B
AI 안전신고 프로토콜 빌더
3.30
Derivation Chain
Step 1
오픈AI 시스템 결함·안전 신고 체계 강화
→
Step 2
AI 서비스 운영사의 안전 신고·에스컬레이션 체계 구축 도구
→
Step 3
신고 프로토콜 템플릿·워크플로우 자동 생성 SaaS
Problem
AI 서비스를 운영하는 한국 스타트업·중소 IT기업(직원 10-100명)은 사용자로부터 유해 콘텐츠 생성, 환각 정보 피해, 개인정보 노출 등의 신고를 받았을 때 체계적인 대응 프로토콜이 없어 담당자 개인 판단에 의존한다. EU AI Act, 한국 AI 기본법 논의가 진행되면서 신고 접수→분류→에스컬레이션→시정→보고의 문서화된 체계가 컴플라이언스 요건이 되고 있으나, 이를 자체 구축하면 법무·개발 인력 2-3인이 4-8주를 투입해야 한다.
Solution
회사 규모, AI 서비스 유형(챗봇/이미지생성/추천 등), 적용 규제(EU AI Act/한국 AI기본법/자율규약)를 선택하면 맞춤형 안전 신고 프로토콜 문서(접수 양식, 분류 기준, 에스컬레이션 매트릭스, 시정 조치 템플릿, 정기 보고서)를 자동 생성한다. Slack/Jira 웹훅 연동으로 신고 접수 시 자동 티켓 생성 및 에스컬레이션 알림을 제공한다.
NUMR-V Scores
NUMR-V Scoring System
| N Novelty | 1-5 | How uncommon the service is in market context. |
| U Urgency | 1-5 | How urgently users need this problem solved now. |
| M Market | 1-5 | Market size and growth potential from proxy indicators. |
| R Realizability | 1-5 | Buildability for a small team with realistic constraints. |
| V Validation | 1-5 | Validation signal quality from competition and demand data. |
SaaS N=.15 U=.20 M=.15 R=.30 V=.20
Senior N=.25 U=.25 M=.05 R=.30 V=.15
Feasibility (73%)
Data Availability
23.3/25
Feasibility Breakdown
| Tech Complexity | / 40 | Difficulty of core implementation stack. |
| Data Availability | / 25 | Practical availability and cost of required data. |
| MVP Timeline | / 20 | Expected time to ship a usable MVP. |
| API Bonus | / 15 | Bonus for viable public API leverage. |
Market Validation (56/100)
Validation Breakdown
| Competition | / 20 | Signal quality from competitor landscape. |
| Market Demand | / 20 | Demand proxies from search and mention patterns. |
| Timing | / 20 | Fit with current shifts in tech, behavior, and regulation. |
| Revenue Signals | / 15 | Reference evidence for monetization viability. |
| Pick-Axe Fit | / 15 | How well the concept serves participants in a trend. |
| Solo Buildability | / 10 | Practicality for lean-team implementation. |
Technical Requirements
백엔드 [medium]
프론트엔드 [medium]
AI/ML [low]