서울시가 민간 리스크 분석 플랫폼 ‘내집스캔’에서 발급하는 전세사기 보고서 무료이용권. [사진 서울시] 임차인의 전세사기 피해가 사회적 문제로 대두하는 상황에서, 서울시가 인공지능(AI)·빅데이터 등 최신 기술을 활용해 전세사기를 뿌리 뽑는 방안을 내놨다. 서울시는 “24일부터 임차인이 계약 전 주택과 집주인의 위험 요인을 손쉽게 확인할 수 있는 ‘전세사기 위험분석보고서’ 서비스를 개시한다”고 23일 발표했다. 서울시, ‘전세사기 위험분석 보고서’ 서울시는 인공지능(AI)·빅데이터 기술을 활용해 전세 사기의 11가지 위험 신호를 도출했다. [사진 서울시] 서울시는 AI를 활용해 기존에 전세사기에 가담했던 임대인 약 1500명의 빅데이터를 분석했다. 여기서 일반 임대인과 뚜렷하게 구별되는 공통점을 발견해 11가지 위험 신호를 도출했다. 가장 눈에 띄는 차이는 신용도 지표다. 전세사기 가담 임대인의 전세 계약 시점 평균 신용 점수는 591점으로 일반 임대인(908점)보다 300점 이상 ...

'전세사기 위험분석 보고서' 주택·집주인 정보 24종 제공 서울시는 오는 24일부터 임차인이 계약 전 주택과 집주인의 위험 요인을 손쉽게 확인할 수 있는 '전세사기 위험분석 보고서' 서비스를 개시한다고 23일 밝혔다./서울시 서울시는 오는 24일부터 임차인이 계약 전 주택과 집주인의 위험 요인을 손쉽게 확인할 수 있는 '전세사기 위험분석 보고서' 서비스를 개시한다고 23일 밝혔다. 시는 인공지능(AI)으로 전세사기 가담 임대인 약 1500명의 데이터를 분석 후, 일반 임대인과 뚜렷하게 구별되는 공통점을 발견해 11가지 위험신호를 도출했다. 가장 눈에 띄는 차이는 '신용도'다. 전세사기 가담 임대인의 전세 계약 시점 평균 신용점수는 591점으로, 일반 임대인(908점)보다 300점 이상 낮았다. 신용불량자 비율도 4명 중 1명(약 27%)에 달해 금융 신뢰도가 현저히 떨어졌다. '보유 주택 수'에서도 차이가 명확했다. 사기 임대인의 25%가 4채 이상을 보유한 다주택자인 반면, 일반 ...

사진=서울시 서울시가 인공지능(AI)과 빅데이터를 활용해 임차인의 전세사기 피해를 예방하기 위한 새로운 서비스를 선보인다. 주택의 주소를 입력하면 AI가 자동으로 집주인 신용·세금체납·보유주택 등 세부 지표를 제공해 계약 안전도를 판단할 수 있다. 서울시는 오는 24일부터 임차인이 계약 전 주택과 집주인의 위험 요인을 손쉽게 확인할 수 있는 '전세사기 위험분석보고서' 서비스를 개시한다고 23일 밝혔다. 이번 서비스는 서울시가 약 1500명의 전세사기 가담 임대인 데이터를 AI로 분석해 일반 임대인과 뚜렷이 구별되는 11가지 위험 신호를 도출한 결과물이다. 주택 정보와 결합한 총 24종의 세부 지표를 통해 계약의 안전도를 종합적으로 판단할 수 있도록 설계됐다. 사기 임대인과 일반 임대인의 가장 큰 차이는 '신용도'였다. 전세사기 임대인의 계약 시점 평균 신용점수는 591점으로 일반 임대인(908점)보다 300점 이상 낮은 수준이었다. 특히 신용불량자 비율이 약 27%(4명 중 1명)에...

서울시 제공. 서울시가 24일부터 임차인이 계약 전 주택과 집주인의 위험 요인을 손쉽게 확인할 수 있는 ‘전세사기 위험분석 보고서’ 서비스를 시작한다고 23일 밝혔다. 시는 인공지능(AI)으로 전세사기 가담 임대인 약 1500명의 데이터를 분석한 후 일반 임대인과 뚜렷하게 구별되는 공통점을 발견해 11가지 위험신호를 도출했다. 가장 눈에 띄는 차이는 ‘신용도’다. 전세사기 가담 임대인의 전세 계약 시점 평균 신용점수는 591점으로 일반 임대인(908점)보다 300점 이상 낮았다. 신용불량자 비율도 4명 중 1명(약 27%)에 달해 금융 신뢰도가 떨어졌다. ‘보유 주택 수’에서도 차이가 났다. 사기 임대인의 25%가 4채 이상을 보유한 다주택자인 반면, 일반 임대인은 4채 이상 보유 사례가 거의 없었다. 세금 체납 등 ‘공공정보 보유율’도 사기 임대인이 26%로 일반 임대인(0.7%)보다 압도적으로 높았다. 시는 이 같은 분석 결과를 토대로 집주인 정보 11개 항목을 ‘전세사기 위험분...