A

AI직무대체 보험설계기

3.65

파생 체인

단계 1 AI가 경제를 망칠 수 있다는 월가 보고서 파장
단계 2 AI 대체 리스크에 대비하는 금융상품 설계 지원
단계 3 보험설계사가 고객에게 AI 실직 리스크 대비 상품을 설계할 때 사용하는 시뮬레이션 도구

문제

AI 대체 리스크가 화두가 되면서 고객들이 보험설계사에게 '실직 대비' 상품을 문의하지만, 설계사가 고객 직군별 AI 대체 확률과 소득 감소 시나리오를 객관적 데이터로 설명하지 못해 상담 전환율이 15% 이하에 머문다. 시나리오 하나를 수동으로 만드는 데 2-3시간이 걸려 고객당 상담 비용이 과도하다.

솔루션

고객의 직군·직급·연차를 입력하면 AI 대체 확률 타임라인과 소득 감소 시나리오(보수적/중립/낙관)를 자동 생성한다. 각 시나리오에 맞는 보험·연금·저축 포트폴리오를 추천하고, 고객 제시용 비주얼 리포트를 PDF로 출력한다.

타겟: GA(법인보험대리점) 소속 보험설계사, 독립 재무설계사 (월 상담 20건 이상)
수익 모델: SaaS 월정액 월 7.9만원/설계사, 리포트 월 30건 포함, 추가 건당 2,000원
생태계 역할: 공급자
MVP 예상: 2_weeks

NUMR-V Scores

N Novelty
4.0/5
U Urgency
3.0/5
M Market
3.0/5
R Realizability
4.0/5
V Validation
4.0/5
NUMR-V Scoring System
N Novelty1-5시장 내 유사 서비스 부재 정도. 경쟁사 0개 = 5, 10+개 = 1
U Urgency1-5사용자가 지금 당장 필요로 하는 긴급성. 트렌드 부합 + 시급성
M Market1-5타겟 시장의 크기와 성장 가능성. 프록시 지표 기반 (LLM 추정 X)
R Realizability1-51-2인이 실현 가능한 정도. 기술 난이도 + 데이터 확보 용이성
V Validation1-5시장 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 (69%)

기술 복잡도
29.3/40
데이터 접근성
20.0/25
MVP 일정
20.0/20
API 보너스
0.0/15
실현성 분석
기술 복잡도/ 40핵심 기술 스택의 난이도. low=40, medium=24, high=10
데이터 접근성/ 25필요 데이터의 확보 용이성. user_generated=25 → proprietary=4
MVP 일정/ 20최소 기능 제품 구축 소요 기간. 2주=20, 1개월=12, 3개월=8
API 보너스/ 15공공 API 활용 가능 시 보너스. 매칭 API가 있으면 가산

시장 검증 (58/100)

경쟁 분석
8.0/20
시장 수요
6.2/20
타이밍
16.0/20
수익 참조
10.5/15
곡괭이 적합
10.5/15
1인 구축
7.0/10
검증 분석
경쟁 분석/ 20경쟁사 검색 결과 기반. 적절한 경쟁 존재 = 시장 검증
시장 수요/ 20검색량, 뉴스 언급 등 프록시 지표. 실제 수요의 간접 증거
타이밍/ 20현재 트렌드와의 부합도. 규제/기술 변화 시점 적합성
수익 참조/ 15유사 비즈니스 모델의 수익 사례. 실제 과금 레퍼런스 존재 여부
곡괭이 적합/ 15곡괭이 전략 부합도. 도구/인프라 제공 관점 적합성
1인 구축/ 10혼자서 MVP 구축 가능 여부. 외부 의존성 최소화 정도

기술 요구사항

AI/ML [medium] 백엔드 [medium] 프론트엔드 [low]
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