증금을 반환하지 않고 잠적하는 등으로 피해자가 발생하는 범죄로, 최근 몇 년간 급증세를 보이고 있다. 이에 국가인공지능전략위원회는 머신러닝(기계학습) 알고리즘을 적용한 진단 모델을 개발, 전세 계약 과정에서 위험 징후를 미리 포착한다. 모델은 집주인의 신용 정보, 부동산 등기부 등본, 거래 패턴 등의 데이터를 종합 분석해 고위험군을 식별한다. 예를 들어, 급격한 임대료 인상이나 불투명한 소유권 이전 이력 등이 포착되면 경고 신호를 발령하는 방식이다.

시범 개발은 올해 내 완료를 목표로 진행되며, 초기에는 서울·경기 등 수도권 중심으로 테스트될 예정이다. 과학기술정보통신부 관계자는 "머신러닝 모델의 정확도는 90% 이상으로 검증됐으며, 실제 부동산 앱이나 공공 포털에 연동해 일반인도 쉽게 이용할 수 있도록 할 것"이라고 밝혔다. 이는 기존의 수동적 피해 신고 중심에서 벗어나 예방 중심의 시스템으로 전환하는 데 초점을 맞췄다.

개발 배경에는 전세사기 피해 규모의 확대가 자리 잡고 있다. 최근 통계에 따르면 연간 수천 건의 피해가 보고되며, 피해액은 수조 원에 달한다. 정부는 AI를 통해 데이터 기반의 예측을 강화함으로써 이러한 문제를 근본적으로 해결하려 한다. 국가인공지능전략위원회는 이번 모델을 통해 AI 기술의 사회적 활용을 확대, 다른 범죄 예방 분야로도 확장할 계획이다.

모델의 작동 원리는 비교적 간단하다. 사용자가 전세 계약 정보를 입력하면 시스템이 실시간으로 데이터를 학습하고 분석한다. 머신러닝은 과거 사기 사례를 바탕으로 패턴을 학습해 새로운 사례에도 대응할 수 있는 자기 학습 기능을 갖췄다. 이는 인공지능의 강점인 빅데이터 처리 능력을 활용한 것으로, 인간 전문가의 판단보다 빠르고 객관적이라는 평가를 받고 있다.

시범 사업 기간 동안 수집된 피드백을 반영해 모델을 고도화할 예정이며, 2027년에는 전국 확대 적용을 검토한다. 과학기술정보통신부는 "국민이 안심하고 전세 계약을 할 수 있는 환경을 조성하겠다"며, 부동산 관련 기관과의 협력을 강조했다. 이번 발표는 정부의 디지털 뉴딜 정책 일환으로, AI가 일상생활에서 어떻게 보호막 역할을 할 수 있는지 보여주는 사례다.

전문가들은 이 모델의 도입이 전세 시장의 투명성을 높일 것으로 기대한다. 한국부동산원 관계자는 "데이터 공유가 확대되면 사기 예방 효과가 배가될 것"이라고 전망했다. 다만, 개인정보 보호를 위한 철저한 보안 조치가 뒷받침돼야 한다는 지적도 나온다. 정부는 이에 맞춰 프라이버시 영향 평가를 실시하고, 법적 근거를 마련할 방침이다.

이번 시범 개발은 국가인공지능전략위원회의 첫 번째 실증 프로젝트 중 하나로, 앞으로 스마트시티, 교통 등 다양한 분야로 AI 적용 범위를 넓힐 기반이 될 전망이다. 국민들은 공공 포털이나 모바일 앱을 통해 모델 서비스를 이용할 수 있게 되며, 전세사기 피해 예방을 위한 실질적인 도구로 자리 잡을지 주목된다.