A
AI조달 계약 리스크 해독기
3.90
파생 체인
단계 1
미국 정부-앤트로픽 갈등 + 오픈AI 1100억 달러 유치
→
단계 2
정부·대기업 AI벤더 조달 계약
→
단계 3
AI벤더 조달 계약서의 종속·리스크 조항 자동 분석
문제
한국 공공기관 및 중견기업이 AI벤더(OpenAI, 앤트로픽, 국내 AI기업)와 조달 계약을 체결할 때, 계약서에 숨겨진 데이터 소유권 이전, 서비스 중단 면책, 가격 인상 조항 등 벤더 종속 리스크를 법무팀이 기술적 맥락 없이 검토한다. 앤트로픽 사태처럼 정치적 이유로 서비스가 차단되어도 계약서상 보상 조항이 없는 경우가 대부분이며, 이를 사전에 파악하는 데 법무팀 기준 건당 40-80시간이 소요된다.
솔루션
AI벤더 조달 계약서를 업로드하면 벤더 종속 리스크 조항(데이터 소유권, 서비스 중단, 가격 변경, 데이터 지역화 등)을 자동 탐지하고, 리스크 등급 및 수정 제안을 생성하는 서비스. 핵심 기능: (1) AI 조달 계약서 특화 리스크 조항 자동 탐지(50+ 체크포인트), (2) 글로벌 AI벤더 계약 사례 DB 기반 비교 분석, (3) 리스크 조항별 수정 문구 및 협상 포인트 자동 생성.
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 (73%)
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 (61/100)
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]