B
퇴직 전 사내 제도 정산 체크리스트
3.85
파생 체인
단계 1
근로장려금 시니어 근로 관심
→
단계 2
퇴직 전 사내 복지·제도 정산 누락
→
단계 3
퇴직 시 놓치는 사내 혜택(학자금 대출 상환유예, 우리사주 처리, 휴가 정산) 항목별 액션 가이드
문제
53-58세 대기업·중견기업 직장인이 퇴직을 앞두고 사내 제도 정산에서 수십-수백만원을 놓친다. 미사용 연차 보상, 우리사주 인출 최적 시기(퇴직 전 vs 후 세금 차이), 사내 학자금 대출 잔액 처리, 단체보험 개인전환 가능 여부, 복지포인트 잔여분 소진 등 10가지 이상의 정산 항목이 있지만, 인사팀에서 일괄 안내하지 않고 본인이 개별 문의해야 한다. 퇴직일 이후에는 소급 청구가 불가능한 항목이 다수여서, 퇴직 후 '그때 챙길 걸' 후회하는 경우가 매우 많다.
솔루션
웹에서 재직 기간, 회사 유형(대기업/중견/공기업), 보유 복지 항목을 선택하면 퇴직 전 반드시 챙겨야 할 정산 항목 체크리스트를 생성한다. 각 항목별로 최적 처리 시기(퇴직 60일 전/30일 전/퇴직일 당일), 담당 부서, 필요 서류, 예상 금액 산출 방법을 안내한다. 체크리스트를 일정별로 정렬하여 'D-60부터 D-Day까지' 타임라인으로 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 (75%)
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
프론트엔드 [low]
백엔드 [medium]