이 연구는 부동산 투자금융기관, 개발자, 건설사, 신탁회사 및 자산 운용사 등을 위한부동산 시장 예측과 투자 자산의 운영수익 극대화를 위해 No Code AI 활용 방안을 탐구했다. 디지털 전환 시대와 AI 도입이 부동산 산업에 미치는 영향을 분석하고, 컴퓨터 비전문가도 쉽게 AI 를 활용할 수 있는 No Code 기반을 활용하고자 하였다.
연구는 먼저 코딩 기술의 한계를 논의했다. 과거 비주얼 베이직이 복잡한 분석 도구의 요구사항을 충족하지 못했던 사례와 같이, No Code AI 도 세밀한 분석 도구를 만드는 데 한계가 있다. 또한, 개인정보 3 법(개인정보 보호법, 정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률, 신용정보의 이용 및 보호에 관한 법률)으로 인해 데이터를 활용하는 데 제약이 따른다. 이는 AI 분석에 필요한 대량의 데이터를 확보하고 활용하는 데 큰 걸림돌로 작용할 수 있다.
연구는 SER-M 모델을 적용하여 부동산 관련기업의 No Code AI 의 전략적 도입 방안을 모색했다. 이를 통해 부동산 도메인 전문가와 IT 전문가 간의 협업을 강화하고, 인프라를 최적화하며, 신속하고 효율적인 문제 해결을 가능하게 했다. No Code AI 도구를 통해 비전문가도 복잡한 데이터 분석과 예측을 수행할 수 있어, 부동산 시장의 변동성을 정확하게 예측하고, 투자 전략을 최적화할 수 있었다.
향후 연구에서는 No Code AI 의 적용 범위를 확대하고, 다양한 사례를 통해 그 효과성을 검증하는 작업이 필요하다. 특히, 개인정보 보호와 관련된 법적 제약을 극복할 수 있는 방안과 더 정밀한 분석 도구 개발에 대한 연구가 필요하다. 또한, 부동산 도메인 전문가들이 제시한 AI 활용방안과 요구사항에 대한 추가 연구도 필요하다.
결론적으로, No Code AI 는 부동산 시장에서 혁신적인 도구로 자리매김할 수 있는 잠재력을 가지고 있으며, 이 연구는 부동산 시장의 효율성과 투명성을 높이고, AI 를 활용한 데이터 기반의 부동산 투자체계 구축에 활용되어 투자 성과를 극대화하는 데 기여할 것이다.