B
AI 안전신고 프로토콜 빌더
3.30
파생 체인
단계 1
오픈AI 시스템 결함·안전 신고 체계 강화
→
단계 2
AI 서비스 운영사의 안전 신고·에스컬레이션 체계 구축 도구
→
단계 3
신고 프로토콜 템플릿·워크플로우 자동 생성 SaaS
문제
AI 서비스를 운영하는 한국 스타트업·중소 IT기업(직원 10-100명)은 사용자로부터 유해 콘텐츠 생성, 환각 정보 피해, 개인정보 노출 등의 신고를 받았을 때 체계적인 대응 프로토콜이 없어 담당자 개인 판단에 의존한다. EU AI Act, 한국 AI 기본법 논의가 진행되면서 신고 접수→분류→에스컬레이션→시정→보고의 문서화된 체계가 컴플라이언스 요건이 되고 있으나, 이를 자체 구축하면 법무·개발 인력 2-3인이 4-8주를 투입해야 한다.
솔루션
회사 규모, AI 서비스 유형(챗봇/이미지생성/추천 등), 적용 규제(EU AI Act/한국 AI기본법/자율규약)를 선택하면 맞춤형 안전 신고 프로토콜 문서(접수 양식, 분류 기준, 에스컬레이션 매트릭스, 시정 조치 템플릿, 정기 보고서)를 자동 생성한다. Slack/Jira 웹훅 연동으로 신고 접수 시 자동 티켓 생성 및 에스컬레이션 알림을 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 (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 (56/100)
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 [medium]
AI/ML [low]