핵심 아이디어
- 타깃
- 재해 리스크를 반영한 정밀 감정평가가 필요한 손해보험사 언더라이터, 부동산 투자사 리스크매니저, 지자체 방재 담당자
- 문제
- AI 자동감정평가(AVM)는 과거 거래가 기반이라 지진·홍수 등 재해 리스크를 반영 못함. 2016 경주·2017 포항 지진 후 건물 가치 급변했지만 기존 평가 모델은 이를 무시. 보험사는 과소/과대 보험료 책정으로 손실 발생
- 해결
- 지질·구조 데이터로 1차 AI 스크리닝 → 전 세계 딱 100명의 재해감정 전문가가 현장 검증 → 보험사/투자사에 규제 준수 리포트 납품. AI가 아닌 사람이 최종 판단하는 프리미엄 서비스
- 차별화
- 기존 AVM은 '과거 가격'만 봄. SeisVal은 '미래 재해 확률'을 반영한 유일한 건물 가치 평가. AI → 인간 역발상으로 '100명 전문가 검증' 프리미엄 차별화
핵심 기능
- 01
지질·구조 데이터 기반 재해 리스크 1차 AI 스크리닝
- 02
100명 인증 전문가 현장 파견·평가 관리
- 03
보험업법·감정평가법 준수 리포트 자동 생성
- 04
지역별 재해 리스크 히트맵 대시보드
- 05
포트폴리오 단위 재해 노출도 분석 (투자사용)
시장과 비즈니스
수익 구조
| 핵심 모델 | 보험사/투자사 구독 월 ₩2,000,000 × 10사 = ₩20,000,000 + 개별 리포트 건당 ₩500,000 × 월 30건 = ₩15,000,000 = 합산 월 ₩35,000,000. |
|---|---|
| 근거 01 | 보험사 입장에서 재해 손실 1건 잘못 산정 = 수억원 손실이므로 월 ₩200만 구독은 보험료 |
- 개발 기간
- 약 12주
- 시장 규모
- 전체 시장 한국 부동산 감정평가 시장 연 ₩1.5조 + 보험 손해사정 ₩5,000억유효 시장 재해 리스크 특화 감정평가·손해사정 ₩2,000억초기 목표 시장 보험사/투자사 30사 × 월 ₩500,000 = 연 ₩1.8억 (초기)
- 시장 흐름
- emerging
발견 근거
- 시장 신호
- 지진의 예측 불가 재해 리스크 + 감정평가의 자산 가치 산정 전문성 = 재해 리스크가 반영된 건물 가치 재산정 시장
- 분석 방식
- 방법 3: 역발상 프레임 (AI 자동감정을 인간 전문가로 대체) + 공급 제약 (100명 한정으로 품질·희소성 확보)
- 포착 일자
- 2026.03.06