B
퇴직 후 건강보험 전환 시뮬레이터
3.65
Derivation Chain
Step 1
근로장려금 시니어 근로 관심
→
Step 2
퇴직 전후 4대보험 자격 변동 혼란
→
Step 3
직장→지역 건보 전환 시 보험료 폭증 대비 전략 부재
Problem
53-58세 직장인이 퇴직을 앞두고 가장 두려워하는 것 중 하나가 건강보험료 폭증이다. 직장가입자일 때 월 15만원이던 보험료가 퇴직 후 지역가입자로 전환되면 부동산·자동차·금융소득이 모두 반영되어 월 40-80만원으로 3-5배 뛰는 경우가 빈번하다. 그러나 전환 후 보험료를 사전에 정확히 계산하려면 건보공단 방문 또는 전화 상담이 필요하고, 임의계속가입(퇴직 후 36개월 직장보험료 유지) 같은 절감 옵션의 존재조차 모르는 사람이 대다수다.
Solution
웹에서 현재 직장보험료, 보유 부동산 공시가격, 자동차, 금융소득을 입력하면 퇴직 후 지역건보 예상 보험료를 자동 산출한다. 임의계속가입 vs 지역전환 vs 배우자 피부양자 등록 3가지 시나리오별 월 보험료를 비교하고, 각 옵션의 자격 요건 충족 여부를 체크한다. 피부양자 등록 시 소득·재산 기준 초과 여부도 자동 판별한다.
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 (70%)
Data Availability
20.8/25
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 (60/100)
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
프론트엔드 [medium]
백엔드 [medium]
데이터 파이프라인 [low]