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핵심 아이디어
- 타깃
- AI로 마케팅 카피·법률 초안·재무 보고서를 생성하지만 할루시네이션·브랜드 톤 이탈이 두려운 중견기업 마케팅팀·로펌·회계법인.
- 문제
- 기업이 AI로 콘텐츠를 쏟아내지만 검수는 담당자가 '눈으로 대충 확인'. 할루시네이션 사고 1건이 브랜드 신뢰를 날린다. AI로 AI를 검증하면 같은 편향이 반복. 지금은 내부 직원이 본업 외에 검수를 떠안아 비효율적이고 전문성도 부족.
- 해결
- AI 산출물을 업로드하면 해당 도메인 전문가(법률·의료·마케팅·금융)가 검수·수정·인증. 전문가는 '길드'에 소속되어 소속감과 안정 수입 확보. 검수 수요는 프로젝트 주기에 따라 조수간만처럼 밀물·썰물 — 플랫폼이 워크로드를 자동 분배.
- 차별화
- Scale AI 등 데이터 라벨링 대비: ① 훈련 데이터가 아닌 '프로덕션 산출물' 검수 (배포 전 최종 관문) ② 크라우드 워커가 아닌 도메인 전문가(변호사·의사·CPA) ③ 검수 결과가 법적 증빙으로 활용 가능
핵심 기능
- 01
도메인별 전문가 길드 시스템 (법률·의료·마케팅·금융 분야 자격 인증 + 소속 구조)
- 02
AI 산출물 업로드 → 전문가 자동 매칭 → 검수 리포트 반환 원스톱 워크플로우
- 03
전문가 누적 품질 스코어 + 기업별 검수 기준 커스터마이징 대시보드
시장과 비즈니스
수익 구조
| 핵심 모델 | 기업 구독 ₩199,000/월(월 50건 검수) × 80개사 = ₩15,920,000/월. |
|---|---|
| 근거 01 | 추가 검수 건당 ₩15,000. |
| 근거 02 | AI 할루시네이션 사고 1건 = 브랜드 손실 ₩1,000만원+. |
| 근거 03 | 월 ₩20만원은 사고 대비 보험료 수준. |
- 개발 기간
- 약 12주
- 시장 규모
- 전체 시장 글로벌 AI 품질 보증·콘텐츠 검증 시장 ₩5조 (2026 추정)유효 시장 한국 기업 AI 산출물 전문가 검수 시장 ₩2,000억초기 목표 시장 80개사 × ₩199,000/월 = 연 ₩1.9억
- 시장 흐름
- emerging
발견 근거
- 시장 신호
- 소속감(전문가 길드의 소속 구조) × 조수간만(프로젝트 주기에 따른 검수 수요 밀물·썰물) → AI를 사람으로 대체: AI 검증에 AI가 아닌 사람 전문가 투입
- 분석 방식
- 방법 5: 역치환 — 'AI가 AI를 검증'하는 트렌드를 뒤집어, 사람 전문가가 AI 산출물의 최종 품질 관문이 되는 구조
- 포착 일자
- 2026.03.08