B
AI 벤더 SLA 위반 증거 수집기
3.30
파생 체인
단계 1
앤트로픽 정부 퇴출 + 중국 AI 급성장으로 벤더 불안정
→
단계 2
AI 벤더 서비스 장애·SLA 위반 빈도 증가
→
단계 3
고객사의 SLA 위반 증거 수집·보상 청구 자동화
문제
AI API를 핵심 기능에 활용하는 한국 B2B SaaS 기업(10-50인)이 AI 벤더의 서비스 장애·응답 지연·품질 저하를 경험할 때, SLA 위반 증거를 체계적으로 수집하지 못해 보상 청구를 포기하거나 과소 청구한다. 벤더별 SLA 조항이 다르고, 장애 발생 시점의 로그를 사후에 복원하기 어려워 건당 100-500만원 규모의 크레딧 보상을 놓치는 경우가 빈번하다.
솔루션
AI 벤더 API의 응답 시간·에러율·품질 지표를 24/7 모니터링하고, SLA 위반 감지 시 즉시 증거(타임스탬프, 에러 로그, 응답 시간 그래프)를 자동 아카이빙한다. 벤더별 SLA 조항을 등록하면 위반 유형 자동 분류 + 보상 청구 가능 금액 추정 + 청구서 템플릿 자동 생성까지 원스톱으로 제공한다.
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 (69%)
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 (53/100)
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]
데이터 파이프라인 [medium]