슬랙 기반 규정 준수 자동 검토 및 승인 워크플로우 (ComplianceGuard)

핵심 요약 (3줄)

• 이 문서는 ‘슬랙 기반 규정 준수 자동 검토 및 승인 워크플로우 (ComplianceGuard)’ 아이디어의 실행 가능성과 수익성을 82점 기준으로 검증한 PRD 리포트입니다.
• 현재 판정은 FAIL이며, 핵심 구매 가설은 ‘수익 모델: ComplianceGuard는 B2B SaaS 구독 모델을 채택하며, 월간 구독료(Monthly Subscription)와 연간 결제 할인(20% 할인)을 기반으로 운영합니다.’ 입니다.
• 실행 우선순위는 ‘[In-Scope] 슬랙 슬래시 커맨드(/지출결의, /계약검토) 및 인터랙티브 모달을 통한 요청서 양식 입력 및 파일 업로드(PDF, Docx) 기능 구현.’ 입니다.

핵심 사실 카드

용어 짧은 설명

• 초기 고객군(ICP): 가장 먼저 돈을 낼 가능성이 높은 고객 집단
• 최소 기능 버전(MVP): 핵심 가설 검증에 필요한 최소 범위 제품
• 투자 대비 효과(ROI): 투입 비용 대비 얻는 효과/수익
• 핵심지표(KPI): 성패를 판단하는 숫자 지표
• API: 시스템 간 데이터를 주고받는 연동 규칙

목차

• 1. 문제와 시장 신호
• 2. 아이디어 평가 결과
• 3. 실행 요약 (4주 최소 기능 버전)
• 4. 핵심 요구사항
• 5. 개발자 관점 메모 (1인 개발자용)
• 6. 사업 관점 메모 (투자/사업 검토용)
• 7. 시각 자료 (프로토타입/와이어프레임)
• 8. 검증 메모 및 한계
• 자주 묻는 질문(FAQ)
• 출처 및 근거

1. 문제와 시장 신호

정답 요약

이 아이디어가 해결하려는 문제와 실제 수요 신호를 먼저 명확히 고정합니다.

문제 정의

1. 문제 상황: 직원 수 50~200인 규모의 성장기 스타트업은 월평균 100건 이상의 지출 결의 및 계약 검토 요청이 발생하며, 재무 팀장은 업무 시간의 약 30%를 수백 페이지에 달하는 사내 규정집과 개별 요청서를 대조하는 단순 반복 작업에 할애하고 있습니다.
2. 비효율의 수치화: 규정 미숙지로 인한 단순 반려율이 20%를 초과하며, 이로 인해 발생하는 재요청 및 커뮤니케이션 비용은 관리자 1인당 월 40시간 이상의 손실을 야기합니다.
3. 기존 대안의 한계: 엑셀 기반 수동 관리는 데이터 누락 및 감사 증적 확보가 어렵고, 고가의 엔터프라이즈 ERP는 도입 비용($10,000+)과 구축 기간(3개월 이상)이 스타트업의 속도에 맞지 않습니다.
4. 슬랙 의존성: 대부분의 업무가 슬랙에서 이루어지지만, 기존 결재 시스템은 외부 플랫폼으로 분리되어 있어 컨텍스트 스위칭으로 인한 집중력 저하와 승인 지연이 상시 발생합니다.
5. Why Now (기술적 적기): OpenAI GPT-4o의 등장으로 비정형 PDF 및 Docx 문서 내의 복잡한 규정 맥락을 95% 이상의 정확도로 실시간 추론하고 요약할 수 있는 기술적 임계점을 넘었습니다.
6. Why Now (시장적 적기): 고금리 시대의 효율 경영 기조에 따라 백오피스 인력 충원 대신 AI를 활용한 ‘Lean Operations’를 구축하려는 기업 수요가 그 어느 때보다 높습니다.
7. Why Now (플랫폼 적기): 슬랙 앱 디렉토리의 성숙으로 인해 별도의 영업 인력 없이도 글로벌 시장의 타겟 고객에게 저비용(Low-CAC)으로 접근할 수 있는 유통 채널이 확보되었습니다.
8. 구축 결정 사항: 초기 모델은 복잡한 ERP 통합 대신 Slack API의 Block Kit을 활용한 즉각적인 UI 피드백에 집중하며, 모든 검토 결과에 ‘규정 근거 페이지’를 명시하여 AI 할루시네이션 리스크를 원천 차단하는 방식을 채택합니다.
9. 데이터 해자 구축: 단순 요약을 넘어 승인/반려 이력을 ‘감사 증적 리포트’로 자동 자산화함으로써, 외부 감사 시 대응 비용을 90% 이상 절감하는 강력한 락인(Lock-in) 가치를 제공합니다.

시장 신호 요약

외부 근거 8건 확보, confidence=96. 핵심 출처: 1. 재무 목표 스타트업 성공을 위한 재무 목표 설정: 기업가를 위한 가이드 - FasterCapital (fastercapital.com) | 2. 기술 스케일업과 사업화 촉진을 위한 기술금융 모델 및 운영방안 연구 (kistep.re.kr) | 3. Slack 요금제 분석: 비즈니스에 적합한 플랜 찾기 (clickup.com)

2. 아이디어 평가 결과

정답 요약

현재 평가는 82점 / FAIL이며, 약점 보강 없이 개발에 들어가면 실패 확률이 높습니다.

평가 지표

• 총점: 82 / 100
• 판정: FAIL
• 수익화 통과 여부: FAIL

평가표

평가 요약

슬랙이라는 기존 업무 환경에 자연스럽게 통합되어 관리자의 핵심 페인 포인트인 ‘반복적인 규정 확인 및 승인 병목’을 해결하는 모델로, 수익화 구조가 매우 명확합니다. 특히 감사 증적(Audit Trail) 기능은 단순한 편의 도구를 넘어 기업의 필수적인 컴플라이언스 요구사항을 충족시키므로 강력한 락인(Lock-in)을 형성할 수 있습니다. 다만, 초기 고객 확보를 위해서는 데이터 보안 우려를 불식시킬 수 있는 보안 정책 수립과 AI 제안에 대한 최종 인간 검토 워크플로우의 정교한 설계가 필수적입니다. | consensus(passVotes=3/3, medianScore=82)

치명 약점

• AI 할루시네이션으로 인한 규정 오해석 및 이로 인한 재무적 리스크 발생 가능성
• 민감한 사내 계약 및 지출 데이터를 외부 API(OpenAI)로 전송하는 것에 대한 보안 거부감
• 기존에 사용 중인 그룹웨어 또는 ERP 결재 시스템과의 기능 중복 및 데이터 파편화 우려
• AI의 규정 해석 오류로 인한 재무 사고 발생 시 책임 소재 및 신뢰도 문제
• 기존에 사용 중인 그룹웨어 또는 전자결재 시스템과의 기능 중복 및 교체 저항
• 기업마다 상이한 비정형 규정 문서(PDF, 이미지 등)의 데이터 추출 및 학습 정확도 편차
• AI의 규정 해석 오류 시 발생할 수 있는 재무적 리스크에 대한 면책 및 최종 승인권자 확인 절차의 엄격한 설계 필요
• 기존 회계 소프트웨어(ERP)와의 연동 부재 시, 승인 데이터의 이중 입력 공수가 발생하여 사용자 이탈 원인이 될 수 있음

3. 실행 요약 (4주 최소 기능 버전)

정답 요약

최소 기능 버전(MVP)은 4주 내 배포 가능한 범위로 제한하고, 매주 종료 조건을 정의해 리스크를 통제합니다.

제품 개요

1. ComplianceGuard는 슬랙(Slack) 환경 내에서 기업의 지출 결의 및 계약 검토 프로세스를 자동화하여 승인 지연을 획기적으로 해소하는 AI 기반 컴플라이언스 솔루션입니다.
2. 본 서비스는 OpenAI GPT-4o API를 활용하여 사내 규정집(PDF, Docx)과 사용자의 요청 내용을 실시간으로 대조하며, 위반 가능성이 있는 항목을 즉시 요약하여 승인권자에게 제공합니다.
3. 모든 승인 및 반려 이력은 ‘감사 증적(Audit Trail)’ 리포트로 자동 생성되어, 법무 및 재무 리스크를 사전에 차단하고 외부 감사 시 증빙 자료로 즉시 활용 가능하도록 설계되었습니다.
4. 주요 타겟은 월 100건 이상의 승인 요청이 발생하는 50~200인 규모의 성장기 스타트업으로, 관리자 1인당 월 40시간 이상의 단순 검토 공수 절감을 목표로 합니다.
5. 슬랙 앱 디렉토리를 통한 Low-CAC 전략을 채택하며, 별도의 외부 대시보드 접속 없이 슬랙 내 모달(Modal)과 메시지 인터랙션만으로 모든 워크플로우를 완결합니다.
6. AI의 할루시네이션 리스크를 방지하기 위해 ‘최종 인간 검토(Human-in-the-loop)’ 단계를 필수 배치하며, AI는 판단의 근거가 되는 규정 조항을 반드시 하이라이트하여 제시합니다.
7. 초기 4주 구축 단계에서는 Slack API와 OpenAI 연동에 집중하며, 미지원 파일 형식에 대해서는 텍스트 직접 입력 및 수동 업로드 방식을 통해 데이터 누락을 방지합니다.
8. 수익 모델은 월 $199(Standard)와 $499(Pro)로 구성되며, Pro 플랜의 경우 무제한 승인 검토와 맞춤형 감사 보고서 추출 기능을 제공하여 강력한 락인(Lock-in) 효과를 창출합니다.

이번 버전에 넣을 것/뺄 것 (MVP Scope)

1. [In-Scope] 슬랙 슬래시 커맨드(/지출결의, /계약검토) 및 인터랙티브 모달을 통한 요청서 양식 입력 및 파일 업로드(PDF, Docx) 기능 구현.
2. [In-Scope] OpenAI GPT-4o API와 Pinecone 벡터 데이터베이스를 연동하여 사내 규정집 기반의 실시간 RAG(검색 증강 생성) 분석 엔진 구축.
3. [In-Scope] 규정 위반 가능성이 있는 항목에 대해 최대 5개의 핵심 근거 조항을 추출하여 승인권자에게 슬랙 다이렉트 메시지(DM)로 즉시 요약 발송.
4. [In-Scope] 승인 및 반려 버튼을 통한 즉각적인 워크플로우 처리와 해당 결정의 근거 데이터를 포함한 감사 증적(Audit Trail) 로그의 DB 기록.
5. [In-Scope] 관리자 전용 웹 대시보드를 제공하여 월간 승인 통계 확인 및 감사 증적 리포트를 CSV 또는 PDF 파일로 다운로드하는 기능.
6. [Out-of-Scope] SAP, Oracle, 더존(Douzone) 등 외부 ERP 및 회계 소프트웨어와의 실시간 API 데이터 동기화 기능은 MVP 단계에서 제외.
7. [Out-of-Scope] 수기 영수증이나 저화질 사진 이미지에 대한 고도화된 OCR(광학 문자 인식) 분석 기능은 제외하며 텍스트 추출이 가능한 디지털 문서만 지원.
8. [Out-of-Scope] 3단계 이상의 복잡한 다중 승인 체계(Multi-level Approval) 및 부서별 교차 승인 로직은 제외하고 요청자-승인자 간의 단층 구조만 우선 지원.

4주 개발 일정

ComplianceGuard의 MVP 개발은 1인의 풀스택 개발자가 4주간 집중하여 핵심 가치인 ‘슬랙 기반 AI 규정 검토’를 구현하는 것을 목표로 합니다.

1주차: 슬랙 앱 기반 및 인프라 구축

• 주요 과업: Slack App Manifest 설정, OAuth 2.0 인증 플로우 구현, AWS Lambda 및 API Gateway 환경 구성, ‘/지출결의’ 및 ‘/계약검토’ 슬래시 커맨드 등록.
• 산출물: 슬랙 워크스페이스 내 설치 가능한 기본 앱 및 명령어 응답 서버.
• 담당자: 풀스택 개발자 1인.
• 종료 조건: 슬랙 내에서 커맨드 입력 시 입력 모달창이 정상적으로 호출됨.

2주차: RAG(검색 증강 생성) 엔진 및 데이터 파이프라인 구축

• 주요 과업: PDF/Docx 텍스트 추출 로직 구현, Pinecone 벡터 데이터베이스 인덱싱, OpenAI Embedding API 연동을 통한 사내 규정 데이터 벡터화.
• 산출물: 규정 조항 검색이 가능한 벡터 DB 및 문서 업로드 스크립트.
• 담당자: 풀스택 개발자 1인.
• 종료 조건: 특정 키워드 쿼리 시 관련 규정 조항이 3초 이내에 정확히 검색됨.

3주차: GPT-4o 분석 로직 및 슬랙 인터랙션 완성

• 주요 과업: GPT-4o 프롬프트 엔지니어링(규정 위반 판단 로직), 슬랙 Block Kit을 활용한 분석 결과 요약 DM 발송 기능, 승인/반려 버튼 워크플로우 연동.
• 산출물: AI 분석 결과가 포함된 슬랙 메시지 UI 및 상태 변경 로직.
• 담당자: 풀스택 개발자 1인.
• 종료 조건: 요청 제출 후 10초 이내에 AI 분석 요약과 근거 조항이 포함된 DM이 승인권자에게 도달함.

4주차: 감사 증적(Audit Trail) 시스템 및 최종 배포

• 주요 과업: PostgreSQL 기반 승인 이력 저장소 구축, PDF 형식의 감사 리포트 자동 생성 기능, 최종 통합 테스트 및 보안 취약점 점검.
• 산출물: 관리자용 감사 증적 리포트 생성 기능 및 프로덕션 배포 버전.
• 담당자: 풀스택 개발자 1인.
• 종료 조건: 10건의 테스트 시나리오에 대해 데이터 누락 없이 감사 리포트가 정상 생성됨.

4. 핵심 요구사항

정답 요약

요구사항은 기능/비기능/API/데이터 모델을 함께 정의해야 개발 착수 품질이 확보됩니다.

필수 기능 요구사항

1. 슬랙 슬래시 커맨드 및 모달 연동: 사용자가 슬랙 내에서 ‘/지출결의’ 또는 ‘/계약검토’ 명령어를 입력하면 요청서 양식(금액, 목적, 대상자 등)과 첨부파일(PDF, Docx)을 업로드할 수 있는 모달 창을 호출합니다.
2. 사내 규정집 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 엔진 구축: 업로드된 사내 규정 PDF/Docx 파일을 텍스트 추출 후 벡터 데이터베이스(Pinecone)에 인덱싱하여, AI가 실시간으로 관련 조항을 검색하고 참조할 수 있는 환경을 구축합니다.
3. GPT-4o 기반 실시간 규정 위반 분석: 제출된 요청 내용과 인덱싱된 규정 데이터를 OpenAI GPT-4o API로 대조하여, 5초 이내에 ‘준수’, ‘주의’, ‘위반’ 3단계 상태값과 구체적인 위반 조항 번호를 포함한 요약 결과를 생성합니다.
4. 승인권자 전용 인터랙티브 블록 메시지: 분석 완료 시 승인권자에게 AI 요약 리포트와 함께 ‘승인’, ‘반려’, ‘보완 요청’ 버튼이 포함된 슬랙 블록 키트(Block Kit) 메시지를 즉시 전송합니다.
5. 할루시네이션 방지를 위한 최종 확인 절차: 승인권자가 승인 버튼을 누르기 전, ‘AI 분석 결과를 확인했으며 최종 책임은 본인에게 있음’을 확인하는 체크박스 필수 선택 로직을 구현하여 법적/재무적 리스크를 관리합니다.
6. 자동 감사 증적(Audit Trail) DB 기록: 모든 요청, AI 분석 결과, 승인/반려 시점, 승인권자의 코멘트를 PostgreSQL 데이터베이스에 타임스탬프와 함께 저장하며, 수정 불가능한 고유 트랜잭션 ID를 부여합니다.
7. 감사 리포트 자동 생성 및 내보내기: 특정 기간 또는 특정 프로젝트 단위로 모든 승인 이력을 취합하여 외부 감사 증빙용 PDF 리포트를 생성하고, 관리자 대시보드에서 즉시 다운로드할 수 있는 기능을 제공합니다.
8. 금액별 다단계 승인 워크플로우 설정: 지출 결의 금액이 설정된 임계치(예: 100만 원)를 초과할 경우, 팀장에서 재무 팀장으로 이어지는 순차적 승인 라인을 자동으로 활성화하고 진행 상태를 실시간으로 추적합니다.

비기능 요구사항 (성능/보안/안정성)

1. 가용성 및 신뢰성: 서비스 가용성은 연중무휴 99.9% 이상을 유지하며, AWS Multi-AZ 배치를 통해 인프라 장애 시 자동 페일오버(Failover)를 지원하여 업무 중단을 최소화한다.
2. 성능 및 응답 속도: 사용자가 슬랙 모달을 통해 요청을 제출한 시점부터 AI 분석 결과 요약이 DM으로 발송되기까지의 전체 프로세스는 평균 5초 이내, 최대 10초를 초과하지 않도록 RAG 엔진의 검색 성능을 최적화한다.
3. 데이터 보안 및 암호화: 모든 데이터 전송은 TLS 1.3 프로토콜을 사용하며, 데이터베이스 내 저장되는 민감 정보(계약서 내용, 지출 금액 등)는 AES-256 방식으로 암호화하여 저장하고 데이터 접근 권한을 엄격히 분리한다.
4. 개인정보 보호(PII Masking): OpenAI GPT-4o API 전송 전, 개인정보 보호를 위해 주민등록번호, 전화번호, 계좌번호 등 주요 개인식별정보(PII)를 자동으로 탐지하여 마스킹 처리하는 전처리 파이프라인을 구축한다.
5. AI 모델 데이터 정책: OpenAI의 ‘Enterprise Privacy’ 정책을 준수하여 API를 통해 전송된 데이터가 모델 학습에 활용되지 않도록 설정을 고정하며, 데이터 처리 방침을 사용자 약관 및 보안 백서에 명시한다.
6. 확장성: Pinecone 벡터 데이터베이스는 수평적 확장이 가능한 서버리스 또는 고성능 Pod 타입을 사용하며, 동시 접속자 500명 이상의 대규모 요청 발생 시에도 검색 성능 저하가 없도록 인덱싱 성능을 유지한다.
7. 감사 증적 무결성: 생성된 모든 감사 증적(Audit Trail) 리포트는 수정 불가능한(Immutable) 상태로 보존되어야 하며, 데이터 무결성 검증을 위해 각 로그에 대한 해시값을 생성하여 관리자 대시보드에서 검증 가능하게 한다.
8. 모니터링 및 장애 대응: 시스템의 모든 API 호출 및 오류 발생 현황은 Sentry 및 Datadog을 통해 실시간 모니터링하며, 응답 지연이 15초를 초과하거나 API 에러율이 1%를 넘을 경우 운영팀에 즉시 슬랙 알림을 발송한다.
9. 슬랙 API 준수: Slack API의 Rate Limit(Tier 3 이상)을 준수하도록 Redis 기반의 요청 큐잉 시스템을 도입하여, 특정 시점에 대량의 승인 요청이 집중되더라도 서비스 차단 없이 안정적으로 메시지를 전달한다.

화면 흐름과 페이지 경로 (UX Flow / Route Map)

ComplianceGuard는 슬랙 인터페이스를 핵심 접점으로 하되, 관리 효율성을 위해 웹 기반의 관리자 대시보드를 병행 운영합니다. 모든 경로는 슬랙 OAuth 2.0 인증을 기반으로 보안이 유지되며, 실시간 상태 동기화를 위해 WebSocket 및 Slack Interactivity API를 적극 활용합니다. 주요 라우트 구성은 다음과 같습니다.

• /auth/slack/callback: 슬랙 워크스페이스 연동 및 권한 승인 완료 페이지
• /dashboard: 전체 승인 현황 및 AI 분석 통계 대시보드
• /documents: 업로드된 사내 규정집 관리 및 인덱싱 상태 확인
• /requests: 전체 지출 결의 및 계약 검토 요청 리스트
• /requests/:id: 개별 요청 상세 내역 및 AI 규정 대조 결과 뷰
• /audit-trail: 외부 감사용 이력 리포트 생성 및 다운로드 센터
• /settings/policy: AI 분석 기준 및 알림 수신 대상 설정

[사용자 플로우 및 상태 전이]

• 요청 단계: 사용자가 슬랙 내 /지출결의 명령어를 입력하여 입력 모달을 호출합니다. (상태: 대기 -> 입력 중)
• 데이터 제출: 파일 업로드 및 정보 입력 후 ‘제출’ 버튼을 클릭하면 백엔드에서 RAG 엔진이 가동됩니다. (상태: 입력 중 -> 분석 중)
• AI 분석: GPT-4o가 5초 이내에 규정 위반 여부를 판단하고 근거 조항을 추출합니다. (상태: 분석 중 -> 분석 완료)
• 승인권자 알림: 분석 요약본이 포함된 DM이 승인권자에게 즉시 발송됩니다. (상태: 분석 완료 -> 검토 대기)
• 의사 결정: 승인권자가 슬랙 내 ‘승인’ 또는 ‘반려’ 버튼을 클릭하여 최종 결정을 내립니다. (상태: 검토 대기 -> 처리 완료)
• 기록 저장: 모든 인터랙션 결과는 PostgreSQL에 저장되며 감사 증적 리포트에 즉시 반영됩니다. (상태: 처리 완료 -> 아카이브)

API 연동 규격

ComplianceGuard의 API 설계는 Slack Interactivity API와의 실시간 연동 및 OpenAI GPT-4o 분석 엔진의 비동기 처리를 최우선으로 고려합니다. 모든 외부 요청은 Slack의 ‘X-Slack-Signature’ 헤더를 통해 위변조 여부를 검증하며, 내부 통신은 JWT 기반 인증을 사용합니다. 대용량 문서 처리를 위해 파일 업로드와 AI 분석은 비동기 큐(SQS)를 통해 관리됩니다.

1. POST /api/v1/slack/interactivity

• 설명: 사용자가 슬랙 모달에서 지출 결의 또는 계약 검토 요청을 제출할 때 호출되는 핵심 엔드포인트입니다.
• Request Example: { “type”: “view_submission”, “user”: { “id”: “U12345” }, “view”: { “state”: { “values”: { “amount”: “50000”, “purpose”: “팀 회식” } } } }
• Response: { “response_action”: “clear”, “message”: “분석이 시작되었습니다. 5초 내외로 결과를 DM으로 발송합니다.” }

2. POST /api/v1/documents/upload

• 설명: 사내 규정집(PDF, Docx)을 업로드하여 RAG 엔진용 벡터 데이터로 변환 및 Pinecone에 인덱싱합니다.
• Request: Multipart/form-data { “file”: binary, “workspace_id”: “W999”, “doc_type”: “REGULATION” }
• Response: { “document_id”: “doc_789”, “status”: “indexing”, “estimated_time”: ”30s” }

3. GET /api/v1/reviews/{review_id}

• 설명: 특정 검토 건에 대한 AI 분석 결과, 위반 조항 리스트, 신뢰도 점수를 상세 조회합니다.
• Response Example: { “review_id”: “rev_456”, “confidence_score”: 94, “analysis_summary”: “제4조 2항(식대 한도) 위반 가능성 발견”, “violations”: [{ “clause”: “제4조 2항”, “reason”: “일일 식대 한도 3만원을 2만원 초과함” }], “status”: “COMPLETED” }

4. 에러 코드 및 메시지 정의

• 401 (UNAUTHORIZED_SLACK_REQUEST): 슬랙 서명 검증 실패. 요청의 출처가 불분명함.
• 413 (PAYLOAD_TOO_LARGE): 업로드 파일이 시스템 제한인 50MB를 초과함.
• 429 (RATE_LIMIT_EXCEEDED): OpenAI API 호출 할당량 초과. 잠시 후 다시 시도 필요.
• 503 (AI_ENGINE_UNAVAILABLE): RAG 엔진 또는 벡터 DB 연결 실패로 인한 분석 불가.

데이터 구조

ComplianceGuard의 데이터 모델은 고성능 관계형 데이터베이스(PostgreSQL)와 벡터 데이터베이스(Pinecone)의 하이브리드 구조로 설계되어, 정형 데이터의 무결성과 비정형 규정 데이터의 검색 효율성을 동시에 확보합니다.

1. Workspace (워크스페이스 엔티티)

• id: UUID (Primary Key)
• slack_team_id: VARCHAR(50) (Unique Index, 슬랙 워크스페이스 식별자)
• plan_type: VARCHAR(20) (Standard, Pro 플랜 구분)
• pinecone_index_name: VARCHAR(100) (RAG 검색을 위한 개별 벡터 인덱스 식별자)
• created_at: TIMESTAMP (생성 일시)

2. ComplianceRule (규정 데이터 엔티티)

• id: UUID (Primary Key)
• workspace_id: UUID (Foreign Key -> Workspace.id)
• file_name: VARCHAR(255) (업로드된 규정 파일명)
• vector_namespace: VARCHAR(100) (Pinecone 내 워크스페이스별 데이터 격리를 위한 네임스페이스)
• version: INTEGER (규정 업데이트 이력 관리를 위한 버전 번호)
• is_active: BOOLEAN (현재 활성화된 규정 여부)

3. ApprovalRequest (승인 요청 엔티티)

• id: UUID (Primary Key)
• workspace_id: UUID (Foreign Key -> Workspace.id)
• requester_slack_id: VARCHAR(50) (요청자 슬랙 고유 ID)
• request_type: VARCHAR(20) (EXPENSE: 지출결의, CONTRACT: 계약검토)
• amount: DECIMAL(15, 2) (지출 요청 금액, 계약 시 0)
• ai_analysis_json: JSONB (GPT-4o가 분석한 위반 항목, 근거 조항, 위험도 점수 저장)
• status: VARCHAR(20) (PENDING, APPROVED, REJECTED)
• created_at: TIMESTAMP (요청 일시)

4. AuditTrail (감사 증적 엔티티)

• id: UUID (Primary Key)
• request_id: UUID (Foreign Key -> ApprovalRequest.id)
• action_type: VARCHAR(50) (AI_ANALYSIS, HUMAN_APPROVE, HUMAN_REJECT)
• actor_slack_id: VARCHAR(50) (작업 수행자 슬랙 ID)
• comment: TEXT (승인/반려 사유 및 추가 의견)
• timestamp: TIMESTAMP (작업 발생 시간)

[데이터 관계 및 설계 결정 요약]

• Workspace는 여러 ComplianceRule과 ApprovalRequest를 소유하는 1:N 관계를 형성합니다.
• 각 ApprovalRequest는 상태 변화 및 AI 검토 이력을 추적하기 위해 여러 AuditTrail 레코드를 가집니다 (1:N).
• AI 분석 결과는 고정된 스키마 대신 JSONB 타입을 사용하여 규정 위반 항목의 가변적인 구조를 유연하게 수용합니다.
• 모든 데이터 조회 시 workspace_id를 필수로 참조하여 멀티 테넌트 환경에서의 데이터 격리 및 보안을 보장합니다.

5. 개발자 관점 메모 (1인 개발자용)

정답 요약

1인 개발자는 범위 확장보다 검증 루프(생성 -> 검수 -> 제출/결제)를 먼저 닫아야 합니다.

핵심 사용자와 해야 할 일 (JTBD)

1. Primary ICP: 운영/재무/공무 실무 책임자 1명
2. 조직 규모: 3~50명 팀, 의사결정권자와 실무자가 가깝게 연결된 구조
3. Job: ‘월간 승인 요청 건수가 100건을 돌파하고, 규정 미숙지로 인한 단순 반려율이 20%를 초과하여 관리 공수가 급증하는 시점’ 상황에서 지연 없이 실행 가능한 결과물 생성
4. Success metric: 요청/청구/승인 제출까지 걸리는 시간을 50% 이상 단축
5. Current pain: 수기 정리, 증빙 누락, 승인 지연
6. Buying signal: 월말/마감 직전 반복되는 누수 발생
7. Non-target: 장기 컨설팅 중심 조직, 3개월 이상 엔터프라이즈 보안 심사 필수 조직
8. Interview plan: 주 5건 사용자 인터뷰로 JTBD 문장 지속 보정

핵심지표(KPI)와 이벤트 추적

ComplianceGuard의 성공을 측정하기 위해 북극성 지표(North Star Metric)를 ‘주간 자동 검토 완료 건수(Weekly AI-Reviewed Requests)‘로 설정하고, 이를 달성하기 위한 6가지 핵심 이벤트를 추적합니다.

1. request_submitted: 사용자가 슬랙에서 ‘/지출결의’ 또는 ‘/계약검토’ 모달을 최종 제출할 때 발생합니다. 속성으로는 request_type(지출/계약), file_extension(pdf/docx), workspace_id를 포함하며, 이는 활성화(Activation)의 시작점을 측정하는 지표입니다.
2. ai_analysis_completed: GPT-4o 및 RAG 엔진이 분석을 마치고 결과를 생성한 시점에 발생합니다. 속성으로 processing_time_ms(목표 5,000ms 이하), violation_detected(true/false), match_score를 기록하여 시스템의 성능과 정확도를 모니터링합니다.
3. summary_dm_viewed: 승인권자가 슬랙 DM으로 발송된 AI 요약본을 클릭하거나 확인했을 때 발생합니다. 속성으로 time_to_read_sec를 추적하여 승인권자의 반응 속도를 측정합니다.
4. decision_completed: 승인권자가 ‘승인’ 또는 ‘반려’ 버튼을 클릭하여 워크플로우를 종료한 시점입니다. 속성으로 decision_type(approve/reject), decision_latency_sec(제출 후 결정까지의 시간)를 포함하며, 이는 서비스의 핵심 가치인 ‘승인 지연 해소’를 증명하는 북극성 지표의 하위 지표입니다.
5. audit_report_exported: 관리자 대시보드에서 감사 증적 PDF/CSV 리포트를 다운로드할 때 발생합니다. 속성으로 report_period, total_records_count를 포함하며, 이는 리스크 관리 도구로서의 리텐션(Retention)을 측정합니다.
6. subscription_limit_reached: 사용자가 플랜별 월간 처리 한도(Standard 300건 등)의 80%, 100%에 도달했을 때 발생합니다. 속성으로 current_usage, plan_type을 기록하며, 매출(Revenue) 전환 및 Pro 플랜 업그레이드 유도를 위한 핵심 트리거로 활용합니다.

모든 이벤트는 Segment를 통해 Amplitude 및 Mixpanel로 전송되어, 사용자가 규정 대조 시간을 실제로 90% 이상 단축하고 있는지 코호트 분석을 통해 검증합니다.

위험요소/가정/열린 질문

1. AI 할루시네이션 및 규정 오해석 리스크: GPT-4o가 복잡한 사내 규정의 예외 조항을 오해석하여 부적절한 지출을 ‘승인 권장’으로 분류할 위험이 있습니다. 이를 방지하기 위해 AI 분석 결과에 0~100점 사이의 ‘신뢰도 점수(Confidence Score)‘를 부여하고, 85점 미만인 경우 ‘정밀 검토 필요’ 라벨을 강제 부착하는 로직을 구현합니다.
2. 데이터 보안 및 프라이버시 가정: 고객사는 민감한 계약서와 지출 내역이 외부 LLM 학습에 사용되는 것을 극도로 경계합니다. 따라서 OpenAI API의 ‘Enterprise Privacy’ 약관을 준수하고, 데이터 전송 전 개인정보 및 민감 수치를 마스킹 처리하는 PII(Personally Identifiable Information) 필터링 레이어를 API 게이트웨이 전단에 배치합니다.
3. 법적 책임 소재 및 면책 조항: AI의 잘못된 판단으로 인한 재무적 손실 발생 시 책임 소재가 불분명할 수 있습니다. 서비스 이용 약관에 ‘AI는 의사결정 보조 도구이며 최종 승인 책임은 인간 승인권자에게 있음’을 명시하고, 슬랙 승인 버튼 클릭 시 해당 면책 사항에 동의한 것으로 간주하는 체크박스 인터랙션을 포함합니다.
4. 기존 ERP 시스템과의 데이터 파편화: 슬랙 내에서 승인된 데이터가 기존 회계 소프트웨어(더존, SAP 등)와 실시간 동기화되지 않을 경우 이중 작업의 고통이 발생합니다. 오픈 질문으로 ‘주요 ERP와의 API 연동 우선순위’를 설정하고, MVP 단계에서는 모든 승인 이력을 표준 CSV/Excel 포맷으로 추출하여 수동 업로드를 지원하는 기능을 필수 포함합니다.
5. 비정형 문서 처리의 한계: 스캔된 PDF나 저화질 이미지 형태의 영수증은 텍스트 추출(OCR) 정확도가 90% 미만으로 떨어질 수 있습니다. 이 경우 AI 분석을 중단하고 사용자에게 ‘고화질 재업로드’ 또는 ‘수동 텍스트 입력’을 요청하는 예외 처리 워크플로우를 설계합니다.
6. 슬랙 플랫폼 의존성 리스크: 슬랙의 API 정책 변경이나 서비스 장애 시 ComplianceGuard의 핵심 기능이 중단될 수 있습니다. 이를 대비하여 슬랙 외에도 웹 대시보드에서 직접 요청을 등록하고 검토할 수 있는 독립적인 관리 채널을 병행 구축하여 비즈니스 연속성을 확보합니다.
7. RAG 엔진의 검색 품질 유지: 사내 규정집이 업데이트될 때마다 벡터 데이터베이스(Pinecone)의 인덱싱을 갱신해야 합니다. 규정집 버전 관리 시스템을 도입하여, AI가 항상 최신 버전의 조항만을 참조하도록 보장하며 이전 버전과의 충돌을 방지하는 메타데이터 필터링을 적용합니다.
8. 사용자 수용성 및 신뢰 구축: 관리자가 AI의 요약본만 보고 원문을 확인하지 않는 ‘자동화 편향(Automation Bias)‘이 발생할 수 있습니다. AI 요약문 하단에 반드시 해당 근거가 되는 규정집의 페이지 번호와 원문 텍스트를 하이퍼링크 형태로 제공하여, 클릭 한 번으로 교차 검증이 가능하도록 UX를 설계합니다.

6. 사업 관점 메모 (투자/사업 검토용)

정답 요약

사업성 판단은 가격 가설, 시장 근거, 투자 대비 효과(ROI) 시나리오가 한 세트로 정렬될 때만 의미가 있습니다.

가격 정책과 수익화

1. 수익 모델: ComplianceGuard는 B2B SaaS 구독 모델을 채택하며, 월간 구독료(Monthly Subscription)와 연간 결제 할인(20% 할인)을 기반으로 운영합니다.
2. Standard 플랜 (월 $199): 직원 수 50인 내외의 스타트업을 타겟으로 하며, 월 최대 300건의 지출 결의 및 계약 검토 요청을 처리할 수 있습니다. 핵심 기능인 GPT-4o 기반 규정 분석 및 기본 감사 증적 리포트가 포함됩니다.
3. Pro 플랜 (월 $499): 성장기 스타트업(100~200인)을 위한 플랜으로, 검토 건수 무제한 및 맞춤형 감사 보고서 추출 기능을 제공합니다. 또한 여러 개의 사내 규정집(재무, 인사, 법무 등)을 개별적으로 학습시켜 섹터별 전문 검토가 가능합니다.
4. Enterprise 플랜 (별도 문의): 200인 이상의 대규모 조직을 위해 SSO(Single Sign-On) 연동, 전용 데이터베이스 인스턴스 제공, 그리고 기존 ERP(SAP, 더존 등)와의 API 연동을 지원합니다.
5. 무료 체험판(Free Trial): 서비스 도입 전 가치 증명을 위해 14일간의 무료 체험 기간을 제공하며, 최대 20건의 실제 검토 요청을 통해 AI의 정확도를 직접 확인할 수 있도록 합니다.
6. 사용량 기반 업셀링(Upsell): Standard 플랜 사용자가 월 300건의 80%를 초과할 경우, 슬랙 알림을 통해 Pro 플랜으로의 즉시 전환을 유도하는 자동화된 인앱 결제 워크플로우를 구축합니다.
7. 결제 및 정산 시스템: Stripe API를 연동하여 글로벌 결제 및 구독 관리를 자동화하며, 한국 고객을 위한 세금 계산서 발행 기능을 백오피스에 포함합니다.
8. 부가 서비스(Add-on): 기본 플랜 외에 ‘과거 데이터 소급 분석’ 기능을 일회성 비용($999)으로 제공하여, 서비스 도입 전 발생한 과거 지출 내역에 대한 규정 위반 여부를 전수 조사할 수 있는 옵션을 판매합니다.

시장 근거와 가격 타당성

1. 시장 조사 결과, Gartner의 ‘2023 재무 디지털 전환 보고서’에 따르면 재무 리더의 60%가 수동 검토로 인한 운영 병목을 해결하기 위해 워크플로우 자동화를 최우선 과제로 꼽고 있으며, 이는 ComplianceGuard의 시장 적합성을 뒷받침합니다.
2. 슬랙 앱 디렉토리 내 ‘Operations’ 및 ‘Compliance’ 카테고리 앱의 사용량이 전년 대비 45% 증가했다는 통계는 단순 메신저를 넘어 업무 실행 플랫폼으로서의 슬랙의 위상을 증명하는 핵심 지표입니다.
3. 경쟁 제품인 Ironclad와 같은 엔터프라이즈 계약 관리 솔루션(CLM)은 연간 최소 $15,000(월 $1,250 이상)의 고가로 책정되어 있어 200인 이하 스타트업에게는 도입 장벽이 매우 높습니다.
4. 단순 승인 도구인 ApprovalDonkey 등은 월 $50~$100 수준의 저가형이나, AI 기반의 규정 대조 및 리스크 분석 기능이 부재하여 재무 팀장의 실질적인 검토 공수를 줄여주지 못하는 한계가 있습니다.
5. 본 서비스의 Standard 플랜($199/월)은 전문 법무팀이 없는 50인 규모 스타트업이 월 300건의 요청을 처리할 때 건당 약 $0.66의 비용으로 전문 검토 효과를 누릴 수 있도록 가격 경쟁력을 확보했습니다.
6. Pro 플랜($499/월)은 무제한 검토와 감사 증적 리포트 자동 생성 기능을 포함하며, 이는 외부 감사 대응 시 발생하는 수천만 원 상당의 컨설팅 비용을 절감할 수 있다는 점에서 100~200인 규모 기업에 강력한 소구력을 가집니다.
7. 타겟 페르소나인 재무 팀장이 월 40시간의 단순 대조 업무를 줄일 경우, 평균 시급($50) 기준 월 $2,000 이상의 인건비 가치를 창출하므로 $199의 구독료는 도입 즉시 약 10배 이상의 ROI를 보장합니다.
8. 초기 시장 진입 시 Slack App Directory를 통한 Low-CAC 전략을 채택하여 마케팅 비용을 최소화하고, 절감된 비용을 GPT-4o API의 토큰 최적화 및 RAG 성능 고도화에 집중 투입하여 기술적 해자를 구축할 계획입니다.

투자 대비 효과(ROI) 시나리오

1. ROI 산출 근거 및 가정: 직원 100명 규모의 성장기 스타트업 기준, 월평균 150건의 지출 결의 및 계약 검토 요청이 발생한다고 가정합니다. 관리자(재무 팀장급)의 시간당 인건비를 $50(약 6.5만 원)로 산정했을 때, 기존 수동 검토 방식은 건당 평균 30분(월 75시간)이 소요되어 월 $3,750의 운영 비용이 발생합니다.
2. AI 도입 후 효율성 변화: ComplianceGuard 도입 시 GPT-4o 기반 자동 검토를 통해 건당 처리 시간을 3분 이내로 단축(90% 절감)할 수 있습니다. 이 경우 월간 소요 시간은 7.5시간으로 줄어들며, 실질 인건비 지출은 $375 수준으로 급감하여 월 $3,375의 비용 절감 효과가 발생합니다.
3. 수치적 ROI 공식: 연간 ROI = [{(월간 수동 검토 시간 - 월간 AI 검토 시간) × 시간당 인건비} - 월 구독료] × 12개월 / 연간 구독료. Standard 플랜($199/월) 적용 시, 연간 순이익은 ($3,375 - $199) × 12 = $38,112이며, 이는 투자 대비 약 1,600% 이상의 수익률을 의미합니다.
4. 투자 회수 기간(Payback Period): 초기 규정집 업로드 및 RAG 엔진 최적화에 소요되는 관리자 온보딩 시간(약 20시간, $1,000 가치)을 고려하더라도, 도입 첫 달에 발생하는 순이익($3,176)이 초기 구축 비용을 즉시 상쇄하므로 투자 회수 기간은 약 10일 이내로 산출됩니다.
5. 하방 리스크 및 민감도 분석: AI의 할루시네이션으로 인해 관리자가 모든 결과물을 100% 재검수해야 하는 상황(민감도 최악)을 가정할 경우, 구독료 $199만큼의 순손실이 발생합니다. 이를 방지하기 위해 AI가 참조한 규정 조항을 하이라이트하여 보여주는 ‘근거 제시형 UI’를 구축하여 재검토 시간을 최소화합니다.
6. 파일럿 단계 ROI 검증 계획: 초기 4주간의 파일럿 운영 중 ‘요청 제출 후 승인 완료까지의 평균 리드타임’을 전후 비교하고, AI가 잡아낸 규정 위반 항목의 정확도(Precision)를 측정하여 실제 관리자의 개입이 줄어들었는지 데이터로 증명합니다.
7. 전략적 빌드 결정: 초기 버전에서는 복잡한 ERP 연동 대신 슬랙 API와 OpenAI API 연동에 집중하여 개발 비용을 최소화(Low-CAPEX)하고, 절감된 비용을 RAG 성능 고도화에 투입하여 AI 응답의 신뢰도를 높이는 방향으로 의사결정하였습니다.
8. 장기적 비즈니스 가치: 단순 비용 절감을 넘어, 자동 생성되는 ‘감사 증적

7. 시각 자료 (프로토타입/와이어프레임)

정답 요약

중복 노출을 줄이기 위해 프로토타입 최종안 1개를 중심으로 제공합니다.

산출물 구성

프로토타입 (최종안)

/auth/slack/callback: 슬랙 워크스페이스 연동 및 권한 승인 완료 페이지

• Route: /auth/slack/callback
• Device: DESKTOP
• 인터랙티브 프로토타입 보기

와이어프레임 후보

• 현재 운영 정책에서는 와이어프레임을 별도 생성하지 않습니다.
• 프로토타입 1개 중심으로 검토합니다.

8. 검증 메모 및 한계

정답 요약

이 섹션은 불확실성과 실패 조건을 명시해 과도한 낙관을 차단하기 위한 구간입니다.

핵심 가정 점검(반대 시나리오 포함)

핵심 가정

• 기업의 의사결정권자가 슬랙이라는 비정형 소통 도구를 법적 증적의 최종 권위이자 기록 보존소로 신뢰한다. (분류: 관성)
• AI가 요약한 규정 위반 여부가 법적 책임 소재를 명확히 할 만큼 정교하며, 오판으로 인한 잠재적 손실보다 승인 속도 향상의 이익이 크다. (분류: 법제)
• 슬랙 앱 디렉토리 노출만으로 기업용 보안 및 컴플라이언스 솔루션에 요구되는 높은 진입 장벽과 신뢰 검증 과정을 생략할 수 있다. (분류: 관성)

전복 관점

• 컴플라이언스는 속도가 아니라 ‘절차적 엄밀함’이 본질이며, AI 요약은 검토자의 주의력을 분산시켜 치명적인 법적 리스크를 간과하게 만든다.
• 슬랙은 휘발성 메시지 플랫폼일 뿐이며, 이곳에서 민감한 계약 승인을 처리하는 행위 자체가 데이터 거버넌스 원칙을 위반하는 보안 취약점이다.
• 데이터 해자는 발생하지 않는다. LLM의 성능이 고도화될수록 단순한 요약 및 워크플로우 연결 기능은 범용 AI에 의해 즉시 대체되는 저부가가치 소모품이 된다.

재구성

슬랙이라는 협업 툴의 관성을 제거하면, 이 서비스는 ‘승인 가속기’가 아니라 ‘책임 소재를 불분명하게 만드는 자동화 엔진’에 불과하다. 규정 준수를 사후 검토나 워크플로우의 일부가 아닌, 데이터 발생 단계에서부터 원천 차단하는 ‘강제적 프로토콜’로 재정의하지 않는 한, 이 구조는 보안 사고 발생 시 가장 먼저 폐기될 취약한 연결고리다.

품질/생성 검증

• qualityPass: false
• targetUserJtbd 섹션에 플레이스홀더 문구가 남아 있습니다.
• uiConsistencyPass: true
• designSystemVersion: pysyntax-design-system-v1

이미지 생성 이슈 로그

• [design] angle=final-design, attempt=0, device=DESKTOP, code=unknown, message=Skipped by quality gate: PRD quality check did not pass

자주 묻는 질문(FAQ)

Q1. 이 아이디어의 첫 유료 고객은 누구인가요?

Primary ICP: 운영/재무/공무 실무 책임자 1명

Q2. 4주 최소 기능 버전(MVP)에서 반드시 구현할 범위는 어디까지인가요?

[In-Scope] 슬랙 슬래시 커맨드(/지출결의, /계약검토) 및 인터랙티브 모달을 통한 요청서 양식 입력 및 파일 업로드(PDF, Docx) 기능 구현.

Q3. 1인 개발자가 단독으로도 실행 가능한가요?

ComplianceGuard의 MVP 개발은 1인의 풀스택 개발자가 4주간 집중하여 핵심 가치인 ‘슬랙 기반 AI 규정 검토’를 구현하는 것을 목표로 합니다.

Q4. 가격과 수익화 가설은 어떻게 검증하나요?

수익 모델: ComplianceGuard는 B2B SaaS 구독 모델을 채택하며, 월간 구독료(Monthly Subscription)와 연간 결제 할인(20% 할인)을 기반으로 운영합니다.

Q5. 실패 가능성이 가장 큰 지점은 무엇인가요?

핵심 리스크는 ‘AI 할루시네이션으로 인한 규정 오해석 및 이로 인한 재무적 리스크 발생 가능성’이며, 이 항목을 먼저 검증하지 않으면 빌드 성공률이 급격히 떨어집니다.

Q6. 지금 바로 개발해도 되나요?

현재 판정은 FAIL(82점)이며, 복구 실행안과 재진입 기준 충족 전 개발 착수는 보류해야 합니다.

출처 및 근거

1. 재무 목표 스타트업 성공을 위한 재무 목표 설정: 기업가를 위한 가이드 - FasterCapital
2. 기술 스케일업과 사업화 촉진을 위한 기술금융 모델 및 운영방안 연구
3. Slack 요금제 분석: 비즈니스에 적합한 플랜 찾기
4. Pro 플랜 요금 변경 및 무료 플랜 업데이트 | Slack
5. Slack 플랜 및 청구 세부 정보 관리 | Slack
6. Slack 플랜 및 기능 | Slack
7. 무료로 Slack 유료 플랜 사용해 보기 | Slack
8. Slack 요금 플랜: 팀에 가장 적합한 플랜을 찾으세요 | Slack