B
직장인 은퇴 전 사내제도 놓침 방지 서비스
3.80
Derivation Chain
Step 1
AI 공포로 인한 조기 퇴직 검토 증가
→
Step 2
퇴직 결심 후 사내 복지·제도 미정산 손실
→
Step 3
퇴직 전 6개월간 챙겨야 할 사내제도 타임라인 자동 생성
Problem
50대 직장인이 퇴직을 결심하고 나서 실제 퇴직일까지 6개월-1년간 챙겨야 할 사내 제도(미사용 연차 정산, 학자금 지원 마감, 건강검진 수검, 퇴직연금 운용지시 변경, 우리사주 매각 적기, 사내대출 상환 등)가 10-15가지에 달하지만, 이를 체계적으로 안내하는 서비스가 없다. 인사팀에 물어보면 항목별로 담당이 다르고, 놓치면 수백만 원의 실질 손실이 발생한다. 실제로 미사용 연차 미정산, 퇴직연금 디폴트 옵션 방치 등으로 퇴직자 평균 150-300만 원의 숨은 손실이 추정된다.
Solution
퇴직 예정일과 재직 기업 유형(대기업/중견/공공)을 입력하면, 퇴직 전 챙겨야 할 사내제도 항목을 D-180부터 D-Day까지 타임라인으로 자동 생성한다. 각 항목별 체크리스트(연차 정산 공식, 퇴직연금 운용지시 변경 기한, 건강검진 수검 마감일 등)와 예상 금액 영향을 표시. 카카오 알림톡으로 D-day 기반 리마인더 발송.
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 (71%)
Data Availability
21.7/25
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 (59/100)
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]
인프라 [low]