A
AI 감원 대비 퇴직 시나리오 설계기
4.15
Derivation Chain
Step 1
AI 도입으로 직원 절반 감원
→
Step 2
50대 직장인 AI 대체 위험 직무 자가진단
→
Step 3
비자발적 퇴직 시 퇴직금·실업급여·연금 통합 시나리오 설계
Problem
AI 도입으로 인한 구조조정이 현실화되면서, 50대 중반 사무직 직장인이 '내가 감원 대상이 되면 어떻게 되는가'를 사전에 시뮬레이션하려면 퇴직금(DB/DC 유형별), 실업급여 수급 기간·금액, 국민연금 조기수급 여부, 건강보험 전환 등을 각각 다른 기관 사이트에서 확인해야 하며 최소 4-5시간이 소요된다. 잘못된 판단으로 퇴직금을 일시금으로 수령하면 세금만 수백만 원 차이가 난다.
Solution
근속연수·연봉·퇴직연금 유형·가족 구성을 입력하면 (1) 권고사직/희망퇴직/정년퇴직 3가지 시나리오별 세후 수령액 비교표, (2) 실업급여 수급 기간·월 예상액 자동 계산, (3) 국민연금 조기수급 vs 정상수급 손익분기점 그래프를 한 화면에 보여준다. 차별점은 '비자발적 퇴직' 시나리오에 특화된 점.
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 (74/100)
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]