B
AI 시대 내 퇴직금 방어 설계
3.35
파생 체인
단계 1
AI 역설 — AI 성공 시 경제 구조 변동
→
단계 2
50대 직장인 AI 대체 불안
→
단계 3
AI 대체 시 퇴직 시나리오별 퇴직금·실업급여 최적 수령 전략
문제
AI 역설 논쟁이 커지면서 50대 중후반 대기업·중견기업 사무직은 자신의 직무가 2-3년 내 축소·통합될 가능성을 체감하지만, '권고사직 vs 명예퇴직 vs 정년까지 버티기' 각 시나리오에서 퇴직금 중간정산·DC형 전환·실업급여·재취업 지원금이 어떻게 달라지는지 한눈에 비교할 수 없다. 인사팀에 물어보기 민감하고, 노무사 상담은 건당 10-30만원이며, 온라인 정보는 일반론뿐이어서 자기 상황에 맞는 숫자를 얻으려면 3-4일간 여러 사이트를 돌아다녀야 한다.
솔루션
웹에서 근속연수·현재 연봉·퇴직연금 유형(DB/DC)·예상 퇴직 시점을 입력하면, '권고사직·명예퇴직·정년퇴직·자발적 퇴사' 4가지 시나리오별 세후 퇴직금 수령액, 실업급여 수급 기간·금액, 건강보험 전환 비용을 비교 테이블로 보여준다. 각 시나리오에서 놓치기 쉬운 제도(재취업 지원 서비스 의무, 전직지원장려금 등)도 체크리스트로 안내한다.
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 (70%)
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 [medium]
백엔드 [medium]
데이터 파이프라인 [low]