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AI 도입으로 금융·보험·증권사에서 부서 단위 감원이 시작되면서, 대상자들이 퇴직금 산정 방식(DC형·DB형 전환 시점), 실업급여 수급 조건, 명예퇴직 수당 협상 등을 제대로 모른 채 회사 제안을 수용한다. 한국노동연구원 자료에 따르면 퇴직금 관련 착오로 평균 300-800만원을 덜 받는 사례가 빈번하며, 노무사 상담은 건당 20-50만원이 들어 접근성이 낮다.
근속연수·급여·퇴직연금 유형 등 기본 정보를 입력하면 퇴직금 시나리오별 수령액을 시뮬레이션하고, AI가 최적 전략을 코칭한다. (1) DB형↔DC형 전환 시 퇴직금 차이 시뮬레이션, (2) 명예퇴직 수당 vs 권고사직 시나리오 비교, (3) 실업급여·재취업수당·직업훈련비 수급 자격 자동 판단 및 신청 가이드.
| 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 |
| 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 |
| 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 |