B
사람중심 AI 복지 혜택 매칭
3.05
파생 체인
단계 1
LGU+ 사람중심 AI 비전
→
단계 2
50대가 받을 수 있는 복지 혜택을 놓치는 문제
→
단계 3
복지 혜택 안내를 제공하는 기관(복지관, 주민센터)이 대상자 맞춤 안내를 자동화하는 도구 부재
문제
지역 복지관·주민센터 담당자가 관할 구역 50대+ 주민에게 맞춤 복지 혜택(고용지원금, 건강검진, 교육비, 주거지원 등)을 안내하려 하지만, 중앙부처·지자체·공단별로 200개 이상의 사업이 수시로 변경되어 담당자조차 전체를 파악하지 못한다. 결과적으로 주민은 자격이 있는 혜택의 30-40%를 놓치고, 담당자는 민원 응대에 주 10시간 이상을 소모한다.
솔루션
(1) 복지 담당자가 주민 기본 정보(연령, 소득구간, 가구형태, 건강상태)를 입력하면, (2) 자격 조건에 매칭되는 복지 사업 목록을 자동 추출하여 우선순위별 정렬, (3) 주민에게 카카오톡/문자로 맞춤 안내문을 자동 발송. 차별점: 사회복지 공공 API(국민연금 가입, 복지시설 정보 등) 실제 연동 + 담당자 업무 자동화 도구.
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 (58%)
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 (57/100)
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
데이터 파이프라인 [high]
백엔드 [medium]
프론트엔드 [low]