# 📘 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
댓글 -
정렬기준
0/300