AI 입찰가 예측 vs 기존 사정률 분석, 뭐가 다른가?

나라장터 입찰을 오래 한 분들은 "사정률"에 익숙합니다. 새로 시작하는 분들은 요즘 나오는 "AI 입찰 예측"이 궁금하고요.

둘 다 결국 "얼마에 넣어야 하나"를 알려주는 방법인데, 어떤 차이가 있을까요?

사정률 분석이란?

사정률은 예정가격 대비 투찰금액의 비율입니다.

예를 들어 예정가격이 1억 원인 공고에 8,700만 원으로 입찰했다면 사정률은 87%입니다.

기존 사정률 분석 방식은 이렇습니다.

1. 과거 유사 공고의 낙찰 결과를 수집
2. 낙찰가 ÷ 예정가격 = 사정률 계산
3. 수백~수천 건의 사정률 평균값 도출
4. "이 공종은 보통 87~89% 선에서 낙찰된다"는 표 작성
5. 다음 입찰 시 이 범위 안에서 가격 설정

사정률 분석의 한계

한계 1. 평균에 갇힌다

모든 업체가 같은 사정률표를 쓰면 어떻게 될까요? 같은 구간에 몰립니다. 결국 운에 의존하게 됩니다.

사정률 평균을 노리는 전략은 수십 명이 동시에 쓰는 전략과 같습니다.

한계 2. 공고별 특수성을 반영 못 한다

같은 건축공사 업종이라도 발주처, 지역, 규모, 공종 특성에 따라 낙찰 패턴이 다릅니다. 평균 사정률은 이런 차이를 무시합니다.

한계 3. 시장 변화에 둔감하다

경기 침체, 자재비 상승, 노임단가 인상이 있으면 낙찰 패턴이 바뀝니다. 과거 데이터 기반의 사정률표는 이 변화를 즉시 반영하지 못합니다.

한계 4. 업데이트가 느리다

사정률표를 직접 관리한다면 수시로 업데이트해야 합니다. 그렇지 않으면 오래된 데이터로 판단하게 됩니다.

AI 입찰가 예측은 뭐가 다른가?

AI 입찰가 예측은 사정률 평균이 아닌, 해당 공고에 특화된 예측값을 도출합니다.

차이 1. 수백 개 변수 동시 분석

AI는 공고 하나에 대해 다음과 같은 변수들을 동시에 처리합니다.

• 업무구분 (공사/용역/물품)
• 추정가격 규모
• 발주 기관
• 투찰 가능 업종 및 개수
• 지역제한 여부
• 계약체결방법
• 공고 시점 시장 상황
• 최근 유사 공고 낙찰 패턴

사람이 엑셀로 이 모든 변수를 매 공고마다 반영하기는 사실상 불가능합니다.

차이 2. 실시간 학습과 반영

나라장터에 새로운 낙찰 결과가 쌓일수록 AI 예측이 개선됩니다. 시장 변화도 빠르게 반영됩니다.

차이 3. 단순 평균이 아닌 킬러 입찰가 지향

디마툴즈 AI는 단순히 "평균적인 낙찰가"를 예측하는 게 아닙니다. 낙찰하한선 위에 있으면서 1위 낙찰가보다 낮은 가격을 목표로 학습되어 있습니다.

기술적으로는 하한선 이하 투찰과 1위 초과 투찰에 각각 패널티를 적용하는 방식으로 모델이 학습됩니다.

성과 비교

둘 다 쓰는 게 가장 좋다

AI 예측을 활용하면서 사정률 경험도 함께 쌓는 것이 가장 효과적입니다.

AI 예측이 특이하게 낮거나 높은 값을 제시할 때, 경험 기반의 사정률 판단으로 최종 검토하는 과정이 있으면 더 안전합니다.

마무리

기존 사정률 분석의 시대는 지나가고 있습니다. AI 예측 도구를 먼저 도입한 업체가 유리한 위치를 점하게 됩니다.

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