B
직장인 은퇴 전 사내제도 놓침 방지 서비스
3.80
파생 체인
단계 1
AI 공포로 인한 조기 퇴직 검토 증가
→
단계 2
퇴직 결심 후 사내 복지·제도 미정산 손실
→
단계 3
퇴직 전 6개월간 챙겨야 할 사내제도 타임라인 자동 생성
문제
50대 직장인이 퇴직을 결심하고 나서 실제 퇴직일까지 6개월-1년간 챙겨야 할 사내 제도(미사용 연차 정산, 학자금 지원 마감, 건강검진 수검, 퇴직연금 운용지시 변경, 우리사주 매각 적기, 사내대출 상환 등)가 10-15가지에 달하지만, 이를 체계적으로 안내하는 서비스가 없다. 인사팀에 물어보면 항목별로 담당이 다르고, 놓치면 수백만 원의 실질 손실이 발생한다. 실제로 미사용 연차 미정산, 퇴직연금 디폴트 옵션 방치 등으로 퇴직자 평균 150-300만 원의 숨은 손실이 추정된다.
솔루션
퇴직 예정일과 재직 기업 유형(대기업/중견/공공)을 입력하면, 퇴직 전 챙겨야 할 사내제도 항목을 D-180부터 D-Day까지 타임라인으로 자동 생성한다. 각 항목별 체크리스트(연차 정산 공식, 퇴직연금 운용지시 변경 기한, 건강검진 수검 마감일 등)와 예상 금액 영향을 표시. 카카오 알림톡으로 D-day 기반 리마인더 발송.
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 (71%)
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 (59/100)
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 [medium]
백엔드 [medium]
인프라 [low]