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AI 기반 부동산 투기 감별 및 신용점수 감점 연동 제도

# 📘 정책 제안서 ## AI 기반 부동산 투기 감별 및 신용점수 감점 연동 제도 --- ## 1. 정책 명칭 **『AI 기반 부동산 투기 리스크 감별 및 신용 점수 감점 제도』** --- ## 2. 정책 추진 배경 - 부동산 투기세력은 실거주 목적이 아닌 반복적인 매매, 위장전입, 과도한 대출 등을 통해 시장을 교란하고 있음 - 기존 세제 및 규제는 사후적 처벌에 머무름 - 국가 보유 데이터(주민등록, 등기, 대출 등)를 AI로 통합 분석하면, 투기 여부를 정량적으로 판단 가능 - 이를 신용점수에 직접 반영함으로써 금융 시스템 차원의 투기 억제 가능 --- ## 3. 정책 목표 - 실거주자와 투기 세력의 명확한 구분 - AI 분석 기반의 ‘투기 리스크 점수’ 도입 - 해당 점수를 민간 신용평가 시스템과 연동하여 **신용 점수 감점** - 금융 접근 제한을 통해 사전적 투기 억제 --- ## 4. 주요 내용 ### 가. AI 기반 투기 리스크 점수 산출 - 분석 데이터: - 주민등록 전입 이력 vs 등기 소유 현황 - 동일 시기 다주택 보유 여부 - 단기 반복 매매 및 동일 지역 집중 투자 - 위장전입, 편법 증여, 고빈도 담보대출 이력 등 - 점수 범위: **0 ~ 100점** --- ### 나. 신용점수 감점 연동 | 투기 리스크 점수 (R) | 신용점수 감점률 | 예시 (기존 점수 800점 기준) | |-----------------------|------------------|------------------------------| | 60 ~ 69점 | -3% | 776점 | | 70 ~ 79점 | -6% | 752점 | | 80점 이상 | -10% 이상 | 720점 이하 | - 감점은 분기별 자동 반영 - NICE, KCB 등 CB사 평가모델에 연동 - 고위험자는 정부 보증 대출, 특례 상품 등에서 자동 제한 --- ### 다. 회복 메커니즘 - 실거주 전환, 거래 중단, 자산 정리 등의 행동 변화 감지 시 점수 회복 - **점수 회복은 자동적이며, 이의 신청 절차 제공** --- ## 5. 기대 효과 - 실수요자 보호 및 금융 우대 가능 - 투기 세력에 대한 실질적 제재 수단 마련 - 정량화된 리스크 기준으로 금융시장 투명성 확보 - AI 기반의 기계적 판단으로 공정성과 일관성 유지

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