A
AI기본법 벤더 실사 체크리스트
4.30
파생 체인
단계 1
AI 기본법 시행
→
단계 2
기업 AI 거버넌스 의무화
→
단계 3
AI 벤더 선정 시 법적 실사 필요
→
단계 4
실사 체크리스트 자동화
문제
AI 기본법 시행으로 기업이 외부 AI 솔루션(챗봇, 추천 엔진, 문서 자동화 등)을 도입할 때 벤더의 법적 준수 여부를 사전 실사해야 하지만, 구매팀에 AI 규제 전문성이 없어 실사 항목 자체를 구성하지 못한다. 외부 법무 자문 시 벤더당 200-500만원이 소요되며, AI 벤더를 3-5개 비교 검토하는 경우 실사 비용만 1,000만원 이상이 든다.
솔루션
도입하려는 AI 솔루션 유형과 활용 목적을 선택하면 AI 기본법에 기반한 벤더 실사 체크리스트(데이터 처리, 고위험 분류, 투명성, 편향성 검증 등)를 자동 생성한다. 벤더에게 전달할 질문서를 자동 구성하고, 응답 수집 후 벤더간 비교 매트릭스를 생성하며, 리스크 점수를 산출한다.
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 (78%)
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
백엔드 [medium]
프론트엔드 [low]
AI/ML [low]