부동산 산업은 올바른 질문을 한다면 데이터를 이용해 문제를 해결할 수 있습니다.

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부동산 산업은 올바른 질문을 한다면 데이터를 이용해 문제를 해결할 수 있습니다.

2025년 1월 22일| 인터뷰

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맥킨지의 제휴 파트너인 줄스 바커는 부동산 회사가 AI 기반 데이터 수집 여정을 시작할 수 있는 방법에 대해 설명합니다.

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기사(4페이지)

데이터는 AI 솔루션의 동력이지만, 올바른 데이터를 수집, 구조화, 배포하는 역량을 개발하는 것은 엄청난 도전입니다. 부동산 산업의 경우 리더가 어떤 질문에 답하려고 하는지 알면 작업이 훨씬 쉬워집니다.

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케이티 맥라플린: 부동산 리더가 새로운 AI 도구 중 일부를 활용하고 싶어한다고 가정해 보겠습니다. 시작하기 위해 데이터로 작업하는 데 어떤 접근 방식을 취합니까?

Jules Barker: 그렇지 않습니다. 데이터 수집, 구조화 또는 어떤 종류의 모델에 데이터를 공급하기 전에 먼저 무엇을 하고 싶은지 스스로에게 물어봐야 합니다. 한 걸음 물러나서 "무엇에 어려움을 겪고 있는가? 우리의 경쟁 우위는 무엇인가? 아니면 무엇이어야 하는가?"라고 물어봐야 합니다.

그런 다음 그들은 이러한 문제가 제기하는 프로세스와 인재 과제를 이해해야 합니다. 우리는 대부분의 조직이 훌륭한 아이디어를 가지고 있지만 그것을 실행하는 데 어려움을 겪는다는 것을 알게 되었습니다. 그래서 그들은 어떤 데이터와 시스템이 필요한지, 그리고 누가 그것을 제공하는 데 도움을 줄 수 있는지 생각해야 합니다.

케이티 맥라플린: AI 기반 솔루션으로 해결할 수 있는 자산 관리자의 문제의 예를 들어줄 수 있나요?

Jules Barker: 여러분이 자산 관리자이고, 여러분의 팀이 부동산, 임대 및 기타 자산 정보에 대한 정보를 사냥하는 데 어려움을 겪고 있다고 가정해 보겠습니다. 여러 프로그램과 시스템이 여러분의 팀을 늦추고 오류, 여러 번의 확인 및 재작업의 형태로 위험을 발생시키고 있습니다. 여러분은 정확하고 쉽게 접근할 수 있는 단일 진실의 소스를 제공하여 직원들을 더 효율적이고 효과적으로 만들고 싶어합니다.

쥘스 바커

Jules Barker의 사진

해결책은 AI를 사용하여 다양한 종류의 스크립트로 작성되고 손으로 쓴 메모가 있는 종이 임대 계약서를 읽는 것으로 시작할 수 있습니다. 이 데이터를 단일하고 안전하고 관리되는 환경으로 디지털화하고 구조화하면 종종 부동산의 정확한 평방 피트 또는 임대 계약 만료일에 대한 모순과 같은 모든 종류의 문제가 드러날 수 있습니다. 이러한 불일치가 드러나면 해결할 수 있습니다.

정확하고 일관된 데이터는 회사가 더 빠르고 자신 있게 움직일 수 있게 해줍니다. 데이터 수집과 검증에 수 시간을 소비하는 대신, 사람들은 더 빠르고 더 나은 결정을 내리는 데 시간을 재투자할 수 있으며, 이는 궁극적으로 회사 성과를 향상시킬 수 있습니다.

케이티 맥라플린: 건물 운영자가 더 나은, 더 체계적인 데이터를 통해 해결할 수 있는 문제의 예를 들어볼까요?

Jules Barker: 질문은 " 세입자들에게 긍정적인 경험을 제공하는 방식으로 포트폴리오 전체에서 에너지 소비를 어떻게 줄일 수 있을까 ?"라고 가정해 보겠습니다.

과거에는 건물에 에너지가 한 번 공급되고 매달 말에 청구서가 왔습니다. 부동산 관리자는 세입자의 면적에 따라 청구서를 세입자에게 할당했습니다. 하지만 오늘날 스마트 미터는 누가 어느 시간대에 얼마나 많은 에너지를 사용하는지 보여줍니다. 우리는 세입자가 자신의 특정 에너지 사용량을 보는 것만으로도 소비를 줄이도록 준비하고 인센티브를 받는다는 것을 관찰했습니다. 어떤 경우에는 30~40%까지 줄일 수도 있습니다. 특히 건물의 시스템 데이터가 단일 대시보드에 통합되면 비효율성을 쉽게 발견할 수 있습니다.

케이티 맥라플린: 오늘날 건물들은 5년 전에는 수집할 수 없었던 어떤 종류의 데이터를 수집할 수 있을까요?

Jules Barker: 사무실 환경에서는 비교적 최근까지 매일 사무실로 들어오는 사람의 수를 세는 것 이상의 일을 하는 데 꽤 많은 비용이 들었습니다. 지난 5년 정도 동안 사무실에서는 발걸음 카운터, Wi-Fi 시스템, 천장의 수동 적외선 센서, 블루투스 비콘을 통해 공간이 어떻게 사용되는지에 대한 보다 세부적인 뷰를 만드는 것이 거의 보편화되었습니다.

하지만 오늘날의 진짜 혁신은 특정 단일 정보 피드가 아니라 데이터를 한곳에 모으는 능력 입니다 . 세분화된 내부 데이터는 예를 들어 과거 부동산 성과 데이터와 지역 및 지역 인구 통계 데이터와 계층화되어 포괄적인 뷰를 만들 수 있습니다.

케이티 맥라플린: 부동산 회사가 세부적이고 포괄적인 데이터 관점을 통해 답할 수 있는 질문의 예는 무엇이 있나요?

Jules Barker: 예를 들어, 시장에 정통한 투자자를 생각해 보세요. 그는 건물을 필요한 지속 가능성 기준에 맞추는 데 무엇이 필요한지 완벽하게 알고 있습니다 . 그들은 더 빨리 입찰하거나 더 많이 입찰할 수 있으며, 그렇게 함으로써 이점을 얻을 수 있습니다.

또는 지역 인구 통계와 쇼핑몰의 자세한 방문객 역학을 진정으로 이해하는 쇼핑몰 운영자를 선택하세요. 운영자는 특정 소매점에 가장 적합한 세입자를 더 정확하게 타겟팅할 수 있습니다.

세입자의 행동과 공간 사용에 대한 세부적인 데이터는 이탈 분석에 정말 도움이 될 수 있습니다. 대중교통과의 근접성, 근처 레스토랑의 품질, 지역 인구를 포함한 비전통적인 정보와 함께 계층화할 수 있으며, 이는 잠재적 거주자 행동에 대한 정보를 제공합니다. 적절한 데이터를 통해 소유자는 임대가 끝날 때 어떤 세입자가 이사할 가능성이 더 높은지 예측할 수 있으며, 이를 통해 세입자와 협력하여 유지율을 개선하는 방법을 알 수 있습니다.

케이티 맥라플린: 부동산 회사는 어떤 문제를 먼저 해결해야 할지 어떻게 알아낼까요?

Jules Barker: 가장 중요한 질문입니다! 가능한 한 많은 데이터를 수집하고 분석하여 가장 큰 과제와 기회를 찾아내고 싶은 유혹이 들 수 있습니다. 하지만 우리는 회사가 모든 자산, 운영 및 시장 데이터를 모아서 큰 더미에 밀어넣어서는 안 된다고 굳게 믿습니다. 그런 다음 모든 것을 구조화할 예정이더라도요. 그러면 결과가 나오기까지 프로세스에 몇 년이 더 걸릴 수 있습니다. 또한 역효과가 있을 수 있습니다. 회사가 나중에 해결하고 싶은 문제에 대해 잘못된 방식으로 잘못된 데이터를 수집했다는 것을 알게 될 수 있기 때문입니다.

대신 부동산 회사 내의 팀은 직면한 과제와 AI 및 Gen AI로 포착하고자 하는 상승 기회를 분석해야 합니다 . 그런 다음 고위 경영진은 각 프로젝트에 걸리는 시간, 구현 용이성 및 영향 가능성에 대한 추정치를 기반으로 프로젝트의 우선순위를 정할 수 있습니다. 회사는 거의 항상 빠른 승리와 가장 우선순위가 높은 혁신적 사용 사례를 식별할 수 있다는 것을 발견했습니다. 그런 다음 신속하게 혜택을 가져오는 후회 없는 조치를 시작할 수 있습니다. 중요한 것은 이를 통해 그렇지 않으면 변화에 대한 방해자가 될 수 있는 이해 관계자에게 추진력을 보여줄 수 있다는 것입니다.

케이티 맥라플린: 승리로 이어질 수 있는 마지막 고려사항이 있나요?

Jules Barker: 모든 기술 구축에는 지속적인 설계 및 범위 선택이 필요하며, 이는 누적적으로 최종 제품을 형성합니다. CEO가 스폰서로서 책임을 지는 활동적인 C-suite가 있는 결합된 비즈니스 및 기술 팀은 성공에 필수적입니다.

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저자에 관하여

Jules Barker 는 McKinsey 런던 사무소의 준파트너입니다. Katy McLaughlin 은 Southern California 사무소의 전무 편집자입니다.