B
AI 시대 내 퇴직금 방어 설계
3.35
Derivation Chain
Step 1
AI 역설 — AI 성공 시 경제 구조 변동
→
Step 2
50대 직장인 AI 대체 불안
→
Step 3
AI 대체 시 퇴직 시나리오별 퇴직금·실업급여 최적 수령 전략
Problem
AI 역설 논쟁이 커지면서 50대 중후반 대기업·중견기업 사무직은 자신의 직무가 2-3년 내 축소·통합될 가능성을 체감하지만, '권고사직 vs 명예퇴직 vs 정년까지 버티기' 각 시나리오에서 퇴직금 중간정산·DC형 전환·실업급여·재취업 지원금이 어떻게 달라지는지 한눈에 비교할 수 없다. 인사팀에 물어보기 민감하고, 노무사 상담은 건당 10-30만원이며, 온라인 정보는 일반론뿐이어서 자기 상황에 맞는 숫자를 얻으려면 3-4일간 여러 사이트를 돌아다녀야 한다.
Solution
웹에서 근속연수·현재 연봉·퇴직연금 유형(DB/DC)·예상 퇴직 시점을 입력하면, '권고사직·명예퇴직·정년퇴직·자발적 퇴사' 4가지 시나리오별 세후 퇴직금 수령액, 실업급여 수급 기간·금액, 건강보험 전환 비용을 비교 테이블로 보여준다. 각 시나리오에서 놓치기 쉬운 제도(재취업 지원 서비스 의무, 전직지원장려금 등)도 체크리스트로 안내한다.
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 (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
프론트엔드 [medium]
백엔드 [medium]
데이터 파이프라인 [low]