입찰하고자 하는 경매 물건을 ChatGPT를 활용해 최적의 입찰가를 예측해 보기로 합니다.
우선 입찰하고자 하는 경매 물건을 검색 합니다.
GPT에게 최적의 입찰가를 계산하기 위해 고려해야할 사항들에 대해 요청합니다.
위에 캡쳐한 입찰하고자 하는 물건에 대해 이미지 분석을 요청합니다.
기본 정보만 가지고 계산한 최종 입찰가는 3억 3000만원 - 3억 4000만원 사이로 예측해 주었습니다.
더 정확한 분석을 하기 위해 아실 사이트에서 최근 3년간 매매 실거래가와 전세 실거래가를 가져 옵니다.
데이터를 따로 정리하지 않고 그래도 긁어서 붙여 넣었습니다.
데이터가 정제되지 않아 오류가 발생했지만 GPT가 수정 과정을 거쳐 아래와 같이 3년간 거래량의 평균값과 최적 입찰가를 3억 2393만원으로 예측하였습니다.
좀 더 정확한 분석을 위해 낙찰 되었던 주변 거래 물건을 추가로 학습을 시켜서 시장의 니즈가 반영 될 수 있도록 해보았습니다.
위의 이미지에서 추출된 정보를 추가로 최적 입찰가에 대해 분석을 요청 하였습니다.
기본적인 정보만 가지고 예측한 입찰가는 3억 3000만원 - 3억 4000만원 사이였 습니다. 추가로 최근 3년간 매매 실거래와 전세 실거래 정보를 취합해서 예측한 입찰가는 3억 2393만원 이었습니다. 최종적으로 주변에 낙찰되었던 사례까지 취합해서 예측한 최종 입찰가는 3억 4959만원 으로 매각가율은 89.8%입니다.
이 건이 7월 2일 매각기일이고 7월 9일이 매각결정기일 입니다. 추후 유찰이 되었는지 혹은 얼마에 낙찰이 되었는지 확인해서 비교해 보면 예측값이 근접한지 아닌지 확인이 가능할 것 같습니다. 최적 입찰가는 시장의 많은 변동 요인에 의해 결정이 되기 때문에 단순 데이터 분석으로 예측은 어려움이 있을 것 같고 참고용으로 활용하면 좋을 것 같습니다.
#11기내집마련
