미국 부동산

2026 년 5 월 22 일- 2026 년 5 월 28 일 C-5

< 김선영 기자 > 여러 요인이 결합되어 부동산 산업이 재구성 되고 있다. 전국부동산중개인협회와의 법적 합의로 촉발된 부동산중개인 중개수수료 보 상 구조조정은 인공지능에 새로운 기회를 제 공하고 있다. 인공지능 에이전트가 등장한 것 이다. AI는 주택을 사고, 팔고, 융자하는 방식 을 바꿀 가능성이 크며 어쩌면 절차 비용도 절 약할 수 있을 것이다.

AI 를 이용해 집을 구입하기 사람들이 집을 찾기 시작하면 대부분은 질로 우( Zillow), 리얼터닷컴( Realtor. com), 레드 핀( Redfin) 과 같은 주택 검색 웹사이트를 이 용한다. AI 는 곧 이들 사이트에서 주택 구매 자 지원에 더 큰 역할을 할 것으로 보인다. 현 재 AI 와 인간의 도움을 결합한 선구적인 부동 산 중개업체 중 하나가 호마( Homa) 다. 현재 플로리다에서만 주택 구매 서비스가 가능하 며, 이 업체는 몇 주 내에 텍사스에 진출할 예 정이고, 연말까지 캘리포니아와 조지아에도 추가될 것으로 예상하고 있다. 이 회사의 창립 자이자 CEO 는 질로우에서 6 년간 이사로 근 무하고 이 기업을 설립했다. 기본적으로 질로 우( Zillow) 부동산 중개인 플랫폼을 만든 책 임자로 이 플랫폼은 매달 수백만 명의 주택 구 매자들과 수십만 명의 부동산 중개인을 연결 해 준다. 질로우는 특히 매출의 90 % 를 주택 구 매자 중개인 수수료에서 얻고 있다. AI 는 여러 핵심 혁신을 통해 주택 구매를 더 효율적이고 비용 절약적으로 만들어 혁신을 하려고 시도하고 있다. 주택 매물 검색과 시 장 분석 그리고 에이전트의 업무 수행을 통한 주택 구매 과정의 간소화를 목표로 하고 있다. 이 가운데 시장 조사와 분석 그리고 매물 검 색이 가장 먼저 AI 가 차지한 업무 영역이다. AI 기반 바이어 에이전트: 호마( Homa) 와 같 은 플랫폼은 AI 기반 바이어 측 중개인 역할 을 한다. 전통적인 3 % 대신 1 % 만 중개 수수 료로 받고 나머지는 바이어에게 환불한다. 50 만 달러 주택의 경우, 이는 주택 구매자에게 거래 마감 비용이나 주택 모기지 대출 이자율 인하 비용으로 사용할 수 있는 1 만 달러를 절 약할 수 있다. 향상된 검색 및 분석: AI 는 제안 가격에 관 한 질문에 답하고, 유사한 판매 데이터를 분석 하며, 공시와 같은 문서를 검토한다. 이렇게 하면 AI 에이전트가 고가 주택에서 더 많은 수익을 얻지 못하기 때문에 잠재적인 이해 충 돌을 제거할 수 있다. 간소화된 공개: 기업들은 ' 우버와 유사한 ' 지 역 중개인 네트워크를 활용해 주택 공개를 진 행하고, 주택 구매자가 중개인의 시간을 빼앗 는 것에 대해 죄책감 없이 여러 부동산을 효율 적으로 볼 수 있다. 시장 조사: AI 는 지역 시장 가격 데이터를 조사하고, 가상으로 집을 스테이징 한다. 예

를 들면, 플로리다의 한 주택 소유자가 Chat- GPT 를 사용해 집을 팔았고 72 시간 이내에 다 섯 건의 제안을 받은 사례처럼 마케팅 자료 설 계도 지원할 수 있다.

중개료 소송 합의가 업계를 바꾸고 있어 2024 년 8 월에 시작된 전국부동산중개인협회 에 대한 반독점 소송 합의가 부동산 중개업계 를 변화시키고 있다. 주택 구매자는 집을 둘 러보기 전에 주택 구매자 중개인과 계약을 체 결해야 한다. 그리고 중개인들은 종종 3 % 수 수료 전액을 조건으로 요구하는데, 만약 판매 자가 더 낮은 금액을 제시하는데 중개인이 그 금액보다 더 많이 요구하면 중개를 포기해야 하기 때문이다.

AI 기반 주택 구매자 대리인 역할을 하는 호마는 주택 구매자 중개 수수료를 1 % 를 받 고 나머지를 환불한다. 예를 들어, 50 만 달러 짜리 주택에서 판매자가 3 % 수수료를 지불하 면 호마가 3 %, 즉 15,000 달러를 가져간다. 호 마는 5,000 달러를 보유하고 10,000 달러를 구매 자에게 환불한다. 이 10,000 달러는 주택 구매 자의 거래 종결 비용을 낮추거나, 매물가격을 낮추거나, 모기지 이자율을 인수하는 데 사용 할 수 있다.

' 우버 ' 에이전트 네트워크 주택 구매자는 호마( Homa) 웹사이트에서 집을 검색할 수 있고, 직접 집을 보고 싶을 때 는 지역 중개 네트워크를 통해 직접 방문을 진 행한다. 이건 일종의 우버 네트워크 같은 방식 이다. 하지만 알고 보면 이것이 주택 구매자들 이 가장 좋아하는 것 중 하나라는 것이 밝혀졌 다. 이들은 에이전트의 시간을 빼앗는 것에 대 해 죄책감을 느끼지 않는데, 주택 구매자들로 부터 가장 많이 듣는 말이 있다. 하루에 여덟 채의 집을 여덟 명의 다른 중개인과 함께 볼 수 있다는 것에 가장 놀라면서도 가장 반긴다. 지역 중개인들은 학군과 동네에 대해 잘 알고 있다. 한편, 호마( Homa) 의 AI 는 제안 가격 과 비교 가능한 판매 주택에 관한 질문에 답변 하고, 공시와 같은 문서를 분석한다.

무엇보다 이해 충돌 가능성을 줄이기는 것 이 장점이다. 주택 구매자가 제안을 할 준비 가 되면 호마( Homa) 의 내부 부동산 중개인 이 가격 전략을 제공하고 모든 협상을 처리한 다. 주택 구매가 에스크로로 넘어가면 전담 거 래 조정자가 모든 관련 서류 작업을 관리한다. 전통적인 부동산 중개인의 경우, 집이 더 비 싸게 매입될수록 중개인이 더 많은 수익을 얻 는 구조다. 이는 이해 충돌로 이어질 수 있고

그래서 중개료 소송이 발생했고 결국 패소했 다. 그런데 호마의 인공 지능 요원들은 고정 수수료를 받는다. 주택 구매자가 더 많이 돈을 내더라도 돈을 더 받지 않는다. 부동산 산업은 상당히 보수적인 산업으로 변화가 매우 더디 게 이뤄졌다. 이는 중개업체가 중개인들 자체 에 대한 통제력이 거의 없기 때문이다. 모두 1099 계약자다. 그래서 가장 큰 부동산중개업 체 컴퍼스가 에이전트들에게 수수료를 1 % 로 줄일 거라고 말하면, 모든 에이전트는 절대 안 된다면서 다른 부동산중개업체로 옮겨간다.

AI 를 활용해 집을 파는 방법 최근 플로리다의 한 남성이 ChatGPT 의 도 움으로 집을 팔았다는 이야기가 큰 뉴스가 되 었다. AI 를 사용함으로써 수만 달러를 절약 했다는 것이다. ChatGPT 가 그곳이 투자 대 비 가장 큰 수익을 낼 수 있다고 말했기 때 문에 집안의 몇몇 방을 다시 칠했다고 한다. ChatGPT 는 마케팅 자료와 온라인 매물 디자 인을 도왔고, 다중 리스팅 서비스( MLS) 에 집 을 올리는 방법을 알려주었다. 첫 72 시간 이내 에 이미 집에 대한 제안이 다섯 건 있었고 5 일 만에 계약서에 서명했다. AI 는 샘플 가구로 집을 가상으로 연출하고, 사진을 보정하며 때로는 오해의 소지가 있을 정도로 집 사진을 보정해 논란이 되기도 했 다. 그리고 지역 부동산 시장 가격 데이터를 조사할 수도 있다. AI 가이드의 고정 수수료 는 다중 매물 서비스( MLS) 등록 비용으로, 이 플랫폼을 통해 집을 시장에 내놓으면 최 대 6 % 까지 절약할 수 있다고 주장한다. 99 달 러에 팔 집을 검색 사이트와 MLS 에 등록해 주고, 등기와 에스크로 서비스는 추가로 99 달 러가 든다.

AI 가 부동산 중개인을 대체할까? AI 가 부동산 중개인의 종말이 될까? 호마는 그렇지 않다고 생각한다. 부동산 중개인이 있 고 오직 면허가 있는 부동산 중개인만이 주택 매매 협상을 할 수 있기 때문에 부동산 중개 인이 반드시 필요하다. 기술의 발전으로 부동 산 중개인의 역할이 바뀌고, 그 결과 주택 구 매자들이 비용을 절약할 수 있다. 호마 모델 에서는 요원들이 재택근무를 할 수 있다. 미 국 외 지역에서 주택 구매 및 판매 총수수료 의 평균 약 2 % 수준이다. 미국에서는 부동산 산업의 이전 구조 때문에 구매와 판매 수수료 를 합해 6 % 다. AI 는 모기지 대출에도 서서히 도입되고 있 다. AI 네이티브 기업으로 자부하는 모기지

업체도 있다. 2015 년부터 틴만( Tinman) 이라 는 머신 러닝 규칙 엔진을 구축해 모기지 프로 세스의 모든 부분을 사실상 장악하고, 사람이 할 수 있는 일을 기계가 할 수 있도록 전환했 다. 대형 언어 모델이 틴맨 플랫폼 위에 오케 스트레이션으로 겹쳐져 있어 모든 수학이 항 상 옳다는 자신감을 제공한다.

그럼에도 AI 가 모기지 업계에서 구현되기 어려운 이유는 대형 언어 모델( LLM) 이 기 본적으로 계산 오류율이 약 50 % 에 달하기 때 문이다. 만약 ChatGPT 에게 ' 이 대출을 가이 드라인에 따라 인수해라 ' 고 말한다면, 그들은 50 % 확률로 계산이 틀린다. 소득 대비 부채 비율( DTI) 계산처럼 복잡한 경우, 몇 번의 재 귀 루프가 필요하다. 그래서 말 그대로 오류율 은 70 %, 80 %, 90 % 에 가까워진다. 주택 모기 지 대출은 항상 100 % 맞아야 하기 때문에 인 공지능이 융자를 담당하기에는 아직 기술적 으로 부족하다. 머신 러닝 엔진이 모든 계산 과 규칙 적용을 담당하고 AI 에이전트가 그 냥 조율하는 방식이기 때문에 틴맨 플랫폼에 서 오류가 전혀 없다고 주장한다. 그래서 주 택 모기지 대출을 마련하는 데 드는 비용은 거의 2,000 달러에 가깝고, 다른 사람들은 거 의 10,000 달러에 가깝게 지출한다고 자랑한 다. AI 가 인간 부동산 중개인을 완전히 대체 할 가능성은 낮지만, AI 의 역할은 크게 진화 할 것으로 예상된다. 사람 부동산 중개인이 여 전히 중요한 이유가 있기 때문이다. 법적 요건: 부동산 거래 협상은 면허를 소 지한 부동산 중개인만이 합법적으로 진행할 수 있다. 인간적인 접촉: 지역 중개인은 AI 가 모방할 수 없는 학군 및 지역 정보에 대한 귀중한 지 식을 제공한다. 그리고 주택 구입에 관한 조언 은 기계적인 정보만으로는 불가능하다. 하이브리드 모델의 성공 사례: Homa 와 같 은 기업은 AI 가 인간의 전문 지식과 결합될 때 최상의 효과를 발휘한다는 것을 보여준다. AI 는 데이터 분석에 활용되고, 중개인은 매 물 안내 및 협상을 담당하는 역할 분담이다. 소멸이 아닌 역할의 변화: Homa 의 CEO 는 AI 를 활용하지만 회사에 부동산 중개인이 있 고, 부동산 중개인이 필요하다고 한다. 물론, 기술 덕분에 중개인의 역할이 바뀔 수 있고, 결과적으로 주택 구매자들이 비용을 절감할 수 있게 될 것으로 기대한다. 기술은 중개인 이 일상적인 업무보다는 협상과 같은 고부가 가치 활동에 집중하면서 더욱 효율적으로, 잠 재적으로 재택근무도 가능하게 해준다. 그래 서 부동산 중개인은 우버 기사처럼 고용되어 있다. 글로벌 맥락: 이런 변화는 전통적인 중개 수 수료 구조를 축소시킬 수 있다. 미국 이외 지 역의 총 수수료 평균은 약 2 % 인 반면 미국은 6 % 에 달하므로, AI 가 미국 내에서도 유사한 효율성 향상을 가져올 수 있음을 시사한다.

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