
Scout24가 AI로 차세대 부동산 검색을 구축하는 방법
요약
독일 최대 부동산 플랫폼인 Scout24는 거대 언어 모델(LLM)을 활용하여 단순한 검색 기능을 넘어선 '지능형 대화형 에이전트'를 개발하고 있습니다. 이들은 GPT-5 기반의 AI 비서 HeyImmo를 통해 사용자에게 맞춤형 가이드와 요약된 정보를 제공합니다. 핵심은 단순히 기술 도입에 그치지 않고, OpenAI Evals 프레임워크를 활용한 자체 평가 시스템 구축과 전사적 'swarm testing'을 통한 품질 검증 및 신뢰 확보 과정에 있습니다.
핵심 포인트
- Scout24는 GPT-5 기반의 대화형 검색 비서 HeyImmo를 출시하여, 사용자에게 맞춤형 요약, 불릿 포인트, 또는 상세 리스팅 등 적응형 답변 형식을 제공합니다.
- 단순한 검색 결과 제시를 넘어, 사용자의 요구에 따라 질문하고 옵션을 요약하는 '부동산 전문가 에이전트' 역할을 수행하도록 설계되었습니다.
- AI의 신뢰성 확보를 위해 OpenAI Evals 프레임워크에서 영감을 받은 자체 평가 모델을 구축하고, 전 직원이 참여하는 대규모 내부 테스트(swarm testing)를 진행했습니다.
- 개발 과정에서는 복잡한 다중 에이전트 구조 대신 함수 호출(function calling) 기반의 간결하고 신뢰성 높은 아키텍처를 채택하여 빠른 출시와 개선에 집중했습니다.
Scout24는 생성형 AI(generative AI)를 활용하여 사람들이 어디서, 그리고 어떻게 살고 싶은지를 발견하는 방식을 재구상하고 있습니다.
Scout24는 독일 최대의 부동산 플랫폼을 운영하며, 찾는 사람(seekers), 주택 소유자(homeowners), 임대인(landlords), 에이전트(agents)를 하나의 생태계에 연결합니다. 오랫동안 AI는 사기 탐지(fraud detection), 마케팅 효율성(marketing efficiency), 부동산 가치 평가(property valuation) 등의 영역을 지원해 왔으며, 강력한 대규모 언어 모델(large language models)의 등장은 고객을 위해 새로운 것을 구축할 기회를 만들었습니다. 바로 지능적이고 대화형인 부동산 비서입니다.
저희는 Scout24의 최고기술책임자(Chief Technology Officer, CTO)인 Gertrud Kolb와 만나 그녀의 팀이 어떻게 GPT-5 기반 검색 경험을 구축했는지, '지능적인 상호작용(intelligent interaction)'에 대해 무엇을 배웠는지, 그리고 출시 전에 혁신과 품질 및 신뢰 사이에서 균형을 맞추었는지 들었습니다.
“궁금해하고, 열린 마음을 가지며, 일단 실행하는 것부터 시작하세요. 서로 대화하고, 서로에게서 배우고—그리고 즐기세요.”
- Scout24의 대화형 검색 비서 HeyImmo에 GPT-5 구동
- 적응형 답변 형식: 간결한 요약(concise summaries), 글머리 기호(bullet points) 또는 이미지 미리보기와 함께 직접적인 목록(direct listings)
- 답변 품질을 정의하고 측정하기 위해 OpenAI Evals 프레임워크 기반의 맞춤 평가 시스템 구축
- 기대치를 개선하고 엣지 케이스(edge cases)를 스트레스 테스트하기 위한 회사 전체 '군집 테스트(swarm testing)' 진행
- 속도와 신뢰성, 그리고 빠른 개선을 위해 설계된 아키텍처
- 안전성, 품질 및 사용자 경험 향상을 위한 OpenAI 솔루션 아키텍트와의 긴밀한 협업
Scout24의 첫 번째 우선순위는 플랫폼의 핵심 기능인 검색이었습니다. 하지만 팀이 OpenAI와 함께 프로토타입을 만들기 시작하면서 고객들이 단순히 개선된 결과 이상의 것을 원한다는 사실을 깨달았습니다. 그들은 안내(guidance)를 원했습니다. Gertrud는 “우리는 빠르게 이것이 단지 검색에 관한 것만이 아니라는 것을 보았습니다. 우리는 전체 플랫폼 경험을 통해 사용자에게 안내하는 부동산 전문가 비서, 즉 스파링 파트너가 필요했습니다”라고 말했습니다.
이러한 통찰은 질문을 명확히 하고(clarifying questions), 관련 목록을 제시하며(surface relevant listings), 옵션을 요약하고, 사용자의 필요에 따라 답변 형식을 조정할 수 있는 대화형 비서로 이어졌습니다. 어떤 사람들은 글머리 기호를 원하고; 다른 사람들은 전체 요약을 원하며; 또 다른 사람들은 즉시 목록을 원합니다. '지능적인 상호작용이 실제로 무엇을 의미하는지'를 이해하는 것이 가장 큰 도전 과제 중 하나가 되었습니다.
Scout24는 또한 올바른 기술 아키텍처를 찾아야 했습니다. 초기 아이디어는 복잡한 다중 에이전트 프레임워크(multi-agent framework)에 기울었지만, 팀은 빠르게 배포하고 사용자로부터 배우기 위해 의도적으로 단순화했습니다. 지연 시간(latency), 관련성(relevance), 성능(performance), 그리고 안정성(st[...])
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