09:00 · 트레이닝룸
홈즈 AX 2026
상반기
사람의 시간을 줄이고, 의사결정을 빠르게.
발표: 홈즈 AX팀
진행 우선순위는 다음 미팅에서 의논합니다.
같은 인원으로 매출을 2배
만드는 일입니다.
AX는 IT 과제가 아니라 '경영 결단'입니다.
DX가 "수기를 시스템으로 바꾸는 일"이었다면, AX는 사람의 판단을 AI가 대신하게 하는 일입니다.
그래서 IT팀이 아니라 임원진이 결정해야 합니다.
Refounder Textbook 자료 인용
AI를 도구로 쓰는 회사
기존 업무에 AI 기능을 끼워 넣는 단계. 효율은 올라가지만 본질은 그대로.
AI를 만드는 회사
자체 모델·데이터·기술을 직접 연구·개발하는 단계.
AI로 운영되는 회사
정체성·플랫폼·조직·인프라를 다시 세운 회사. 회사 자체가 AI 기반으로 재창업된 상태.
AI를 쓰는 회사가 아니라, AI로 다시 태어난 회사로 운영체제 자체를 뜯어고쳐야 생존할 수 있습니다.
출처: Refounder Textbook · 이태현 공유 (2026-04월)왜 하필 '지금'인가 — 세 개의 동시 변곡점.
2년 전 AI는 비싸고, 틀리고, 위험했습니다. 지금은 매물 분석·계약서 검토·고객 응대 영역에서 사람보다 빠르고 정확합니다. '좀 더 지켜보자'의 기회비용이 이미 크게 누적되고 있습니다.
Refounder Textbook 인용
비용 붕괴
한계 비용이 제로에 수렴하는 자율 생산.
AI 단가는 매년 1/10 수준으로 내려가고 있습니다. 인간 노동 시간에 의존하는 비용 구조 자체가 무너지는 중입니다.
진입장벽 증발
경쟁자는 같은 산업이 아니라 다른 산업에서 옵니다.
AI OS를 장착한 외부 플레이어가 부동산 산업의 경계를 넘나들기 시작했습니다. 도메인 진입 비용이 사라지고 있습니다.
고객 기준점 이동
고객은 사람의 시간이 아니라 AI 결과물에 지갑을 엽니다.
응대 속도·정확도·24시간 가용성 — 고객이 당연하다고 생각하는 기준선이 매년 한 단계씩 올라갑니다.
부동산은 AX가 가장 잘 먹히는 산업입니다.
홈즈가 매일 하는 일 다섯 가지 — 전부 AI가 가장 잘하는 영역입니다. 효과가 즉시 숫자로 나옵니다.
부동산 적용 / 운영 데이터
매물 콘텐츠·사진·카피
지점·호실별 마케팅 자료를 AI가 양·품질·다국어 동시에 생성.
임차/임대 문의 응대
반복 질문 비중이 80%대. 24시간 다국어 1차 응대를 AI가 담당.
계약서·서류 검토
표준 계약·특약·갱신 항목 대조와 리스크 요약을 AI가 1차 검토.
시세·수익률·입지 분석
공공·시장 데이터를 결합해 자산 의사결정을 위한 메모를 자동 생성.
매물–고객 매칭
고객 선호·예산·체류 조건을 학습해 적합 매물을 자동 매칭.
고객 쿼리·시장 데이터가 매입·기획 시점을 알려주는 시대 — 사람은 가장자리에서 운영자·책임자·코치 역할로 재배치됩니다.
출처: 미니 AGI 청사진 4요소 · 인간 재배치 항목안 하면 어떻게 되는가 — PropTech 선발자와의 격차.
"할까 말까"가 아니라 "언제 시작할까"의 문제입니다. 늦어질수록 따라잡기 비용은 기하급수적으로 늘어납니다.
PropTech 선발자 동향
데이터 격차
선발자가 운영 데이터를 쌓을수록 모델 정확도 격차가 기하급수적으로 벌어집니다. 추격은 거의 불가합니다.
인건비 구조
같은 매출을 만들기 위해 더 많은 사람이 필요해집니다. 가격 경쟁력 자체가 침식됩니다.
인재 유출
우수 인재는 'AI를 잘 쓰는 회사'로 이동합니다. 채용 시장에서 후순위 옵션으로 밀려납니다.
고객 이탈
고객 응답 속도·24시간 가용성이 표준이 됩니다. 사람 시간 기반 응대만으로는 표준 미달입니다.
선발자가 AI OS를 깔아두면, 후발자는 같은 산업이 아니라 다른 산업에서 들어오는 외부 포식자까지 막아야 합니다.
출처: 진입장벽 증발 · Triad of Disruption그럼 뭐부터 — 작게, 빠르게, 측정 가능하게.
대규모 시스템 교체가 아닙니다. 3개월 안에 1~2개 업무에 적용 → 효과 측정 → 확장 또는 폐기. 6개월이면 ROI가 숫자로 나옵니다.
Refounder Textbook
작게 시작
전사 시스템을 한 번에 바꾸지 않습니다. 가장 사람 시간이 많이 드는 업무 1~2개에 먼저 적용합니다.
빠르게 검증
완벽한 로드맵에 수개월을 쓰지 않습니다. 80%를 1주일 안에 만들고 운영자에게 즉시 붙입니다.
측정 가능하게
응답 시간·재실률·D+0 처리율 같은 숫자로 합격/불합격을 가립니다. 검증되면 확장, 안 되면 폐기.
마지막 20%가 승부
AI가 80%를 만들어주는 시대 — 차이는 마지막 20%에서 납니다.
완벽한 로드맵에 시간을 쓰는 대신 80%를 빠르게 만들고, 검증과 디테일은 운영 현장에서 마무리. 작은 사이클을 자주 돌리는 회사가 결국 모든 업무에서 한 발 앞서갑니다.
두 트랙으로 동시에 진행합니다.
분리되어 있지만 한 방향입니다. 같은 데이터, 같은 디자인, 같은 거버넌스를 공유합니다.
2026-05-04 회의 확인
운영 자동화 트랙
라스트마일 자동화 · 경영지원 · 대시보드 · 거버넌스
- LM 자동화문의·투어·계약·입금·임대차 신고 5단계
- 경영지원 Slack 어시스턴트회의록·시트·Notion 통합 검색 응답
- AX 대시보드P&L · 객실 · 지상관리 한 화면
- AX 거버넌스요청 일원화·우선순위 매트릭스
자산·투자 모델 트랙
자체 데이터 모델 · 필터링 · 자산 의사결정
- 자체 데이터 모델 고도화매입·기획 의사결정 보조
- 필터링·스코어링시장 데이터 결합 자동 메모
- 자산 의사결정 보조"싼 땅·비싸게 팔 수 있는" 투자 메모 자동화
- 본 발표는 별도 섹션으로 진행AMS 본부 직접 발표
4월에 이미 만들었습니다.
논의만 한 것이 아닙니다. 데이터 기반 인프라가 4월 안에 가동을 시작했습니다.
운영 데이터 기준 2026-05-01
아코모 회기 TF 시트의 운영 데이터를 자동 동기화 인덱싱.
아코모 회기 LM 가이드 등 운영 가이드와 결정 이력 라이브 인덱스.
회의 종료 후 결정·액션·다음 단계가 자동으로 정리되는 작업 큐.
홈즈 두뇌 — 네 개의 레이어
한 번 쌓이면 빠지지 않는 회사 자산. 직원 이직과 무관하게 누적되는 회사 고유의 두뇌입니다.
운영 시트 · 운영 메모 · 회의록 · 계약 · 외부 시장 데이터가 한 곳에 자동 인덱싱됩니다.
키워드가 아닌 의미로 회사 전체 문맥을 검색합니다. 모든 답에 출처(어느 회의·어느 시트·언제) 자동 첨부.
요약 · 추출 · 의사결정 보조 · 액션 실행 — 각자 한 가지 일을 잘하는 워커들이 모듈처럼 결합합니다.
슬랙·대시보드·모바일·이메일 — 입구는 달라도 답은 같은 두뇌에서 나옵니다.
핵심입니다
AI 도입은 도구를 사는 것이 아니라, 회사 컨텍스트로 데이터를 어떻게 인입·표준화·의미 인덱싱·출처 정렬할지의 기술 설계 문제입니다. 같은 도구를 써도 설계가 다르면 답의 정확도·일관성·확장성이 완전히 달라집니다.
이 위에서 LM 자동화 · 대시보드 · 거버넌스 · AMS 모델이 모두 동일 두뇌에서 답을 가져옵니다. 새 트랙·새 지점이 들어와도 같은 인프라에 더해질 뿐. 한 번 잘 설계하면 시간이 지날수록 격차가 벌어지는 방향.
이미 이렇게 연결
되어 있습니다
과거에는 회의록·시트·노션이 따로따로. 지금은 "한 사람이 다른 회의에서 결정한 것이 이 시트 행과 연결돼, 외부 자료까지 붙어 있다"가 한 번에 보입니다.
직원이 바뀌어도 회사가 잊지 않는 구조.
이 두뇌 위에 붙는 것들
같은 인프라에 워커 하나씩만 더하면 됩니다. 대규모 시스템 교체 없이, 업무가 늘어날수록 한계비용은 0에 수렴합니다.
자동 회의록 · 결정 추출
녹취가 들어오면 회의록 + 결정·액션·다음 단계가 자동 정리됩니다. 누락·중복 없이 6건 흡수, 결정 65건 자동 추출 — 4월에 검증됨.
경영지원 — 조직 협업 흐름 분석
누가 누구와 자주 협업하는지·어디에 정보가 막히는지 자동 매핑. 채용·R&R 재배치·신규 지점 인력 구성에 데이터로 답할 수 있는 경영지원.
라스트마일 · 다국어 응대 + 입금 매칭
문의·투어·계약·입금이 같은 두뇌에서 흐릅니다. 외국인 영문/한자 문의 자동 응대, 입금자명·금액·시점·호실 4가지 자동 매칭.
AMS · 매물-운영 데이터 의미 연결
기존: 매입 검토와 운영 데이터가 단절. 같은 두뇌 위에서는 운영 실적이 IRR Tracking으로 자동 흘러가고, 다음 매입 검토의 가정값 정밀도가 누적 학습됩니다.
5–7월에 지금 만들고 있습니다.
세 개의 마일스톤으로 운영 효과가 처음 숫자로 잡히는 구간입니다.
의존: M1 → M2·M3
AX 대시보드 v1
P&L 모듈 + 객실·지상관리 골격이 한 화면에 등장. 모바일 PWA로 확인 가능.
- OCC · ADR · 매출 카드 3종
- 인력비 · 고정비 · 변동비 카드 3종
- 월간 추이 차트 1종
AX 거버넌스 가동
요청 접수–분류–회신을 단일 채널·단일 매트릭스로 일원화. 외부 요청 게이트 포함.
- 권한 매트릭스 1장 확정
- 접수→회신 SLA 5영업일
- 외부(투자 부문) 게이트 정의
LM 자동화 단계 적용
다국어 문의 응대·입금 매칭·계약서 후속이 단계별로 사람 손에서 떨어집니다.
- 회기 148실 · 외국인 비중 30%대 [추측]
- 외국인 응대 D+1 → D+0 목표
- 입금자명 · 금액 · 시점 · 호실 4축 자동 매칭
※ 일자는 PLAN.md M2(2026-05-22)·M3(2026-06-12) 마일스톤 기준 [추측 표기 포함]. LM 자동화는 트랙 A의 핵심 산출물.
8–9월에 운영 전환합니다.
만들어 둔 자동화·거버넌스를 실제 운영으로 옮기고, 다음 6개월의 인풋을 정리합니다.
외부 의존 섹션
운영 검증 + 확장 준비
- LM 자동화 풀 자동 운영 검증 (목표 8월 31일)
- 회기 → STUDIO 6개 지점 확장 운영 매뉴얼 정비
- AX 에이전트 3종 + 공공데이터 15개 통합 검토
- 경영지원 Slack 어시스턴트 운영 안정화
H1 회고 + H2 재계획
- 트랙별 KPI 실적 vs 로드맵 갭 분석 (M4)
- H2 우선순위 톱5 합의 — 의사결정 라인 보고
- 외부 PG·PMS 통합 PoC 별도 워크스트림 분리 결정
- AMS 조직 R&R는 별도 워크스트림 후보로만 평가
홈즈 멤버십 카드 (500장 베타) · CX 챗봇·FAQ 고도화 · 글로벌 PG 통합 · 안면인식 출입 교체 — 모두 H2 재계획 시 다시 평가합니다. [확정 필요]
이어서 자산·투자 모델 트랙
발표가 진행됩니다.
홈즈 디자인 시스템(Navy + Gold + Pretendard)으로 톤 통일하여 이어집니다.
AMS 고도화
홈즈의 "브레인" — 그물을 촘촘하게 만드는 시스템.
1년에 메이드 매물 한 건만 더 발굴해도 큰 레버리지입니다.
영역: 자체 데이터 모델 · 필터링 · 자산 의사결정
코어는 모델 · 자체 데이터 기준 정립.
데이터 단절
투자 검토 데이터가 외부와 내부로 갈라져 흐릅니다. 단절된 채로 두면 시간이 지날수록 가정과 현실의 괴리가 커집니다.
시장 — 건별 조회 수준
- · 건축물대장
- · 실거래가 · 임대 시세
- · 착공~준공 (건축허가)
- · 외부 채널 매물
(연결 부재)
운영 — 운영본부 안에 머무름
- · 코리빙 PMS
- · 스테이 DAOL / OA
- · 과거 검토 · 중개 네트워크
- · HSR
검토 시점 고착
데이터 연결 부재로 투자 검토 결과가 운영·시장 변화와 연동 X. 검토한 시점의 가정에 묶임.
시간 흐를수록 괴리 확대
시장·운영이 변하는 동안 가정은 그대로. 가정값과 현실의 거리가 누적적으로 벌어짐.
한계점
흩어진 데이터를 하나로 묶고, 시간으로 연결
부동산 투자 전 과정의 데이터·가정·근거를 한 곳에 축적하고, 자산 전체 생애주기를 시간축으로 연결하는 시스템.
외부 데이터 통합 + 1차 판단 보조
매입 검토 고도화 + 운영 데이터 연결
소싱·스크리닝 — 외부 데이터 통합
M1 외부 채널 수집 + M2 1차 스크리닝 자동화로 매물 검토 진입 깊이를 확보합니다.
외부 채널 수집
- 공공 영역 — 자동 수집
온비드 · LH/SH 매입약정 · 신탁사 매각 · 공공 API(건축허가 착공~준공) - 민간 상업 데이터 — 라이선스 기반
크롤링 제외, 실무자 수동 입력 → LLM 정형화. 추후 정식 API 계약으로 단계 확장. - 인적 채널 — 정성정보 정형화
중개법인·증권사·운용사·신탁사 메일/통화 → 비정형 텍스트를 매물 entity로 변환·등록.
1차 스크리닝 자동화 (개략 검토)
IRR 계산 모델 시스템화 — 시간축 누적 학습
매입 검토 → 운영 중 → 매각 후의 IRR을 한 시스템에서 시간으로 잇고, 가정과 실측의 차이(spread)를 누적 학습해 다음 검토의 정밀도를 끌어올립니다.
Projected IRR
가정값 기반으로 계산.
임대료 · OCC · Exit Cap을 실무자가 입력.
Tracking IRR
운영 실적으로 가정값 갱신.
운영 데이터가 같은 두뇌에서 자동 흘러옴.
Realized IRR
실제 cash flow로 최종 IRR 확정.
가정과 실측의 차이가 모두 드러남.
검토 N+1 · 가정값 정밀도 ↑
매번 검토 시점의 가정과 시간 경과 후 실측 사이 차이가 DB에 쌓입니다. 다음 매물 검토는 이 누적 spread를 기준으로 가정값 보정 — "검토 시점 고착" 문제가 시스템적으로 해결됩니다.
입지 분석 — RLC 모델
"일자리가 거주지 선택의 핵심 변수"라는 전제 위에, 거주자의 실측 데이터(통근·비통근·주거 비용)로 입지 매력도 score를 산출하고 IRR 가정값에 연결합니다.
거주자 실측 데이터
입지 매력도 Score
가정값에 근거 제공
서울 생활인구·생활이동·수도권 유입
지하철·버스 노선별 시간대 (서울열린데이터)
건축HUB · 건축/주택 인허가 API (국토부)
서울 상권분석(4종) · 소상공인진흥공단 상가업소
추진 단계 + 정량 KPI
Task A(소싱·스크리닝) → Task B(분석 고도화) 순으로 마일스톤을 가동합니다. 핵심 단위는 "유효 매물 1건 / 년".
외부 채널 등록
공공 영역 자동 수집 + 민간/인적 채널 LLM 정형화 시작.
1차 스크리닝 자동화
개략 검토 로직 가동. 판단안 + 중단 사유 자동 제시.
IRR 계산 모델
Projected → Tracking → Realized 시간축 + spread 누적 학습.
RLC 입지 분석
거주자 실측 데이터 → 입지 매력도 score → IRR 가정값 근거.
KPI
1차 스크리닝 전환 건수
baseline 초과
진입 → 판단 기록
baseline 초과
연 1건 이상
1년 메이드 ≤ 10건 → 1건 추가 = 큰 레버리지
오늘은 방향을 함께 보는 자리입니다.
4월에 만든 것을 보여드리고, 5–9월에 만들 것을 함께 그립니다. 의사결정과 우선순위는 다음 미팅에서 차례로 의논드리겠습니다.
AX 대시보드 v1 운영 가능
P&L · 객실 · 지상관리 한 화면 — 모바일에서 임원이 직접 확인.
AX 거버넌스 가동
요청 일원화 매트릭스 + 외부 요청 게이트 + 5영업일 회신 SLA.
LM 자동화 —
데이터 인프라 위의 사례
회의에서 받은 요구사항이 메인 두뇌에 자동 흡수되어 → 운영 시트·노션·외부 채널과 의미로 연결되고 → 5개 노드가 한 흐름으로 자동화됩니다.
회의 → 자동 분석 → 메인 두뇌 흡수
담당자 발화·시트 행·노션 페이지·외부 채널이 같은 두뇌에 의미로 적재됩니다. 사람이 옮겨 적는 단계가 사라지는 것이 핵심.
두뇌
데이터 인프라 4 레이어(인입 · RAG · 에이전트 · 인터페이스) 위에 8,072행 시트 + 4,119페이지 Notion + 회의록 6건 + 결정 65건이 의미로 연결되어 적재되어 있습니다.
결정·액션·다음 단계 자동 분리, 트리거 큐 등록
신규 row 자동 인덱싱, 관련 워크스트림에 의미 연결
5단계 노드 워커가 큐에서 가져가 단계별 실행
인테이크 → 입금까지 한 흐름으로
현재 100% 수동 흐름을 빌딩케어 PMS API를 엔진으로 두고 노드별 바텀업으로 자동화. 6개월 내 사람 개입 거의 없는 라스트마일 체계.
인테이크
홈페이지 / 앵커스테이 / 부동산 DB → 시트 자동 정규화
1차 응대
가격·공실·반려동물·전기차 충전 등 정형 질의 자동 회신 (다국어)
투어 조율
캘린더 슬롯 · 자동 확정 + 문자 안내
전자계약 + 입금·신고
모두싸인 / 자체 서명 → 4도메인 자동 매칭 → 렌트홈 신고
빌딩케어 PMS API
5 노드가 모두 같은 PMS API에 read/write하여 데이터 일관성 보장. LM 데이터 + 자동수납 트리거 단일 채널.
수협 (임대료)
· 시점 · 호실
+ 렌트홈 신고
현재 vs 6개월 후 — 정량 비교
5/15 플랜 확정 → 8/31 라스트마일 100% 무인 흐름 검증. 외국인 응대 30%+, 신규 지점 확장 시 인력 선형 증가 X.
플랜 · 아키텍처 확정
PMS API 스펙 + 모두싸인 비교 + 노드별 흐름 한 페이지
인테이크 + 1차 응대 베타
정형 질의 자동 회신 + 다국어 (영문 30%+ 대응)
투어 + 계약 + 입금 매칭
선정릉·아코모 회기 파일럿 가동
신고 + 알림 단일화
렌트홈 임대차 신고 자동 + 전 지점 확대
100% 무인 검증
라스트마일 무인 운영 → 운영 전환 + 인수인계
사람이 번역하며 D+1 응답
하나·수협 거래내역을 사람이 확인 → 시트 수기 입력
계약 후 사람이 렌트홈 직접 처리
실수마다 인력 선형 추가
D+0 자동 회신 (다국어)
4도메인 자동 매칭 → PMS 자동 수납
계약 → 렌트홈 자동 (가능 범위)
같은 인원으로 처리 · 인프라 1회 셋업
슬랙 채널 자동 분석
— 조직 데이터 인사이트
상시 리스너가 모든 채널 메시지를 인입 → 임베딩 → 의사결정·리스크·액션 3종 자동 분류. 사일런트 채널의 합의·블로커도 추출됩니다.
3,644건의 메시지 인텔리전스가 한 두뇌에 정리되어 있고 — 새로운 메시지가 들어오면 자동으로 그 위에 더해집니다. 사람이 따라 읽을 필요 없습니다.
채널별 자동 분류 결과 + 추출 인사이트
규모 큰 채널일수록 사람이 따라잡기 어렵습니다. 자동 분석은 모든 메시지를 동일 구조로 정리해, 임원이 30초 안에 채널 핵심 상태를 파악할 수 있게 합니다.
04_proj-홈즈-red 채널이 결정 177 / 액션 618 (전체 17%) — 가장 활발한 프로젝트. 임원 대시보드에 자동 우선순위 노출.
02_dept-CX · 결정 대비 리스크 비율 1.5배(36↔54). 해결되지 않은 블로커가 결정보다 많이 쌓이는 채널로 자동 플래깅.
메시지 발화·결정 주도자·액션 담당자 신호로 인물 카드 자동 작성 — 신규 합류자가 채널 안 들어가도 5초에 채널 컨텍스트 파악.
스튜디오-퇴거예정호실 · 결정 16 ↔ 액션 328 (1:20 비율). 합의 없이 액션이 흐르고 있는 채널로 거버넌스 매트릭스 후보 자동 추천.