'RA 그랜드 오픈' 알스퀘어, 데이터 혁명으로 부동산 투자 패러다임 바꾼다

- RA, 지난 1년 7,000개 자산 DB·150개 고객사 확보...누적 10만 건 이상 현장 의사결정에 활용 - 자산운용·증권사·은행·해외투자사·대학·언론 도입...투자분석·리스크관리·영업개발·연구 등 다목적 활용 - 향후 AI 기반의 자동 가치평가·가격 예측, 주거 DB 탑재 본격화...아시아 대표 부동산 데이터 솔루션으로 도약 [caption id="attachment_1017358" align="alignnone" width="696"] [사진설명]이용균 알스퀘어'RA 그랜드 오픈' 간담회에서 상업용 부동산 데이터 솔루션의 성과와 전략을 발표하고 있다. 데이터 기반 의사결정 전환을 통한 시장 구조 혁신과 RA의 향후 확장 로드맵을 설명하는 모습.[/caption]국내 대표 상업용 부동산 종합서비스 기업 알스퀘어(대표 이용균)가 'RA(Rsquare Analytics)' 그랜드 오픈 행사를 열고, 상업용 부동산 데이터 솔루션의 테스트 운용 성과와 AI 기반 확장 전략을 공개했다. RA는 국내 상업용 부동산 시장의 고질적인 정보 비대칭 문제 해결을 위해 탄생한 솔루션이다. 현장의 살아있는 1차 데이터와 시계열 분석을 핵심 가치로 내세워 지난 1년간 괄목할 성과를 달성했다. 이용균 대표는 "RA의 등장으로, 인적 네트워크에 의존하던 상업용 부동산 시장에, 데이터 인프라 기반의 새 시대를 열었다"며 "축적된 인사이트를 바탕으로, AI를 접목한 서비스 고도화에 나선다"고 밝혔다. ▶ 상업용 부동산 시장의 구조적 문제와 RA 등장 배경 국내 상업용 부동산 시장은 오랫동안 정보 비대칭성, 불투명성, 체계적이지 못한 정보 관리 체계라는 구조적 한계를 안고 있었다. 대형 빌딩 투자에 필요한 임대료, 공실률, 임대차 구조 같은 기본 정보조차 체계적으로 얻기 어려워 투자자는 인적 네트워크와 비공식 정보 채널에만 의존해야 했다. 오프라인에 파편화된 정보들은 수집에 막대한 시간과 비용을 소요했다. 거래 사례와 임대 시세, 공실률, 테넌트 구성 같은 기본 자료마저 각기 다른 출처에서 가져와 정확성을 맞추는 데만 시간이 걸렸고, 어렵게 모은 정보라 해도 단편적이고 일관성이 없는 경우가 대부분이었다. 이 때문에 수백억 원대 투자 결정이 제한된 정보에 기대어 이뤄지고는 했으며, 투자 타이밍을 놓쳐 수익률이 저하되는 경우도 빈번했다. 해외에는 RCA(Real Capital Analytics), CoStar 등 글로벌 표준 솔루션이 있었으나, 국내 상업용 부동산 시장에 특화된 솔루션은 전무한 상태였다. 현장의 미시적 특성을 반영하지 못한 글로벌 플랫폼들도 한국 시장에는 충분하지 않았다. 또한 신규 투자자나 디벨로퍼들이 시장에 접근하기 어려운 폐쇄적 거래 구조는 시장의 확장과 경쟁을 저해했다. 이용균 대표는 "한국 상업용 부동산 시장에서는 객관화되고 정량화된 지표가 없어 의사결정을 감과 경험에만 의존할 수밖에 없었다"며 "이것이 시장 가치의 저평가로 이어지고, 해외 투자 유치에도 난항을 겪게 했다"고 지적했다. 알스퀘어는 2009년 설립 이후 2012년부터 상업용 부동산 시장의 이 같은 구조적 문제를 해결하기 위해 현장 기반 데이터 수집을 시작했다. 초기 30명의 직원이 5년간 전국 50개 이상 도시의 오프라인 정보를 일일이 수집했으며, 배달의민족, 리멤버가 오프라인 정보를 온라인화한 것처럼 상업용 부동산 시장에서 동일한 혁신을 이뤄냈다. 이를 관리하는 RTB 솔루션 개발과 함께, 2016년부터 사업화 실적을 냈고, 지난 10여 년에 걸쳐 연 65% 고속 성장을 달성했다. 더 나아가 소프트뱅크, 스틱피로부터 약 1,150억 원의 누적 투자를 유치했으며, 부동산 데이터·솔루션 서비스뿐 아니라 인테리어, 건축 등 부동산 전 영역의 통합 솔루션 제공사로 성장했다. RA 출시는 국내 상업용 부동산 업계에 데이터 기반 디지털 혁신의 이정표로 평가받는다. 수십억 달러 규모의 대형 글로벌 투자 유치도 신뢰할 수 있는 데이터에 근거해 이뤄질 수 있는 토대를 마련했다. 과거 인맥이나 개별 컨설팅에 의존해 확보하던 정보가 이제, 즉각적이고 일관된 데이터로 제공된다. 알스퀘어는 "이를 통해 국내 시장은 인적 네트워크 중심에서 관계 중심 거래를 거쳐, 이제 데이터 기반 의사결정으로의 근본적인 전환이 가속화되고 있다"고 평가했다. ▶ 7,000개 자산 DB, 150개 고객사, 누적 10만 건 이상 활용 출시 1년을 맞은 RA는 양적·질적 측면 모두에서 의미 있는 성과를 거뒀다. 현재 전국 7,000개 이상의 상업용 부동산 자산 데이터를 제공하며, 월평균 1만 건, 누적 10만 건이 넘는 상세 데이터가 거래·평가 실무에 활용됐다. 고객사 확대 속도는 더욱 눈에 띈다. RA는 출시 8개월 만에 싱가포르 GIC, 독일 DWS, PAG 등 50개 이상 기관에 도입되며 이례적인 초기 성과를 올렸다. 검증 기준이 엄격한 대형 금융기관과 글로벌 투자자들이 주 고객층을 형성했다는 점에서, 초기 확보한 50곳 이상의 레퍼런스는 RA 데이터의 완성도와 신뢰성을 입증한다. 출시 1년이 지난 현재, 고객사는 150곳으로 늘었다. 국내 4대 시중은행 중 처음 RA를 도입한 우리은행을 비롯해 삼성증권, 이지스자산운용, 코람코자산신탁, 현대커머셜 등 금융권과 운용사, 투자기관이 폭넓게 포함됐다. 알스퀘어는 "국내외 대형 투자기관들이 RA 데이터를 투자평가에 참고하고 중요한 의사결정에 활용한다는 것은 글로벌 수준의 정합성과 완성도를 갖췄다는 방증"이라며 "'탑티어 금융·투자사들이 사용하는 솔루션'이라는 신뢰를 바탕으로 다양한 분야의 주요 기업 도입이 본격화되고 있다"고 밝혔다. ▶ 글로벌 플랫폼 대비 RA의 차별성 RA 등장 전까지 국내 상업용 부동산 데이터 시장은 최적화된 인프라가 부재했다. 해외의 'RCA(Real Capital Analytics)'나 CoStar는 거래 사례 통계나 국가 단위 데이터 위주로 서비스해 국내 시장의 미시적 특성을 반영하는 데 한계가 있었다. 이와 달리, RA는 국내에 특화한 정밀 데이터로 이러한 격차를 메운다. 이용균 대표는 "대형 빌딩 거래에서 이처럼 상세한 정보를 종합적으로 볼 수 있는 툴은 RA가 유일하다"며 "이것이 신뢰성과 정확성을 중시하는 금융사와 기관투자자들이 연이어 도입하는 이유"라고 설명했다. RA 솔루션은 개별 자산의 임대 현황과 수익성 지표, 장기 시장 추이, 권역별 벤치마크 데이터 등 마이크로·매크로 비교 정보를 실시간으로 제공한다. 이전까지 인적 네트워크나 별도 용역을 통해서만 파악 가능했던 내용을 손쉽게 얻을 수 있다. 또한 현장 실사 기반 데이터를 포함해 기존 타사 솔루션들이 제공하지 못하는 임대차 조건이나 건물 운영 정보도 반영한다. ▶ 부동산 투자·운용부터 영업기회 확보까지, 다양한 목적에 적용되는 RA RA의 정확하고, 깊이 있는 데이터는 금융 및 부동산 의사결정 현장에서 실질적 인사이트 도구로 활용된다. 은행을 비롯한 금융권은 여신 심사나 대출 의사결정 시 담보 부동산의 임대 현황, 최신 거래 사례, 시세 변동을 검토한다. 증권사 애널리스트와 투자운용사는 RA가 제공하는 임대차 이력과 시장 지표를 인용해 투자보고서 및 리서치 자료를 작성하고, 포트폴리오 전략을 수립한다. 자산운용사는 매입 검토 중인 오피스 빌딩의 캡레이트(Cap Rate)가 시장 평균 대비 적정한 수준인지를 RA의 방대한 시세 DB로 검증한다. 이어 투자 심의 과정에서 RA가 제시하는 동급 자산의 임대료 수준과 공실 추이를 벤치마크 지표로 삼을 수 있다. 한 시중은행의 도입은 WM(자산관리)·PB(프라이빗뱅킹)·기업금융 부문이 RA를 통합 활용하는 사례다. RA 데이터가 대출 심사부터 빌딩 매각 전략 수립까지 은행 전략 전반의 의사결정 기반이 되고 있음을 보여준다. 건설사 및 부동산 디벨로퍼도 RA를 적극 활용한다. 사업지 프로젝트 타당성 조사와 입지 분석에 RA를 활용해 해당 지역의 임대 시세와 수요 전망 데이터를 참고한다. 이를 통해 개발 프로젝트의 수익성을 객관적으로 평가한다. 부동산 및 금융·평가 기관은 RA 데이터로 대형 부동산 가치평가 보고서를 작성하거나 리스크 분석을 정교화 한다. PM(자산관리) 업계도 임차인 재협상과 임대 전략 수립 시 RA의 시장 평균 임대료 추이를 참고한다. RA는 기본적인 부동산 투자·운용을 넘어, 영업 기회 확보 및 대학 연구 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 개발·건설, 공공 분야는 물론, 딜 소싱이 필요한 B2B 서비스 기업, 출점 및 매장 운용 전략 수립 수요가 있는 F&B와 같은 리테일 분야다. ▶ AI 기반 미래 예측 강화와 산업 도메인 확장 RA는 축적된 방대한 데이터를 바탕으로 AI를 접목한 차세대 기능을 순차적으로 선보이며 솔루션 가치를 끌어올릴 계획이다. 우선, 자동 가치산정(AVM) 기능과 임대료 예측 모델을 개발해 개별 부동산의 현재 가치와 미래 임대료 상승률을 자동 산출하는 AI 서비스를 준비 중이다. 사용자는 대상 자산의 미래 수익성이나 적정 매입가를 보다 쉽게 가늠할 수 있게 된다. 이를 통해 RA는 과거 데이터 분석을 넘어, 미래 의사결정을 돕는 예측 가치를 제공한다. 또한 기존에 RA에 탑재된 지리정보 기반 입지분석 기능을 고도화해, AI 알고리즘이 입지 조건과 주변 상권 데이터를 종합 분석한 투자 적합도 지표를 제시하게 된다. 입지 선택이나 개발 전략 수립 시, 사람이 놓치기 쉬운 패턴과 변수를 데이터가 자동으로 포착하는 기능이다. 부동산 개발·투자 의사결정에 새로운 통찰을 줄 것으로 기대된다. 더불어 알스퀘어는 RA의 맞춤형 보고서 자동화 기능과 영문 인터페이스 고도화 등 서비스 강화를 지속한다. 투자자 필요에 따라 맞춤 리포트를 AI가 생성하고, 글로벌 투자자가 쉽게 활용할 수 있도록 전문 용어 해설과 실시간 번역이 적용된 권위 있는 영문 서비스를 제공한다. 마지막으로 RA는 물류와 오피스 중심에서 벗어나, 기관투자자가 확장을 꾀하는 주거 및 리테일 등 다양한 산업 도메인으로 데이터 커버리지를 확대한다. 이를 통해 RA는 부동산 자산군 전반에 걸친 종합 데이터 솔루션으로 진화할 계획이다. ▶ RA의 핵심 가치: 현장 기반 1차 데이터와 시계열 구조, 3중 검증 RA가 내세우는 강점은 데이터 정확도와 관점의 깊이다. 현재 RA에는 전국 7,000개 이상의 상업용 부동산 자산 정보가 시계열 DB로 구축됐다. 이 중 주요 오피스빌딩 약 1,600곳과 물류센터 1,100여 곳은 60명 이상의 전문 리서치 조직이 매월 직접 방문·확인해 임대료와 임차인, 공실 등 최신 정보를 업데이트한다. 이렇게 수집된 현장 데이터는 건축물대장 등 공식 문서만으로는 파악이 어려운 - 실제 임대료 수준이나 현재 공실 여부, 물류시설의 온도 구간, 트럭 도킹 가능 여부 등 - 디테일 요소를 직접 확인해 반영함으로써 정밀도를 높인다. RA는 '알스퀘어 고유의 현장조사 정보'를 '기존 공실률·거래 사례 등 공공 데이터와 교차 분석'하고, 필요시 건물 관리업체 및 임차인 인터뷰를 통해 '사실관계를 재확인'하는 3중 검증 시스템을 적용, 운영한다. 이용균 대표는 "현장에서 얻은 1차 데이터를 철저한 검증 과정을 거쳐, 축적하는 체계적 데이터 관리 방식"이라고 RA의 원천 정보를 설명했다. 데이터는 시계열 구조로 축적된다. 이용자는 RA 플랫폼에서 개별 빌딩의 실거래가 추이와 임대료 변동 추세, 공실률 변화, 층별 임차인 구성 변화 등을 10년치 시간 흐름에 따라 한눈에 파악할 수 있다. 회사는 "실시간 임대 시세 및 공실률, 건물 스펙, 임대차 만기 정보는 물론, 권역별 시장 비교와 과거 지표까지 종합적으로 확인 가능하다"며, "이를 통해 시장의 미시적 디테일부터 거시적 흐름까지 입체적 분석이 가능하다"고 설명했다. 알스퀘어는 이번 행사를 통해 RA의 지난 1년 운영 성과와 비전을 제시하며, 국내 부동산 시장에서 데이터 솔루션이 갖는 전략적 의미를 강조했다. 이용균 대표는 "RA는 국내 시장의 정보 장벽을 획기적으로 낮춘, 정밀 상업용 부동산 분석 솔루션"이라며 "끊임없는 데이터 품질과 실용성 개선을 통해 부동산 업계의 '블룸버그'와 같은 독보적 입지를 구축할 데이터 솔루션으로 자리매김하겠다. 나아가 CoStar, RCA 등 글로벌 부동산 분석 서비스와 어깨를 견줄 것"이라고 기대했다.