A
기업AI 거버넌스 정책 자동빌더
4.00
파생 체인
단계 1
AI 민주화로 기업 내 AI 사용 급증
→
단계 2
CIO의 AI 거버넌스 정책 수립 부담
→
단계 3
거버넌스 정책 문서 자동 생성·관리 도구
문제
직원들의 자발적 AI 도구 사용(Shadow AI)이 급증하면서 CIO/CISO는 사용 승인·데이터 유출 방지·모델 편향 관리를 위한 내부 거버넌스 정책을 시급히 수립해야 하지만, 업종·규모·규제환경별로 달라야 하는 정책을 처음부터 작성하는 데 법무·보안·IT팀 합동으로 2-4개월이 소요된다. 직원 50-300인 중견기업은 전담 법무팀이 없어 외부 로펌에 2,000-3,000만원을 지불해야 한다.
솔루션
업종(금융/제조/서비스 등)·규모·기존 보안인증(ISMS, ISO27001 등)을 선택하면 AI 사용 정책·승인 프로세스·데이터 분류 기준·사고 대응 플로우를 자동 생성한다. 생성된 정책은 규제 변경 시 자동 업데이트 알림을 제공하며, 직원 교육용 퀴즈도 함께 생성한다.
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 (62/100)
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]
AI/ML [medium]
프론트엔드 [low]