베트남에서 집을 사는 것은 종종 가격에 대한 모호한 감각, 집의 역사에 대한 의구심, 그리고 숨겨진 위험에 대한 두려움과 함께 이루어진다. 반면 일본에서는 “마음이 편하다”. 이러한 안심은 거의 절대적인 정보의 투명성에서 온다. 모든 부동산 데이터는 공개 시스템에 완전하고 상세하게 저장된다. 서류를 읽다 보면, 처음 구매 가격, 소유권 이력, 각 단계에서의 손익, 임대 내역, 심지어 과거의 “흔적”까지도 알 수 있다. 법에 따르면 중개인은 모든 불리한 정보를 적극적으로 통보해야 한다. 이를 숨기면 면허가 취소될 수 있으며, 중개 회사는 매우 중대한 제재를 받는다.
그래서 몇 번 제가 시세보다 낮은 가격의 집에 대해 질문했을 때, 첫 번째 대답은 매우 솔직했다: “이 집은 30년 전 자살 사건이 있었기 때문에 저렴하다”거나 “이 건물의 한 층은 범죄조직의 사무실이었다”는 식이다. 제가 그 정보가 적합하다고 판단하면 더 이야기를 나눈다. 대개 “문제가 있습니까?”라고 물었을 때 대답이 “아니다”이면 그 자체로 안심할 수 있다. 정보의 투명성과 법의 보호 아래, 구매자는 흐릿한 내기 대신 차분하게 결정을 내릴 수 있다. 이는 제가 베트남 시장에서 항상 보고 싶었던 점이다. 주거 거래는 보통 인생의 모든 자산과 연결되어 있다.
2026년 3월 1일부터 정부가 부동산에 대한 전자 식별 코드를 시행하는 것은 기본적인 전환을 의미한다. 이는 분산된 서류 관리에서 디지털 신원 관리로의 전환을 뜻한다. 각 부동산은 소유자가 몇 번 바뀌어도 그 생애 동안 고유의 “신분증”이 붙어 있으며, 현재의 서류들 속에서 사라지지 않는다. 이러한 논리는 주민등록증에 칩이 부착된 것과 비슷하지만, 토지, 계획 및 사회적 이익이 복합적으로 얽혀 있어 훨씬 더 복잡하다. 이는 단순한 기술 업그레이드가 아니라, 관리 방식을 혁신하는 도약이다.
법령 357/2025/NĐ-CP는 그 단계를 위한 법적 기반을 마련하며, 명확한 원칙을 설정한다: 토지가 근본이다. 토지 식별 코드가 최우선으로 자리 잡고, 그 다음에 프로젝트와 건물이 따라온다. 이러한 접근 방식은 부동산이 우선적으로 토지 사용 권리와 연결된 법적 실체임을 확인하며, 단순한 거래 상품이 아님을 분명히 한다.
식별 코드는 많은 실질적인 이점을 제공한다. 토지에 대해서는 법적 지도를 정리하는 도구 역할을 하며, 수년간 지속된 “그늘 지역”인 황무지, 소유권 불명확 지역, 잘못된 용도 사용 등을 데이터로 드러낸다. 아파트에 대해서는 법적 “복제”를 방지하고, 각 자산이 시스템에서 유일하게 존재하도록 보장하며, 거래 및 담보 상태를 지속적으로 기록한다. 이를 통해 정부는 조기에 통제할 수 있으며, 반응적 관리에서 예방적 관리로 전환하고, 이후 정책 충격을 줄일 수 있다.
부동산이 같은 데이터 공간에 포함되면, 정책 성과가 더 깊이 드러나기 시작한다. 정부가 정확히 누가 얼마나 많은 부동산을 소유하고 있는지 알게 되면, 투기를 제한하고 시장을 안정시키기 위한 누진세 정책을 보다 쉽게 시행할 수 있으며, 부패 방지에도 추가적인 근거를 제공한다. 데이터의 투명성은 거래 비용과 처리 시간을 크게 줄이고, 정보 비대칭을 줄이는 데 도움을 준다. 구매자는 덜 방황하게 되고, 판매자는 모호한 이점을 잃게 된다. 시장은 실제 공급과 수요에 더 가까운 반응을 보인다. 은행은 담보 자산의 가치를 보다 정확하게 평가할 수 있어, 부동산이 자본 시장과 연결되는 데 도움을 준다.
이로 인해 부동산 기술 기업(Proptech)에 새로운 기회가 열리게 된다. 자동 가치 평가, 자산 관리, 위험 분석 모델은 입력 데이터가 신뢰할 수 있을 때만 진정한 의미를 갖는다. 식별 코드는 기술적 약속이 아니라, AI, 빅데이터, 블록체인이 효과를 발휘하기 위한 필수 조건이다.
하지만 디지털 권력이 증가하면서 무시할 수 없는 위험도 존재한다. 가장 큰 위험은 데이터 왜곡이다. 식별 코드가 부여된 후 세금이나 신용 시스템으로 퍼질 수 있는 작은 오류는, 특히 가족과 오랜 시간 결부된 자산에 심각한 결과를 초래할 수 있다. 따라서 정정, 이의 제기, 업데이트 메커니즘은 시스템의 핵심으로 설계되어야 하며, 부수적인 것이 되어서는 안 된다. 운영상의 위험도 존재한다. 기술적 사고나 시스템 오류는 거래, 담보 및 공증의 전체 체인을 중단시킬 수 있다. 데이터 보안 위험은 개인 정보 및 자산 유출, 사이버 공격, 불법 채굴 등으로 더욱 심각해질 수 있다. 시민과 기업은 정보가 안전하게 보호되고, 올바른 목적으로 사용되며, 철저한 감독을 받는다고 믿는 경우에만 데이터 공간에서 “드러나는” 것을 수용할 것이다. 이는 베트남이 개인정보 보호를 위한 충분한 법적 틀을 마련하고, 유럽 GDPR과 같은 국제 기준을 배우는 것을 요구한다.
또 다른 도전은 제도적 측면에 있다. 데이터 통합의 방향은 분명하지만, 실제로 각 기관은 여전히 고유의 “데이터 왕국”을 유지하려는 경향이 있으며, 공유는 미미하거나 형식적이다. “내 분야의 데이터”라는 사고방식이 해소되지 않으면, 반쪽짜리 통합과 시스템 간 연결 시 왜곡이 발생하여 절차의 충돌과 정체가 발생할 위험이 높다.
식별 코드가 형식적인 디지털화의 한 층이 되지 않도록 하기 위해, 세 가지 우선 사항이 조속히 확립되어야 한다. 첫째, 데이터 정리를 위한 충분한 권한을 가진 부처 간 연락망이 필요하다. 2026년 3월까지의 기간은 결정적이다. 입력 데이터가 왜곡되면, 전체 시스템은 불균형한 기반 위에 세워지게 되며, 이를 수정하기 어려워진다.
둘째, “데이터 정의”의 신속하고 실질적인 메커니즘을 설계해야 한다. 시민은 오류를 쉽게 수정할 수 있는 권리를 가져야 하며, 심지어 오류 발생 시보다 더 쉽게 해야 한다. 식별 애플리케이션에 “오류 신고” 버튼을 두고, 48시간 이내에 처리하겠다는 약속을 하는 것이 여러 단계의 이의 제기 절차보다 훨씬 효과적이다. 만약 오류가 정부 기관에 의해 발생한 것이라면, 보상 책임이 부과되어야 하며, 시민에게 증명 부담을 지우는 것이 아니라.
마지막으로, 지역별 데이터 진행 상황과 품질을 공개해야 한다. 시스템의 투명성은 신뢰를 구축하는 가장 지속적인 방법이다. 각 지역이 서로 배우고 시민이 감독할 수 있는 권리를 가질 때, 개혁 압력은 내부와 외부 모두에서 발생하여 건강한 피드백 루프를 생성한다.
국제 경험은 완벽한 모델이 존재하지 않지만, 무시할 수 없는 반복적인 교훈들이 있음을 보여준다. 에스토니아는 1990년대 초 토지 등록을 디지털화하기 시작하여, 토지 데이터와 주민, 세금 및 사법 데이터를 통합한 포괄적인 전자 정부 구조를 구축하였다. 데이터를 지속적으로 투자하고 유지보수하는 필수 인프라로 간주함으로써, 이 시스템은 처리 시간을 몇 개월에서 며칠로 단축시켰고, 비용을 크게 줄이며 투명성을 명확히 증가시켰다.
싱가포르는 통합된 INLIS 시스템을 도입하여 단일 지점에서 검색할 수 있도록 하였다. 비록 규모가 작고 높은 기술 인프라를 갖춘 국가지만, 역사적 데이터를 정리하고 표준화하는 데 오랜 시간이 걸렸다. 일본과 한국은 여전히 데이터 분산 문제와 빈집 문제에 직면해 있으며, 특히 일본은 상속되지 않은 자산에 대한 압박을 받고 있다.
인도에서는 대규모 디지털화 프로그램이 데이터 불일치로 인해 일부 주에서 일시 중단된 적이 있으며, 데이터 정리 과정에서 단축할 수 없음을 보여준다. 공통된 교훈은 기술이 아니라, 데이터를 제도적 인프라로 간주하는 사고방식과, 가장 어려운 시기에 대한 장기 정치적 약속 및 충분한 자원이다.
법령 357은 데이터 기반의 제도 개혁을 의미한다. 이를 잘 이행할 경우, 식별 코드는 디지털 국가와 보다 투명한 부동산 시장을 위한 기초가 될 수 있다. 주택 구매자는 직관이 아닌 데이터에서 출발하여, 애매한 질문 대신 명확한 서류를 통해 거래를 시작하게 된다. 인생의 가장 큰 거래에서의 안심은 더 이상 선진 시장의 특권이 아니다.
만약 중간에 그치게 된다면, 식별 코드는 기존의 문제 위에 덮인 숫자층에 불과하며, 심지어 기술의 포장 아래 불안감을 더욱 심화시킬 수 있다. 두 경로의 경계는 기술이 아니라, 데이터 사고방식과 중앙에서 지방까지의 기술적 역량에 있다.
결국, 이 개혁은 주거지를 찾는 사람들에게 매우 간단한 권리, 즉 자신이 무엇을 사고 있는지 명확히 알 수 있도록 하는 권리를 반환하는 데 진정한 의미가 있다. 이를 통해 주거의 전 생애 동안 객관적이고 신뢰할 수 있는 데이터로 안심할 수 있도록 해야 한다.