도서 소개

수백 년간 인류 최대의 자산이었던 부동산은 가장 불투명하고 비유동적인 자산으로 남아 있었다. 우리는 공간의 가치를 ‘입지’와 ‘면적’이라는 낡은 기준으로만 평가해 왔다. 그러나 AI의 등장은 이 모든 것을 바꾸고 있다. AI는 과거의 데이터를 학습하여 ‘가격’을 예측하는 것을 넘어, 실시간으로 수집되는 ‘질적 데이터’(에너지 효율, 임차인 경험, ESG)를 분석하여 공간의 ‘총체적 가치’를 재정의하고 있다. 알고리즘, 데이터, 그리고 새로운 자본시장의 탄생 《프롭테크 AI 부동산 금융투자론》.

이 책은 AI가 어떻게 부동산 금융의 패러다임을 ‘분석’에서 ‘예측’으로, ‘예측’에서 ‘처방’으로 바꾸고 있는지 논증하는 통합 이론서이다.

  출판사 리뷰

부동산은 오랫동안 인류가 축적해 온 가장 거대한 자산이지만, 동시에 가장 불투명하고 비유동적인 시장으로 남아 있었다. ‘프롭테크 AI 부동산 금융투자론’은 이러한 전통적 부동산 시장의 구조를 근본적으로 재해석하며, 데이터와 알고리즘을 기반으로 한 새로운 자본시장 패러다임을 제시한다. 특히 AI, 프롭테크, 블록체인, 디지털 자산 등 첨단 기술이 결합되는 변화의 흐름 속에서 부동산 금융이 어떻게 재편되고 있는지를 체계적으로 분석하며, 미래 부동산 투자 환경을 이해하는 데 필요한 이론적 토대를 제시한다.

이 책의 가장 큰 특징은 부동산을 단순한 ‘공간’이 아닌 ‘데이터 기반 자산’으로 바라본다는 점이다. 전통적인 입지 중심의 가치평가 방식을 넘어 AI 기반 자동평가모형(AVM), 디지털 트윈, ESG 데이터 등 다양한 정량·정성 데이터를 통합하여 공간의 총체적 가치를 분석하는 새로운 접근을 제안한다. 이를 통해 부동산 금융이 기존의 사후 분석 중심에서 예측과 처방 중심의 의사결정 체계로 진화하고 있음을 설명하며, AI가 자산 가치 평가와 투자 전략에 어떤 변화를 가져오는지 입체적으로 조명한다.

또한 이 책은 아이바이어(iBuyer) 모델, 크라우드펀딩, eREIT, 부동산 토큰화(STO) 등 글로벌 부동산 금융 시장에서 등장한 다양한 혁신 모델을 심층적으로 분석한다. 특히 기술과 금융, 플랫폼이 결합하면서 나타나는 새로운 비즈니스 구조와 투자 전략을 비교·분석하며, 부동산 시장의 유동성과 접근성을 확장하는 흐름을 조망한다. 이를 통해 독자는 글로벌 프롭테크 산업의 구조와 변화 방향을 폭넓게 이해할 수 있을 것이다.

무엇보다 ‘프롭테크 AI 부동산 금융투자론’은 기술 혁신의 가능성뿐 아니라 알고리즘 리스크, 데이터 편향, 책임 있는 AI 거버넌스 등 미래 금융 환경에서 반드시 고려해야 할 윤리적·제도적 과제까지 함께 다룬다는 점에서 의미가 크다. 부동산, 금융, 기술이 융합되는 시대에 새로운 투자 패러다임을 탐색하고자 하는 연구자와 실무자, 그리고 미래 자산 시장을 이해하려는 독자들에게 중요한 통찰을 제공하는 이론서라 할 수 있다.

  작가 소개

지은이 : 박운선
30여 년간 경제학, 부동산경제학, 금융학, 미래 경영학을 관통하며 공간 불평등 해소를 시대적 소명으로 삼아온 독보적인 전문가로서 기존의 낡은 공간 가치 평가 패러다임에 근본적인 도전을 던지고, 미래를 위한 새로운 모델을 정립하였다.핵심 성과와 독보성AI·ESG 융합 모델 개척: 국내 최초로 AI와 ESG를 부동산에 융합한 연구를 선보이며, 데이터와 통찰력을 기반으로 ‘프롭테크 AI 부동산 금융 투자론’ 창시로 부동산의 가치를 재정의했다.現)한성대학교 대학원 부동산경제학 박사(국내1호)청주대학교 대학원 경제학 박사캐롤라인대학교(미국)미래자산경영전공 교수(학사과정/석사과정/박사과정)한성대학교 부동산대학원 겸임교수 국토부동산연구원 원장 국유부동산연구원 전문연구위원前)한국종합경제연구원 연구전문위원 단국대학교 정책경영대학원 자산관리학과(석사과정) 주임교수 저서《프롭테크 AI 부동산 금융투자론》, 《ESG 부동산 경제학》, 《디지털 자산과 부동산 금융론》, 《프롭테크 AI 주역 부동산 투자론》, 《ESG 공간자산 경제학》, 《부동산 자산관리론》, 《영혼 이중나선 모델(SDHM)》, 《FCG 공간자산 가지(枝) 모델》 등

  목차

저자 소개 04
프롤로그: 새로운 자본시장의 서막 07
이 책의 활용 가이드: 미래 금융 전문가를 위한 항해 지도 08

제1부 새로운 패러다임의 도래

제1장 프롭테크 혁명의 서막: 정보의 성벽에서 알고리즘 자산으로20
1.1 정보의 성벽: 성 안의 중개인과 성 밖의 소비자 20
1.2 프롭테크 2.0: 플랫폼을 넘어 알고리즘 자본으로 23
1.3 알고리즘 자산: 벽돌에서 데이터로 가치의 이전 25
1.4 부동산 금융 투자 사례 연구 28

제2장 AI 엔진: 부동산 금융의 재구성 31
2.1 프롭테크의 새로운 두뇌: AI의 역할 31
2.2 핵심 AI 기술 (1): 머신러닝과 자동화 33
2.3 핵심 AI 기술 (2): 컴퓨터 비전과 자연어 처리 36
2.4 AI가 창출하는 비즈니스 가치: 자동화에서 예측까지 38
2.5 부동산 금융 투자 사례 연구 41

제3장 AI 시대의 현대 포트폴리오 이론 재해석 44
3.1 현대 포트폴리오 이론(MPT)의 한계 44
3.2 AI의 역할: 동적 리스크와 비정형 데이터 47
3.3 AI 기반 자산 배분: 알파와 베타의 재정의 50
3.4 부동산 금융 투자 사례 연구 52

제4장 AVM의 과학: 신경망과 다중 모드 데이터 통합 56
4.1 전통적 가치평가(Valuation)의 딜레마 56
4.2 AVM 2.0: 머신러닝과 신경망의 도입 58
4.3 AVM 3.0: 다중 모드 데이터 통합(Multi-Modal AI) 61
4.4 부동산 금융 투자 사례 연구 64

제5장 질로우 오퍼스의 실패: 알고리즘 리스크의 교훈 67
5.1 아이바이어(iBuyer)의 야망: 데이터에서 거래로 67
5.2 치명적 결함: AVM 2.0 대 AVM 3.0 ... 70
5.3 블랙 스완: 시장 변동성과 모델 리스크 72
5.4 알고리즘 오만의 교훈 75
5.5 부동산 금융 투자 사례 연구 77

제6장 디지털 트윈: 질적 가치의 정량화 81
6.1 벽돌의 데이터화: 디지털 트윈의 정의 81
6.2 [사례 연구] WeWork와 VTS: 상업용 부동산(CRE)의 트윈 83
6.3 질적 가치의 정량화: AVM 3.0의 완성 86
6.4 ESG, 지속가능성, 그리고 미래 88
6.5 부동산 금융 투자 사례 연구 90

제2부 AI 투자 전략과 새로운 비즈니스 모델

제7장 예측 분석: 시장 추세와 사이클 예측 94
7.1 선행 지표의 재발견: 대안 데이터 94
7.2 AI 기반 수요-공급 예측 모델 97
7.3 시장 변곡점과 사이클 감지 99
7.4 부동산 금융 투자 사례 연구 101

제8장 알고리즘 리스크 관리: 개별 리스크와 시스템 리스크 104
8.1 알고리즘 리스크의 정의(질로우의 교훈) 104
8.2 개별 자산 리스크의 정량화(Micro-Risk) 106
8.3 시스템 리스크와 전염 효과(Macro-Risk) 109
8.4 알고리즘 거버넌스와 인간의 개입(The Brake) 111
8.5 부동산 금융 투자 사례 연구 114

제9장 AI 포트폴리오 최적화: 효율적 투자선 구축 117
9.1 MPT의 한계를 넘어: 동적 효율적 투자선 117
9.2 자산군에서 팩터로: 팩터 기반 최적화 120
9.3 초개인화 포트폴리오와 자문형 로보어드바이저 122
9.4 부동산 금융 투자 사례 연구 124

제10장 아이바이어(iBuyer) 모델 심층 분석 127
10.1 iBuyer의 가치 제안: 가격이 아닌 확실성 127
10.2 성공하는 iBuyer의 AVM: AVM 3.0의 완성 129
10.3 금융이 아닌 운영: 아이바이어 팩토리 132
10.4 부동산 금융 투자 사례 연구 134

제11장 아이바이어의 수익성 역설과 지속가능성 138
11.1 박한 마진의 딜레마 138
11.2 자본 비용과 보유 비용의 무게 140
11.3 블랙 스완 시장에서의 생존 143
11.4 부동산 금융 투자 사례 연구 145

제12장 아이바이어의 미래와 시장에 미치는 영향 148
12.1 iBuyer 2.0: 번들링과 서비스 확장 148
12.2 기관 투자자와의 공생 151
12.3 시장에 미치는 영향: 유동성과 가격 발견 153
12.4 부동산 금융 투자 사례 연구 156

제3부 자본의 민주화와 블록체인 혁명

제13장 크라우드펀딩: 적격 투자자를 위한 캐드레 모델 160
13.1 자본의 성벽과 JOBS Act 160
13.2 AI 큐레이션 모델: 캐드레(Cadre) 162
13.3 비즈니스 모델과 유동성의 한계 165
13.4 부동산 금융 투자 사례 연구 167

제14장 모두를 위한 부동산 투자: eREIT의 부상 171
14.1 적격 투자자의 장벽(The Accredited Investor Barrier) 171
14.2 eREIT의 탄생: D2C와 자본의 민주화 173
14.3 AI 기반 팩터 투자와 딜 소싱 175
14.4 eREIT의 유동성과 한계 178
14.5 부동산 금융 투자 사례 연구 180

제15장 크라우드펀딩 플랫폼 비교: 유동성과 리스크 183
15.1 Title II vs. Title IV: 타겟 고객과 규제 183
15.2 AI의 역할 비교: 큐레이션 vs. 딜 소싱 185
15.3 공통의 아킬레스건: 가짜 유동성의 함정 187
15.4 부동산 금융 투자 사례 연구 189

제16장 부동산 토큰화와 증권형 토큰 발행(STO) 193
16.1 유동성 문제의 궁극적 해결책?: 토큰화의 약속 193
16.2 스마트 컨트랙트와 자산의 프로그래밍 195
16.3 STO의 현실적 과제: 규제와 거래소의 부재 198
16.4 부동산 금융 투자 사례 연구 200

제17장 토큰화 사례 연구: 세인트 레지스 아스펜 리조트 203
17.1 최초의 STO 사례와 그 구조 203
17.2 tZERO 거래소와 유동성 실험 205
17.3 아스펜 코인의 교훈: 기술이 아닌 시장이다 207
17.4 부동산 금융 투자 사례 연구 209

제18장 디지털 자산과 규제의 미로 213
18.1 증권법의 망령: 토큰은 증권인가? 213
18.2 거래소의 분리: ATS vs. 암호화폐 거래소 215
18.3 글로벌 규제의 파편화와 미래 217
18.4 부동산 금융 투자 사례 연구 220

제4부 진화하는 글로벌 지형과 상업용 부동산의 미래

제19장 증강된 중개인: 슈퍼 에이전트의 탄생 224
19.1 중개인의 종말 논쟁 224
19.2 슈퍼 에이전트의 AI 무기들 227
19.3 플랫폼의 양극화: 컴패스 vs. 질로우 229
19.4 부동산 금융 투자 사례 연구 232

제20장 글로벌 프롭테크 리더 비교 분석 235
20.1 미국: 자본과 플랫폼의 전쟁 235
20.2 유럽: 지속가능성과 B2B SaaS의 부상 237
20.3 아시아(중국/동남아): 슈퍼 앱과 속도의 생태계 239
20.4 부동산 금융 투자 사례 연구 242

제21장 검색 포털에서 생태계로의 진화 245
21.1 프롭테크 1.0의 한계: 검색에서 거래로 245
21.2 프롭테크 2.0의 진화: 거래 플랫폼의 등장 247
21.3 최종 단계: 생태계의 완성 249
21.4 부동산 금융 투자 사례 연구 251

제22장 사무실의 종말?: 팬데믹 이후 수요 변화 분석 255
22.1 팬데믹의 충격과 하이브리드 워크의 부상 255
22.2 A급과 B/C급 자산의 대분기 257
22.3 AI와 프롭테크의 역할: 공간의 재측정 260
22.4 부동산 금융 투자 사례 연구 262

제23장 적응형 재사용: 낡은 건물의 새로운 생명 265
23.1 B/C급 오피스의 좌초 자산 위기 265
23.2 적응형 재사용의 경제학 267
23.3 AI와 프롭테크의 역할: 가능성의 식별 269
23.4 부동산 금융 투자 사례 연구 272

제24장 대체 자산의 정의와 부상 275
24.1 대체자산: 새로운 주류 275
24.2 데이터센터: 디지털 경제의 물리적 실체 278
24.3 헬스케어와 생명과학: 고령화와 바이오의 공간 280
24.4 부동산 금융 투자 사례 연구 282

제5부 미래를 위한 청사진: 윤리, 전략, 그리고 통합

제25장 디지털 레드라이닝: 알고리즘 편향의 위험 288
25.1 레드라이닝의 유령과 AI의 역설 288
25.2 알고리즘 편향은 어떻게 탄생하는가 290
25.3 차별적 영향과 기업의 책임 292
25.4 부동산 금융 투자 사례 연구 295

제26장 설명가능 AI(XAI)의 의무와 기술적 과제 298
26.1 블랙박스 문제와 설명가능성의 의무 298
26.2 XAI의 주요 기술적 접근법 300
26.3 XAI의 한계와 신뢰의 아키텍처 302
26.4 부동산 금융 투자 사례 연구 305

제27장 신뢰의 아키텍처 구축: 책임 있는 AI 프레임워크 308
27.1 기술(XAI)을 넘어 프레임워크로 308
27.2 핵심 구성요소 1: AI 거버넌스와 리스크 관리 310
27.3 핵심 구성요소 2: Human-in-the-Loop의 제도화 312
27.4 부동산 금융 투자 사례 연구 315

제28장 서비스로서의 지혜(WaaS): 새로운 비즈니스 모델 318
28.1 데이터와 AI를 넘어 지혜로 318
28.2 WaaS의 비즈니스 모델: 초개인화와 처방적 조언 320
28.3 WaaS의 미래: 조언에서 자율 실행으로 323
28.4 부동산 금융 투자 사례 연구 325

제29장 조화 점수: 양적-질적 데이터 통합 모델 328
29.1 정량의 한계와 정성의 필요성 328
29.2 조화 점수(Harmony Score) 모델의 제안 330
29.3 조화 점수와 미래의 자산 운용 333
29.4 부동산 금융 투자 사례 연구 335

제30장 미래의 투자자를 향한 행동 촉구 338
30.1 우리는 무엇을 잃어버렸는가 338
30.2 기술의 사용자에서 설계자로 340
30.3 가장 급진적인 통합의 시작 342
30.4 부동산 금융 투자 사례 연구 344

제6부 연구논문 개발

제31장 공간자산 불평등 해소를 위한 통합적 방법론 구축: 디지털 전환과 포용적 거버넌스를 중심으로 348
31.1 서론 349
31.2 이론적 배경 350
31.3 공간자산 불평등 해결을 위한 통합 방법론 353
31.4 기대 효과 및 정책적 시사점 356
31.5 결론 357

에필로그: 인간을 위한 가장 따뜻한 기술 359
참고 문헌 363
부록 1: 핵심 용어 해설(Glossary) 368

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