질로우의 알고리즘은 주택 가격에 베팅했다가 한 분기에 4억 2,000만 달러를 잃었다

주택 가치 평가 도구인 제스티메이트로 가장 잘 알려진 질로우는 2018년 4월 아이바잉 사업인 질로우 오퍼스를 출범했다. 모델은 개념상 단순했다. 질로우가 알고리즘 기반 제스티메이트를 활용해 주택 판매자에게 즉시 제안을 하고, 주택을 매입해 소규모 수리를 한 뒤 이익을 남기고 되파는 것이었다. 마진은 알고리즘의 효율성과 운영 규모에서 나올 예정이었다.

문제는 2021년 미국 주택 시장이 이례적으로 변동성이 커지면서 드러났다. 과거 데이터로 훈련된 질로우의 알고리즘은 급격한 가격 변화를 따라가지 못했다. 회사는 알고리즘이 공정하다고 판단한 가격으로 계속 주택을 매입했지만, 시장은 모델이 조정할 수 있는 속도보다 빠르게 움직이고 있었다. 2021년 3분기까지 질로우는 약 7,000채의 주택을 보유하고 있었고 거의 모든 주택에서 손실을 보고 있었다. 질로우 오퍼스 부문은 2021년 3분기만 해도 4억 2,000만 달러의 손실을 입었다.

2021년 11월, CEO 리치 바튼은 질로우가 아이바잉 사업을 전면 중단할 것이라고 발표했다. 회사는 미판매 재고에 대해 3억 400만 달러의 평가손실을 인식하고 전체 인력의 25%, 약 2,000명을 정리해고했다. 질로우의 주가는 이후 몇 주 동안 급락했다. 바튼은 나중에 회사가 주택 가격을 정확히 예측할 수 없었다고 인정했다. 이 실패는 안정적인 시장에서 훈련된 알고리즘이 변동성이 큰 상황에서는 신뢰할 수 없다는 것을 극명하게 보여준 사례였다.

변동성 속에서 모델이 실패한 뒤 아이바잉을 중단하고, 3억 400만 달러의 평가손실을 인식하고 2,000개의 일자리를 줄여 분기당 4억 2,000만 달러의 손실을 멈췄다.

질로우의 알고리즘은 과거 주택 데이터로 훈련되어 2021년의 급격한 가격 변동에 적응하지 못했고, 그 결과 더 이상 수익성이 없는 가격으로 주택을 매입하게 했다.

아이바잉 모델은 질로우가 재고를 보유해야 했고, 이는 수천 채의 미판매 주택을 보유하는 비용으로 인해 모든 가격 책정 오류가 확대된다는 것을 의미했다.

질로우는 변동성이 큰 상황에서 알고리즘이 작동한다는 것을 입증하기 전에 사업을 공격적으로 확장했고, 결함이 부인할 수 없게 드러났을 때 7,000채의 주택을 보유하게 되었다.

알고리즘은 훈련된 시장만큼만 좋다. 시장 체제가 바뀌면 어제 통했던 모델이 오늘의 부채가 된다. 입증 전의 확장은 피해를 확대한다.