CHALLENGE
부동산 경매에 참여하는 투자자들은 물건마다 등기부등본, 건축물대장, 임차인 현황, 배당 순위를 개별적으로 수집하고 분석해야 했습니다. 권리분석 하나에 숙련 투자자도 평균 3~4시간이 소요되었고, 낙찰가 예측은 오랜 경험에서 비롯된 감(感)에 의존했습니다. 입찰 일정은 개인 메모나 캘린더 앱에 분산 관리되어 중요한 기일을 놓치는 사례도 드물지 않았습니다.
물건 하나당 권리분석 3~4시간, 낙찰가 판단 근거는 개인 경험에만 의존
수작업 경매 분석의 핵심 문제
| 문제 | 영향 |
|---|---|
| 등기부등본 수동 해석 | 선순위 임차권·근저당 누락으로 손실 위험 |
| 낙찰가 감(感) 의존 | 과도한 입찰가 제시로 수익률 악화 |
| 일정 분산 관리 | 입찰 기일 누락, 매각기일 변경 미인지 |
| 낙찰가율 통계 부재 | 지역별·유형별 시장 흐름 파악 불가 |
권리관계가 복잡한 물건일수록 분석 난이도가 높아져 투자 결정이 지연되거나 검토 자체를 포기하는 경우가 발생했습니다.
SOLUTION
시온랩은 물건 발굴부터 입찰 결과 추적까지의 경매 투자 전 과정을 하나의 플랫폼에서 처리할 수 있도록 설계했습니다. 등기부등본 파싱과 배당 계산은 AI가 자동화하고, 낙찰가 예측은 과거 실거래 데이터를 기반으로 산출합니다.
시스템 구조
- 경매 대시보드 — 관심 물건 수, 입찰 예정 건수, 누적 낙찰률, 평균 낙찰가율 등 핵심 KPI를 한눈에 확인하고 주요 일정을 즉시 파악합니다.
보안 정책으로 확대가 제한됩니다
- 물건 상세 및 AI 낙찰가 예측 — 소재지, 감정가, 최저가, 유찰 횟수, 권리관계를 자동으로 정리하여 한 화면에서 파악합니다. 과거 낙찰 데이터를 기반으로 적정 입찰가 범위를 추천하고 낙찰 확률을 시뮬레이션하여 감(感) 의존에서 벗어납니다.
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- 권리분석 자동화 — 등기부등본을 업로드하면 AI가 선순위 권리를 파싱하고, 임차인 현황을 정리하며, 배당 순위를 자동 계산합니다. 복잡한 권리관계도 구조화된 형태로 출력합니다.
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- 입찰 캘린더 — 매각기일, 입찰 예정일을 캘린더로 관리하고 알림을 설정합니다. 입찰 결과는 이력으로 자동 기록되어 낙찰·유찰 패턴을 추적할 수 있습니다.
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- 낙찰가율 통계 — 지역별·물건 유형별 낙찰가율 추이를 차트로 시각화합니다. 시장 흐름을 정량적으로 파악하고 입찰 전략 수립에 활용합니다.
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분석 결과는 모두 구조화된 형태로 저장되어, 이후 유사 물건 검토 시 참조 자료로 재활용할 수 있도록 설계했습니다.
RESULT
| 지표 | Before | After | 개선율 |
|---|---|---|---|
| 물건 권리분석 소요 시간 | 건당 3~4시간 | 20분 내외 | 90% 절감 |
| 적정 입찰가 판단 시간 | 경험 기반 장시간 | AI 즉시 제시 | 80% 단축 |
| 입찰 일정 관리 | 개별 메모·앱 분산 | 통합 캘린더 자동 알림 | 누락 건수 95% 감소 |
| 낙찰가율 추이 파악 | 수동 통계 불가 | 실시간 시각화 | 분석 시간 90% 절감 |
※ 본 프로젝트는 시온랩의 자체 기획·설계 결과물이며, 프로토타입 기준으로 제작되었습니다.
