업무용 부동산 경매에서 낮은 낙찰가는 분명 중요한 조건이다. 그러나 기업이 실제로 사용할 수 있는 공간인지, 안정적인 임차수요가 존재하는지, 예상 수익과 위험을 감안했을 때 적정한 가격인지 설명하지 못한다면 낮은 낙찰가만으로 투자 가치를 판단하기 어렵다. 장은경 저자의 『AI를 활용한 오피스 경매』는 바로 이 가격 이후의 문제를 다룬다.
부동산 경매를 처음 공부할 때 관심은 물건 검색과 권리분석에 집중되기 쉽다. 소멸하지 않는 권리는 없는지, 임차인의 대항력은 어떻게 되는지, 얼마에 입찰해야 하는지가 중요한 문제이기 때문이다. 그러나 업무용 부동산은 법적 권리관계가 정리됐다고 해서 투자 판단까지 끝나는 자산이 아니다.
오피스는 기업이 사용하는 공간이다. 따라서 입지뿐 아니라 임직원의 접근성, 주차 여건, 건물 관리 상태, 내부 구조와 공간 활용성, 해당 지역의 임대수요까지 함께 살펴볼 필요가 있다. 직접 사용할 사옥이라면 기업의 업무 방식과 향후 확장 가능성을 고려해야 하고, 임대 목적이라면 예상 임대료와 공실 가능성, 관리비 부담 등을 따져야 한다.
장은경 저자의 『AI를 활용한 오피스 경매』는 물건 검색과 권리분석, 현장조사, 수익률 계산, 적정 입찰가 결정, 낙찰 후 활용까지 이어지는 과정을 업무용 부동산의 특성에 맞춰 정리한다.
저자의 배경 역시 책의 문제의식과 연결된다. 장은경은 부동산 업계에서 11년간 경험을 쌓았고 기업의 이전과 확장에 필요한 업무공간을 중개해 왔다. 이런 현장에서는 서류에 나타난 면적과 가격 외에도 실제 기업이 공간을 선택하거나 포기하게 만드는 조건을 확인해야 한다. 책이 주차, 관리 상태, 임대수요, 공간 활용성을 함께 살피는 이유다.
책 제목에서 또 하나 눈에 들어오는 요소는 AI다. 부동산 투자에서 AI를 활용한다는 표현은 자칫 투자 결정을 자동화하는 기술처럼 받아들여질 수 있다. 그러나 부동산은 현장성이 강한 자산이다. AI가 권리관계와 물건 정보를 정리하고 여러 대안을 비교하는 데 도움을 줄 수는 있지만, 건물 상태와 주변 환경, 실제 이용 편의성까지 대신 판단할 수는 없다.
따라서 AI의 실질적인 가치는 ‘결정을 대신하는 것’보다 ‘검토 과정을 구조화하는 것’에서 찾는 편이 적절하다. 여러 물건의 가격과 면적, 예상 임대료, 관리비, 주차 조건 등을 같은 기준으로 비교하고 누락된 확인사항을 점검하는 과정에서 AI를 활용하면 정보 처리의 효율성을 높일 수 있다. 다만 최종 판단에는 원자료 확인과 현장조사가 뒤따라야 한다.
오피스 경매에서 적정 입찰가 역시 단순한 시세 할인율의 문제가 아니다. 임대수익을 목적으로 한다면 예상 수입과 비용, 공실 위험을 반영해야 하며, 기업이 직접 사용할 경우에는 임차를 지속했을 때의 비용과 매입 후 활용성을 함께 검토해야 한다. 결국 핵심은 낮은 가격이 아니라 그 가격을 지불할 이유를 설명할 수 있는가에 있다.
『AI를 활용한 오피스 경매』가 던지는 질문도 여기에 닿아 있다. 경매시장에서 ‘낙찰받을 수 있는 물건’을 찾는 것을 넘어 ‘낙찰받아도 되는 물건’을 어떻게 구별할 것인가. 업무용 부동산과 AI의 결합을 바라볼 때도 기술보다 먼저 필요한 것은 이 판단 기준이다.
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