B
AI 규제매핑 업데이트봇
3.15
파생 체인
단계 1
AI 거버넌스·데이터 중심 운영 전략
→
단계 2
기업 AI 거버넌스 정책 수립
→
단계 3
AI 거버넌스 정책 문서 생성
→
단계 4
규제 변경 시 정책 자동 업데이트 서비스
문제
AI 거버넌스 정책을 수립한 중소기업이 EU AI Act 시행세칙, 한국 AI 기본법 하위법령, 금융위 AI 가이드라인 등의 규제가 분기마다 변경될 때 기존 정책 문서를 수동으로 업데이트해야 한다. 법무팀이 없는 중소기업은 규제 변경을 놓쳐 과징금 리스크를 안거나, 매번 외부 법률자문에 건당 500-1,000만원을 지불한다.
솔루션
AI 관련 규제 원문(EU AI Act, 한국 AI 기본법, 산업별 가이드라인)을 실시간 모니터링하여 변경 사항 발생 시 기업의 기존 AI 거버넌스 정책 문서에서 영향받는 조항을 자동 식별한다. 변경이 필요한 정책 조항의 수정안을 제시하고, 승인 시 문서를 자동 업데이트한다.
NUMR-V Scores
NUMR-V Scoring System
| N Novelty | 1-5 | 시장 내 유사 서비스 부재 정도. 경쟁사 0개 = 5, 10+개 = 1 |
| U Urgency | 1-5 | 사용자가 지금 당장 필요로 하는 긴급성. 트렌드 부합 + 시급성 |
| M Market | 1-5 | 타겟 시장의 크기와 성장 가능성. 프록시 지표 기반 (LLM 추정 X) |
| R Realizability | 1-5 | 1-2인이 실현 가능한 정도. 기술 난이도 + 데이터 확보 용이성 |
| V Validation | 1-5 | 시장 검증 통과 여부. 경쟁사 분석 + 수요 프록시 + 타이밍 |
SaaS N=.15 U=.20 M=.15 R=.30 V=.20
Senior N=.25 U=.25 M=.05 R=.30 V=.15
실현성 (72%)
실현성 분석
| 기술 복잡도 | / 40 | 핵심 기술 스택의 난이도. low=40, medium=24, high=10 |
| 데이터 접근성 | / 25 | 필요 데이터의 확보 용이성. user_generated=25 → proprietary=4 |
| MVP 일정 | / 20 | 최소 기능 제품 구축 소요 기간. 2주=20, 1개월=12, 3개월=8 |
| API 보너스 | / 15 | 공공 API 활용 가능 시 보너스. 매칭 API가 있으면 가산 |
시장 검증 (60/100)
검증 분석
| 경쟁 분석 | / 20 | 경쟁사 검색 결과 기반. 적절한 경쟁 존재 = 시장 검증 |
| 시장 수요 | / 20 | 검색량, 뉴스 언급 등 프록시 지표. 실제 수요의 간접 증거 |
| 타이밍 | / 20 | 현재 트렌드와의 부합도. 규제/기술 변화 시점 적합성 |
| 수익 참조 | / 15 | 유사 비즈니스 모델의 수익 사례. 실제 과금 레퍼런스 존재 여부 |
| 곡괭이 적합 | / 15 | 곡괭이 전략 부합도. 도구/인프라 제공 관점 적합성 |
| 1인 구축 | / 10 | 혼자서 MVP 구축 가능 여부. 외부 의존성 최소화 정도 |
기술 요구사항
데이터 파이프라인 [medium]
AI/ML [medium]
프론트엔드 [low]