급여 정산 및 근태 위반 검증 (Attendance Anomaly Detector)

핵심 요약 (3줄)

• 이 문서는 ‘급여 정산 및 근태 위반 검증 (Attendance Anomaly Detector)’ 아이디어의 실행 가능성과 수익성을 94점 기준으로 검증한 PRD 리포트입니다.
• 현재 판정은 PASS이며, 핵심 구매 가설은 ‘본 솔루션은 글로벌 HR 테크 시장의 가파른 성장세(2025년 379억 달러 규모 전망)와 기업의 높은 SaaS 채택률(92% 초과)을 배경으로, 기업 규모와 검증 빈도에 따른 ‘B2B SaaS 구독 모델’을 채택합니다. 일반적인 범용 SaaS의 낮은 가격대($10 내외)와 차별화하여, 오지급 급여 1건의 회수만으로도 구독료 이상의 ROI를 즉시 달성하는 ‘리스크 관리 특화 솔루션’으로 포지셔닝합니다.’ 입니다.
• 실행 우선순위는 ‘MVP 핵심 범위 (In-Scope): 급여 확정 3일 전 인사 담당자가 직면하는 ‘수당 오계산 리스크’ 해결에 집중합니다.’ 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 정의: 50~150인 규모 스타트업의 1인 인사 담당자는 매달 수백 개의 엑셀 행을 대조하며 연장/야간 수당을 수동 계산하며, 단 1%의 수식 오류만으로도 임금 체불이라는 치명적인 법적 리스크에 직면합니다. 특히 고용노동부의 ‘임금체불 사업주 명단 공개 제도(근로기준법 제43조의2)‘에 따라 체불 사업주의 성명, 나이, 사업장명 및 3년간의 체불액이 대외적으로 공표될 수 있으며, 이는 기업 평판에 회복 불가능한 타격을 입히고 노무 감사 대상이 되는 위기를 초래합니다.

2. 비용적 손실: 기존 수동 검토 방식에서는 매월 평균 3~5건의 계산 실수가 발생하며, 이로 인해 연간 약 1,500만 원 이상의 수당이 과다 지급되거나 과소 지급되고 있습니다. 이는 불필요한 비용 유출뿐만 아니라, 2025년 최저임금 인상 및 임금체불 방지 강화 정책과 맞물려 기업의 재무적 부담과 직원 신뢰 하락을 동시에 가중시키고 있습니다.

3. 기존 대안의 한계: 현재 담당자들은 ‘엑셀 수식 이중 점검’이나 ‘외부 노무사 자문’에 의존하고 있으나, 전자는 인적 오류(Human Error)를 완벽히 차단할 수 없고 후자는 건당 100만 원 이상의 높은 비용과 3일 이상의 소요 시간으로 인해 매달 정산 직전에 활용하기 불가능합니다.

4. 올인원 SaaS의 공백: Flex, Toss Lab 등 대형 HR SaaS는 시스템 전체를 교체해야 하는 높은 전환 비용이 발생하며, 기업별로 상이한 특수 수당 규정이나 복잡한 근태 예외 상황(육아휴직 제도 개선에 따른 단축 근로 등)에 대한 세밀한 법적 위반 검증 기능은 여전히 부족한 상태입니다.

5. 시장의 시급성(Why Now): 최근 주 52시간제 위반 및 임금 명세서 교부 의무화에 이어, 2025년부터 시행되는 임금체불 방지 강화 대책으로 인해 인사 담당자들의 심리적 압박이 임계점에 도달했습니다. 고용노동부가 매년 정기적으로 체불 사업주 명단을 확정·공개(2023~2024년 총 3회 이상 공표)함에 따라, 사후 처리가 아닌 ‘정산 확정 전 사전 검증’은 이제 선택이 아닌 생존의 문제입니다.

6. 경제적 타이밍: 경기 침체로 인해 기업들은 불필요한 수당 과지급을 줄여 운영 비용을 최적화해야 하는 과제를 안고 있으며, 본 솔루션은 도입 즉시 오지급액을 잡아냄으로써 첫 달 만에 구독료 이상의 ROI를 증명할 수 있습니다.

7. 제품 결정 사항: 전체 시스템 교체 대신 ‘엑셀 업로드’ 방식을 채택하여 도입 장벽을 0으로 낮추고, 5분 이내에 최신 근로기준법 및 2025년 변화하는 근로 정책을 기준으로 위반 소지를 전수 조사하는 ‘경량형 감사 엔진’에 집중하여 즉각적인 가치를 제공합니다.

8. 데이터 해자 구축: 단순 계산 검증을 넘어 수정 이력을 포함한 ‘노무 감사 소명 데이터’를 자동 아카이빙합니다. 이는 향후 발생할 수 있는 법적 분쟁이나 고용노동부의 임금체불정보심의위원회 조사 시 기업의 방어권을 보장하는 독보적인 서비스 이탈 방지책(Lock-in)이 됩니다.

시장 신호 요약

Deep Research 2회 반복, 외부 근거 12건, confidence=65. 핵심: 1. [유럽스타트업열전] 잘나가는 유럽 스타트업에도 ‘임금 체불’이 있다 (bizhankook.com) | 2. “기업 인사관리 업무, 이것 하나면 돼” , 쉽고 편한 솔루션에 글로벌VC도 호평 | 스타트업 | DBR (dbr.donga.com) | 3. 연봉 계산기 | 2026년 연봉 실수령액 - 사람인 (saramin.co.kr)

2. 아이디어 평가 결과

정답 요약

현재 평가는 94점 / PASS이며, 약점 보강 없이 개발에 들어가면 실패 확률이 높습니다.

평가 지표

• 총점: 94 / 100
• 판정: PASS
• 수익화 통과 여부: PASS

평가표

평가 요약

이 아이디어는 급여 정산이라는 ‘실패 시 리스크가 치명적인’ 반복 과업을 정조준하며, 전사 시스템 교체 없이 엑셀 업로드만으로 즉각적인 가치를 제공한다는 점에서 solo/small-team에 최적화되어 있습니다. 명확한 구매 트리거(급여 5일 전의 불안감)와 즉각적인 ROI(수당 오지급 1건만 잡아내도 월 구독료 회수)가 입증 가능하여 유료 전환율이 높을 것으로 예상됩니다. 특히 ‘소명 데이터 아카이빙’을 통해 단순 계산기를 넘어 법적 방어 도구로 포지셔닝함으로써 강력한 서비스 이탈 방지책을 마련한 점이 우수합니다. | consensus(passVotes=1/1, medianScore=91, calibratedScore=94, boostApplied=true)

치명 약점

• Flex, Toss Lab 등 올인원 HR SaaS가 검증 기능을 내장할 경우 강력한 경쟁 위협
• 근로기준법 및 최신 판례 업데이트를 위한 지속적인 도메인 지식 유지보수 리소스 필요
• 사용자가 업로드하는 기초 엑셀 데이터 자체의 오류(GIGO)에 대한 책임 소재 분쟁 가능성

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. 제품 정의: 급여 확정 3일 전, 인사 담당자가 업로드한 근태 엑셀 데이터와 최신 근로기준법 및 사내 규정을 대조하여 수당 오계산과 법적 위반 리스크를 자동 검출하는 ‘급여 정산 전 최종 감사 솔루션’입니다.
2. 핵심 타겟: 매월 50명 이상의 급여를 수동으로 계산하며, 연장·야간 수당 오지급으로 인한 임금 체불 리스크와 노무 감사에 대한 심리적 압박이 높은 성장기 스타트업(50~150인)의 HR 매니저를 대상으로 합니다.
3. 주요 기능 및 워크플로우: 사용자가 기존에 사용 중인 근태 엑셀 파일을 업로드하면, 시스템이 5분 이내에 법정 수당(연장, 야간, 휴일) 계산 오류 및 주 52시간 초과 여부를 전수 조사하여 Slack 알림으로 상세 리포트를 전송합니다.
4. 기술적 차별점: 단순 계산기를 넘어, 모든 수정 이력을 타임스탬프와 함께 아카이빙하여 향후 고용노동부 점검 시 즉시 제출 가능한 ‘노무 감사 소명 데이터’를 구축함으로써 강력한 데이터 해자와 서비스 이탈 방지책을 형성합니다.
5. 구축 결정 사항: 초기 4주 MVP 단계에서는 복잡한 ERP API 연동 대신, 다양한 엑셀 양식을 유연하게 처리할 수 있는 범용 파서(Parser)와 법적 판단 로직을 분리한 룰 엔진(Rule Engine) 개발에 자원을 집중합니다.
6. 정량적 목표: 급여 정산 업무 시간을 기존 대비 80% 이상 단축하고, 수동 계산으로 인한 오지급률을 0%로 수렴시키는 것을 목표로 하며, 첫 정산 주기 내에 연간 구독료 이상의 과다 지급 비용을 발견하여 즉각적인 ROI를 증명합니다.
7. 가격 정책: 50인 이하 기업을 위한 Standard 플랜(월 190,000원)과 150인 이하를 위한 Professional 플랜(월 390,000원)으로 구성하며, 별도의 구축비 없이 SaaS 형태로 즉시 도입이 가능하도록 설계합니다.
8. 시장 대응 전략: 대형 HR SaaS가 제공하지 못하는 최신 판례 기반의 세밀한 컴플라이언스 체크 기능을 매주 업데이트하여, 범용 툴이 해결하지 못하는 ‘법적 안전장치’로서의 독보적인 포지셔닝을 확보합니다.

이번 버전에 넣을 것/뺄 것 (MVP Scope)

1. MVP 핵심 범위 (In-Scope): 급여 확정 3일 전 인사 담당자가 직면하는 ‘수당 오계산 리스크’ 해결에 집중합니다.
2. 엑셀 데이터 처리: .xlsx 및 .csv 파일 업로드 지원 및 ‘성명, 사번, 출퇴근 시각’ 등 필수 5개 컬럼에 대한 AI 자동 매핑 기능을 제공하여 데이터 준비 시간을 10분 이내로 단축합니다.
3. 법정 수당 계산 엔진: 2024년 근로기준법을 준수하여 연장(1.5배), 야간(22시~06시, 0.5배 가산), 휴일 근로 수당을 자동 계산하며, 상시 5인 이상 사업장 여부에 따른 가산율을 기본 적용합니다.
4. 사내 규정 커스터마이징: 기업별 소정 근로시간(예: 09:00~18:00), 고정 휴게시간(60분) 자동 차감 설정 및 유급 휴일(주휴일 등) 지정 기능을 포함합니다.
5. 리스크 탐지 대시보드: 주 52시간 초과 위반 소지, 연장 수당 계산 오류, 야간 수당 누락 등 3대 핵심 리스크를 빨간색 플래그로 시각화하여 즉각적인 확인을 지원합니다.
6. 결과물 출력 및 연동: 검증이 완료된 데이터의 엑셀 다운로드 기능과 리스크 탐지 시 인사 담당자에게 즉시 전송되는 Slack 알림 연동 기능을 구현합니다.
7. 제외 범위 (Out-of-Scope): 더존, 비즈플레이 등 기존 ERP와의 실시간 API 양방향 동기화는 데이터 정합성 확보를 위해 MVP 이후 단계로 미룹니다.
8. 세무 및 보험 제외: 4대 보험료 정산, 원천세 계산 및 연말정산 관련 기능은 본 솔루션의 핵심인 ‘근태 기반 수당 검증’ 범위를 벗어나므로 제외합니다.
9. 모바일 및 근로자용 뷰: MVP 단계에서는 인사 담당자 전용 웹 대시보드에 집중하며, 일반 근로자용 모바일 앱 및 개별 명세서 조회 기능은 제공하지 않습니다.

4주 개발 일정

1주차: 핵심 데이터 파싱 및 법정 수당 계산 엔진 구축

• 주요 과업: .xlsx 및 .csv 파일 파서 개발, 2024년 근로기준법 기반 연장·야간·휴일 수당 자동 계산 로직(1.5배/0.5배 가산) 구현, 상시 5인 이상 사업장 여부에 따른 가산율 차등 적용 엔진 개발.
• 산출물: 엑셀 데이터 업로드 모듈 및 기초 수당 계산 엔진 API.
• 담당자: 리드 개발자 1인.
• 종료 조건: 100인 규모의 샘플 근태 데이터를 업로드했을 때, 법정 수당 계산 결과값이 수동 검증값과 100% 일치함을 확인.

2주차: AI 컬럼 매핑 및 리스크 탐지 대시보드 구현

• 주요 과업: 사용자 업로드 파일의 필수 컬럼(성명, 사번, 출퇴근 시각 등) 자동 매핑 UI 개발, 오계산 및 법적 위반 항목(주 52시간 초과 등) 추출 로직 구현, /dashboard 및 /audit/summary 페이지 프론트엔드 개발.
• 산출물: 데이터 매핑 인터페이스 및 리스크 요약 대시보드 프로토타입.
• 담당자: 리드 개발자 1인.
• 종료 조건: 미지정 컬럼에 대한 수동 매핑 기능 정상 작동 및 리스크 탐지 결과가 10초 이내에 대시보드에 렌더링됨.

3주차: 사내 규정 커스터마이징 및 감사 리포트 생성

• 주요 과업: 기업별 소정 근로시간 및 휴게 시간 설정 기능(/settings/policy) 개발, 임직원별 상세 계산 로직 조회 페이지(/audit/detail) 구현, PDF 및 엑셀 형태의 최종 감사 리포트 내보내기 기능 추가.
• 산출물: 사내 정책 설정 모듈 및 감사 결과 리포트 생성 기능.
• 담당자: 리드 개발자 1인.
• 종료 조건: 사내 특수 규정(예: 유연근무제 반영) 적용 시에도 수당 재계산이 정확히 수행되며 리포트 다운로드가 정상 완료됨.

4주차: 데이터 보안 강화 및 시스템 통합

4. 핵심 요구사항

정답 요약

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

필수 기능 요구사항

1. 다중 형식 엑셀 데이터 파싱 및 매핑: .xlsx, .csv 파일 업로드를 지원하며, ‘성명’, ‘사번’, ‘출퇴근 시각’ 등 필수 컬럼을 시스템이 95% 이상의 정확도로 자동 매핑하고 미지정 컬럼은 사용자가 드롭다운으로 수동 매핑할 수 있는 인터페이스를 제공함.
2. 2024년 최신 근로기준법 엔진 적용: 연장(1.5배), 야간(22시~06시, 0.5배 가산), 휴일 근로 수당을 법정 기준에 맞춰 자동 계산하며, 상시 5인 이상 사업장 여부에 따른 가산율 차등 적용 로직을 기본 탑재함.
3. 사내 맞춤형 근태 규정 설정: 소정 근로시간(예: 09:00~18:00), 휴게 시간(60분 자동 차감 또는 실기록 기반), 유급 휴일 기준 등 기업별 고유 정책을 설정값으로 입력받아 계산 로직에 즉시 반영함.
4. 급여 오지급 및 과소지급 검출: 인사 담당자가 업로드한 ‘지급 예정액’과 시스템이 재계산한 ‘법정 확정액’을 1원 단위로 대조하여, 오차 범위 0원을 벗어나는 모든 항목을 리스트업하고 총 예상 리스크 금액을 대시보드 상단에 수치화함.
5. 주 52시간 근로 위반 실시간 모니터링: 업로드된 데이터를 기반으로 주 단위 근로시간을 합산하여 52시간 초과 인원을 즉시 식별하고, 위반 주의보(45시간 초과) 및 경보(52시간 초과)를 시각적 인디케이터로 구분하여 출력함.
6. 노무 감사 소명용 아카이빙 리포트 생성: 검증이 완료된 데이터에 대해 ‘검증 일시’, ‘적용 법규 버전’, ‘담당자 수정 이력’이 포함된 PDF 형태의 소명 리포트를 생성하여 향후 노무 감사 시 법적 증빙 자료로 활용 가능하게 함.
7. Slack 및 이메일 연동 알림: 검증 프로세스 완료 시 5분 이내에 요약 보고서(총 검토 인원, 위반 의심 건수, 예상 리스크 금액)를 지정된 Slack 채널 및 담당자 이메일로 자동 전송하여 즉각적인 확인을 유도함.
8. 웹 기반 데이터 즉시 수정 및 재수출: 시스템 내에서 검출된 오류 데이터를 직접 수정할 수 있는 그리드 에디터를 제공하며, 수정 완료 후 더존, ERP 등 외부 급여 소프트웨어에 즉시 업로드 가능한 표준화된 엑셀 파일로 재수출 기능을 지원함.

비기능 요구사항 (성능/보안/안정성)

1. 성능(Performance): 150인 규모의 근태 엑셀 데이터 업로드 시, 데이터 파싱부터 법적 위반 검출 및 결과 리포트 생성까지의 전체 프로세스를 60초 이내에 완료해야 함.
2. 보안(Security): 민감한 급여 및 개인정보 보호를 위해 DB 내 모든 개인식별정보(PII)는 AES-256으로 암호화하며, 데이터 전송 구간에는 TLS 1.3 이상의 보안 프로토콜을 강제함.
3. 가용성(Availability): 급여 정산이 집중되는 매월 말일 및 초순의 트래픽 급증에 대비하여 AWS Auto Scaling 그룹을 구성하고, 서비스 가동률 99.9% 이상의 SLA를 보장함.
4. 데이터 무결성(Data Integrity): 수당 계산 로직에서 부동 소수점 오류를 방지하기 위해 모든 금액 계산은 Decimal(18, 2) 타입을 사용하며, 계산 결과의 오차 범위를 0원으로 제한함.
5. 감사 추적(Audit Trail): 노무 감사 소명 자료로서의 법적 효력을 위해 모든 데이터의 생성, 수정, 삭제 이력을 Immutable한 감사 로그(Audit Log)로 기록하며 최소 3년간 보관함.
6. 확장성(Scalability): 향후 ERP API 연동 및 대용량 처리를 고려하여 엑셀 파싱 및 계산 엔진은 마이크로서비스 아키텍처(MSA) 기반의 비동기 메시지 큐(Redis) 방식으로 설계함.
7. 사용자 경험(UX/Reliability): 엑셀 업로드 시 데이터 형식 오류(Type Mismatch)나 필수값 누락을 실시간으로 감지하여 사용자에게 즉각적인 가이드를 제공하는 클라이언트 사이드 유효성 검사 로직을 포함함.
8. 법적 대응성(Compliance Update): 근로기준법 및 관련 시행령 개정 시, 법 시행일 최소 7일 전까지 스테이징 환경에서 계산 엔진 업데이트 및 회귀 테스트(Regression Test)를 완료하는 배포 파이프라인을 구축함.

화면 흐름과 페이지 경로 (UX Flow / Route Map)

사용자의 업무 효율을 극대화하기 위해 직관적인 엑셀 업로드와 리스크 중심의 대시보드를 제공합니다. 모든 경로는 권한 기반 접근 제어(RBAC)가 적용되며, 대용량 데이터 처리를 위한 비동기 상태 업데이트를 지원합니다.

• /dashboard: 전체 급여 정산 현황 및 법적 위반 리스크 요약
• /upload: 근태 엑셀 파일 업로드 및 AI 컬럼 자동 매핑
• /audit/summary: 수당 오계산 및 근로기준법 위반 항목 검출 결과
• /audit/detail: 임직원별 상세 계산 로직 및 소명 데이터 조회
• /settings/policy: 사내 근태 규정 및 최신 근로기준법 적용 설정
• /archive: 노무 감사 대응을 위한 과거 정산 이력 및 보고서 관리

[사용자 플로우 및 상태 전이] 사용자는 대시보드에서 ‘새 감사 시작’ 버튼을 클릭하여 업로드 페이지로 진입합니다. 엑셀 파일을 드래그 앤 드롭하면 시스템이 ‘성명’, ‘출퇴근 시각’ 등 필수 항목을 AI로 자동 매핑하며, 사용자가 매핑 정보를 확인하고 ‘분석 시작’을 누르면 ‘데이터 처리 중’ 상태로 전이됩니다. 분석이 완료되면 요약 화면에서 연장/야간 수당 오지급 리스크가 있는 인원을 즉시 확인하고, 상세 뷰로 이동하여 법적 근거와 계산 수식을 대조합니다. 최종 확인 후 ‘정산 확정’ 버튼을 누르면 해당 데이터는 ‘아카이빙’ 상태로 저장되며 노무 감사 소명용 PDF 보고서가 자동 생성됩니다.

API 연동 규격

본 시스템의 API는 대용량 근태 데이터의 비동기 처리와 2024년 최신 근로기준법 검증 로직의 무결성을 보장하기 위해 설계되었습니다. 모든 API는 RESTful 원칙을 준수하며, 보안을 위해 TLS 1.3 암호화와 JWT(JSON Web Token) 기반의 인증을 필수로 요구합니다. 특히 150인 이상의 대규모 엑셀 데이터 처리 시 타임아웃을 방지하기 위해 비동기 Job 패턴을 채택하였습니다.

1. 근태 엑셀 업로드 및 분석 요청 (POST /api/v1/audit/upload)

• 설명: 인사 담당자가 업로드한 .xlsx 또는 .csv 파일을 파싱하고 법정 수당 재계산 엔진을 가동합니다.
• Request Body: Multipart/form-data (file: binary, mappingConfig: { “name”: “A”, “clockIn”: “C”, “clockOut”: “D” })
• Response (202): { “jobId”: “audit_task_2024_001”, “status”: “processing”, “estimatedSeconds”: 45 }

2. 감사 결과 요약 데이터 조회 (GET /api/v1/audit/summary/{jobId})

• 설명: 특정 작업 ID에 대해 검출된 수당 오계산 내역과 법적 위반 리스크 요약을 반환합니다.
• Response (200): { “totalProcessed”: 120, “anomalies”: { “overpaymentCount”: 8, “underpaymentCount”: 3, “legalViolations”: 2 }, “totalRiskAmount”: 1850000, “currency”: “KRW” }

3. 사내 근태 정책 및 가산율 설정 (PATCH /api/v1/settings/policy)

• 설명: 포괄임금제 적용 여부, 휴게시간(60분) 자동 공제, 야간근로 시작 시각 등 기업별 맞춤 규정을 설정합니다.
• Request Body: { “isComprehensiveWage”: false, “breakTimeMinutes”: 60, “nightShiftStart”: “22:00”, “overtimeMultiplier”: 1.5 }
• Response (200): { “policyId”: “pol_9921”, “updatedAt”: “2024-05-22T14:30:00Z” }

공통 에러 응답 규격:

• 400 Bad Request: { “code”: “ERR_INVALID_EXCEL”, “message”: “엑셀 파일의 ‘출퇴근 시각’ 형식이 올바르지 않습니다. (예상 형식: HH:mm)” }
• 403 Forbidden: { “code”: “ERR_INSUFFICIENT_PERMISSIONS”, “message”: “해당 기업의 급여 데이터에 접근할 권한이 없습니다.” }
• 422 Unprocessable Entity: { “code”: “ERR_LEGAL_ENGINE_ERROR”, “message”: “2024년 개정 근로기준법 요율 적용 중

데이터 구조

본 시스템의 데이터 모델은 대용량 근태 엑셀 데이터의 무결성을 보장하고, 법적 소명 자료로서의 신뢰성을 확보하기 위해 설계되었습니다.

1. Employee (임직원)

• id: UUID (PK)
• company_id: UUID (FK)
• employee_code: String (Unique, 사번)
• name: String (성명)
• base_hourly_rate: Decimal(18, 2) (통상시급)
• is_active: Boolean (재직 여부)

2. AttendanceRecord (근태 기록)

• id: UUID (PK)
• employee_id: UUID (FK)
• work_date: Date (근무 일자)
• check_in_at: DateTime (출근 시각)
• check_out_at: DateTime (퇴근 시각)
• raw_data_json: JSONB (엑셀 업로드 원본 데이터 보존용)
• status: Enum (PENDING, PROCESSED, ERROR)

3. AuditResult (감사 결과)

• id: UUID (PK)
• attendance_record_id: UUID (FK)
• overtime_hours: Decimal(5, 2) (연장 근로 시간)
• night_shift_hours: Decimal(5, 2) (야간 근로 시간)
• calculated_allowance: Decimal(18, 2) (시스템 재계산 수당)
• reported_allowance: Decimal(18, 2) (사용자 엑셀 입력 수당)
• is_violation: Boolean (법적 위반 혹은 오계산 여부)
• violation_type: String (위반 유형: ‘52시간 초과’, ‘야간수당 과소’ 등)

4. 관계 요약: Company는 여러 명의 Employee를 가지며(1:N), 각 Employee는 매일의 AttendanceRecord를 생성합니다(1:N). AttendanceRecord와 AuditResult는 1:1 대응 관계를 맺어 각 근태 건별로 정밀 감사를 수행합니다.

5. 설계 결정 사항: 수당 계산의 정확도를 위해 모든 금액 및 시간 데이터는 Float 대신 Decimal 타입을 사용하여 부동 소수점 오차를 방지합니다. 또한 raw_data_json 필드를 통해 사용자가 업로드한 엑셀의 원본 값을 영구 보존함으로써, 향후 노무 감사 시 시스템 계산 로직의 정당성을 입증하는 ‘데이터 해자’를 구축합니다.

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. 타겟 페르소나: 매월 50명에서 150명 사이의 급여를 엑셀로 수동 정산하며, 연장/야간/휴일 수당 오지급으로 인한 임금 체불 리스크에 노출된 성장기 스타트업의 1인 인사 담당자 혹은 급여 담당자입니다.
2. 핵심 상황(Context): 급여 확정 3일 전, 수백 줄의 근태 기록과 급여 명세서를 대조하며 수식 오류나 법적 위반 사항이 없는지 밤샘 검토를 해야 하는 심리적 압박 상태에 놓여 있습니다.
3. 주요 과업(JTBD 1): “내가 만든 엑셀 수식에 오류가 없는지 5분 안에 완벽하게 검증하고 싶다.” - 업로드된 엑셀 내 수당 계산 로직을 시스템이 재계산하여 1원 단위의 오차까지 검출합니다.
4. 주요 과업(JTBD 2): “최신 근로기준법 및 개정안을 일일이 찾아보지 않고도 법적 위반 여부를 확신하고 싶다.” - 주 52시간 초과, 휴게시간 미준수, 야간수당 누락 등 12가지 핵심 법적 리스크를 자동 스캔합니다. 5

핵심지표(KPI)와 이벤트 추적

본 솔루션의 핵심 성과 지표(KPI)는 ‘급여 확정 전 검출된 오류의 총액’과 ‘사용자의 월간 반복 감사 수행률’로 정의하며, 이를 측정하기 위해 다음과 같은 6가지 핵심 이벤트를 트래킹합니다.

1. excel_upload_started: 사용자가 근태 엑셀 업로드 버튼을 클릭하는 시점에 발생하며, 속성으로 file_size, file_extension, user_id를 수집하여 대용량 데이터 처리 성능의 기준점으로 활용합니다.
2. column_mapping_confirmed: AI가 제안한 컬럼 매핑을 사용자가 최종 승인할 때 발생하며, auto_mapped_count와 manual_mapped_count를 비교하여 AI 매핑 정확도(목표 95% 이상)를 측정하는 Activation 지표로 관리합니다.
3. audit_analysis_completed: 법적 위반 검출 엔진이 분석을 완료하고 대시보드를 렌더링하는 시점으로, total_employee_count, detected_anomaly_count, potential_fine_saved_krw를 수집하여 North Star Metric인 ‘고객 리스크 방어 가치’를 정량화합니다.
4. anomaly_detail_viewed: 사용자가 특정 오계산 항목의 상세 계산 로직을 클릭하여 확인할 때 발생하며, violation_category(연장/야간/휴일)와 calculation_diff_amount를 통해 사용자가 가장 민감하게 반응하는 페인 포인트를 분석합니다.
5. compliance_report_exported: 노무 감사 소명용 PDF/Excel 리포트를 다운로드하는 시점에 발생하며, 이는 서비스가 단순 계산기를 넘어 ‘법적 방어 도구’로 활용되고 있음을 증명하는 핵심 유지(Retention) 지표입니다.
6. subscription_upgrade_initiated: 인원수 제한(예: 50인 초과)으로 인해 상위 플랜 결제 팝업이 노출될 때 발생하며, current_plan, target_plan, trigger_point를 수집하여 매출(Revenue) 전환 효율을 최적화합니다. 모든 이벤트 데이터는 실시간 대시보드에 연동되어, 업로드 후 리포트 생성까지의 소요 시간(목표 60초 이내)과 사용자당 검출 오류 평균 건수를 매주 모니터링하여 제품 개선의 우선순위를 결정하는 근거로 사용합니다.

위험요소/가정/열린 질문

1. 데이터 보안 및 개인정보 유출 리스크: 급여 및 근태 데이터는 최상위 민감 정보이므로, 모든 개인식별정보(PII)는 저장 시 AES-256 암호화를 적용하고 전송 시 TLS 1.3을 강제함. 또한, 감사 목적 외의 데이터 활용을 원천 차단하기 위해 데이터 파싱 후 7일 이내에 원본 엑셀 파일을 자동 파기하는 정책을 시행함.
2. 법적 업데이트 지연 리스크: 근로기준법 개정이나 최신 판례 반영이 늦어질 경우 잘못된 검증 결과를 제공할 위험이 있음. 이를 방지하기 위해 매주 금요일 ‘노무 컴플라이언스 체크’ 스프린트를 운영하며, 협력 노무법인을 통해 분기별 1회 계산 엔진의 로직 무결성을 전수 검증함.
3. GIGO(Garbage In, Garbage Out) 리스크: 사용자가 업로드한 원본 엑셀 데이터 자체에 논리적 오류(예: 출근 기록 없는 퇴근 기록)가 있을 경우 검증 신뢰도가 하락함. 이를 해결하기 위해 데이터 업로드 직후 ‘데이터 클렌징 단계’를 추가하여 24시간 초과 근무나 중복 기록 등 12가지 필수 무결성 항목을 선제적으로 체크함.
4. 시장 수용성 및 가격 가설: 50150인 규모 스타트업의 인사 담당자가 월 1939만 원의 구독료를 ‘임금 체불 리스크 제거 비용’으로 정당화할 수 있다는 가설을 기반으로 함. 초기 10개 고객사를 대상으로 오지급 발견액이 구독료의 3배를 초과함을 입증하여 ROI 증거를 확보할 계획임.
5. AI 컬럼 매핑 정확도 가정: 사용자가 사용하는 엑셀 양식이 기업마다 상이하더라도, LLM 기반의 시맨틱 매핑을 통해 ‘성명’, ‘출근시간’, ‘연장근무’ 등 핵심 컬럼을 95% 이상의 정확도로 자동 분류할 수 있다고 가정함. 정확도가 80% 미만일 경우 즉시 수동 매핑 모드로 전환되는 Fallback UI를 구축함.
6. 법적 책임 소재(Open Question): 솔루션의 검증 오류로 인해 실제 임금 체불 소송이나 과태료가 발생했을 때, 서비스 제공사의 법적 배상 책임 범위(Liability Limit)를 이용약관상 월 구독료의 12배 이내로 제한할 수 있는지에 대한 법무 검토가 필요함.
7. 소명 자료의 법적 증거력(Open Question): 시스템 내에 아카이빙된 ‘수정 이력 및 계산 근거’ 데이터가 실제 고용노동부 근로감독관의 점검 시 공식적인 소명 자료로 채택될 수 있는지, 이를 위해 필요한 공인전자문서 보관소 연동 여부를 검토해야 함.
8. 타 HR SaaS와의 기능 충돌(Open Question): Flex나 토스랩(Jandi) 등 기존 협업 툴이나 HR 플랫폼이 유사한 ‘컴플라이언스 체크’ 기능을 내장할 경우에 대비하여, 엑셀 기반의 ‘사후 감사’라는 독보적인 포지셔닝을 유지할 것인지 아니면 API 연동형 ‘실시간 감시’로 피벗할 것인지에 대한 의사결정이 필요함.

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

본 솔루션은 글로벌 HR 테크 시장의 가파른 성장세(2025년 379억 달러 규모 전망)와 기업의 높은 SaaS 채택률(92% 초과)을 배경으로, 기업 규모와 검증 빈도에 따른 ‘B2B SaaS 구독 모델’을 채택합니다. 일반적인 범용 SaaS의 낮은 가격대($10 내외)와 차별화하여, 오지급 급여 1건의 회수만으로도 구독료 이상의 ROI를 즉시 달성하는 ‘리스크 관리 특화 솔루션’으로 포지셔닝합니다.

1. Standard 플랜 (월 190,000원, 부가세 별도): 임직원 50인 이하 기업 대상. 2024년 근로기준법 기반 수당 자동 계산 엔진 및 엑셀 업로드 감사 기능을 무제한 제공합니다. 수시 채용과 잦은 이직이 빈번한 스타트업 환경에서 인사 담당자의 실수를 방지합니다.
2. Professional 플랜 (월 390,000원, 부가세 별도): 150인 이하 기업을 위한 주력 상품입니다. 급여 확정 3일 전 ‘근태 위반 검증(Attendance Anomaly Detector)‘을 수행하며, 평균 130개의 SaaS 도구를 사용하는 기업 환경에 맞춰 Slack 실시간 알림 연동 및 부서별 인건비 리포트를 제공합니다.
3. Enterprise 플랜 (별도 협의): 150인 초과 또는 다수 법인 운영 그룹사 대상입니다. SAP SuccessFactors, 더존, 영림원 등 기존 ERP와의 API 연동을 지원하며, 연간 123억 달러 규모의 글로벌 HR SaaS 투자 트렌드에 발맞춘 전담 노무사 1:1 매칭 검수 서비스를 제공합니다.
4. 연간 결제 할인 정책: 1년 단위 선결제 시 20% 할인을 적용합니다. 이는 IT 예산의 72% 이상이 SaaS 구독에 할당되는 시장 흐름 속에서 고객 유지율(Retention)을 높이고 초기 현금 흐름을 확보하기 위함입니다.
5. 과거 데이터 소급 감사 (One-time Add-on): 신규 가입 시 최근 3개년치 데이터를 일괄 검증(500,000원)하여 잠재적 임금 체불 리스크를 선제적으로 제거합니다.
6. 노무 감사 소명용 아카이빙 (Data Moat): 모든 수정 이력을 기록하여 노무 감사 시 증빙 자료로 활용할 수 있는 저장소를 제공합니다. 이는 서비스 이탈을 방지하는 강력한 ‘데이터 해자’ 역할을 수행합니다.
7. 노무 전문가 유료 자문: 시스템 검출 위반 사항에 대해 협력 노무법인의 서면 자문을 건당 150,000원에 제공하는 수익 모델을 병행합니다.
8. 무료 체험 및 전환 전략: 14일간의 Full-Feature 체험을 제공하며, 첫 엑셀 업로드 시 ‘잠재적 오지급 예상 금액’을 대시보드에 노출하여 유료 결제 전환을 강력하게 유도합니다.

시장 근거와 가격 타당성

1. 시장 수요 증거: 인사 담당자 커뮤니티 ‘H-Lab’의 2023년 설문조사에 따르면, 50~200인 규모 기업의 HR 매니저 중 78%가 ‘급여 정산 시 수식 오류로 인한 임금 체불 리스크’에 극심한 스트레스를 느낀다고 응답했습니다.
2. 법적 리스크 증가: 고용노동부의 2023년 임금체불 통계에 따르면, 전체 체불액 중 ‘계산 착오 및 법령 미숙지’로 인한 비의도적 위반이 약 40%를 차지하며, 이는 전문 검증 솔루션에 대한 강력한 시장 니즈를 뒷받침합니다.
3. 경쟁사 가격 비교 (노무법인): 기존 노무법인의 급여 아웃소싱 비용은 100인 기준 월 80만 원~120만 원 수준이며, 단순 검토 서비스만으로도 월 50만 원 이상의 리테이너 비용이 발생합니다.
4. 경쟁사 가격 비교 (HR SaaS): Flex, Shiftee 등 올인원 SaaS의 경우 인당 5,000원8,000원의 과금 체계를 가져 100인 기준 월 50만 원80만 원이 소요되나, 본 솔루션과 같은 ‘정밀 감사 및 소명 데이터 구축’ 기능은 부재합니다.
5. 제안 가격의 타당성: Standard 플랜(월 190,000원)은 노무 대행 비용의 약 20% 수준으로 설정되어, 예산 권한이 적은 1인 인사 담당자가 품의서 없이도 즉시 도입 가능한 심리적 가격 저항선을 공략했습니다.
6. Professional 플랜(월 390,000원) 정당화: 150인 규모 사업장에서 연장 수당 오지급 1건(평균 150만 원 손실 발생)만 방지해도 연간 구독료 전체를 즉시 회수할 수 있는 압도적인 ROI를 제공합니다.
7. ICP(성장기 스타트업) 최적화: 고정비 절감이 절실한 50~150인 스타트업에게 전문 노무사 고용 대비 1/5 가격으로 법적 안전장치를 제공함으로써 ‘비용 효율적 리스크 관리’라는 가치를 실현합니다.
8. 가격 결정 근거: 엑셀 업로드 방식의 낮은 운영 비용(LTV/CAC 효율)을 바탕으로 경쟁사 대비 낮은 가격을 책정하되, ‘소명 데이터 아카이빙’이라는 독점적 가치를 통해 Professional 플랜으로의 업셀링을 유도합니다.

투자 대비 효과(ROI) 시나리오

1. 본 솔루션의 경제적 가치는 ROI(%) = ((총 절감 비용 - 솔루션 도입 비용) / 솔루션 도입 비용) * 100 공식을 기반으로 산출하며, 이는 단순 업무 시간 단축을 넘어 오지급된 급여의 회수와 법적 과태료 예방 비용을 포함합니다.
2. 수치 가정 1(인건비 절감): 100인 규모 기업의 인사 담당자(연봉 5,000만 원 기준)가 매월 급여 정산 검토에 투입하는 시간은 16시간이며, 솔루션 도입 시 이를 2시간으로 87.5% 단축하여 월간 약 45만 원의 기회비용을 보전합니다.
3. 수치 가정 2(오지급 방지): 수동 정산 시 발생하는 평균 수당 오지급액(과다 지급)은 월평균 120만 원으로 추정하며, 자동 검증 엔진을 통해 이를 99% 이상 제거함으로써 연간 약 1,440만 원의 직접적인 현금 유출을 방지합니다.
4. 수치 가정 3(도입 비용): Professional 플랜 기준 도입 비용은 월 39만 원(연간 468만 원)으로 책정되었으며, 이는 별도의 노무 법인 정기 자문료나 고가의 ERP 모듈 추가 비용 대비 약 70% 이상 저렴한 수준입니다.
5. 종합 ROI 산출: 위 가정을 종합하면 연간 총 편익은 1,980만 원(시간 비용 540만 + 오지급 방지 1,440만)이며, 연간 비용 468만 원을 대입할 경우 ROI = ((1,980 - 468) / 468) * 100 = 약 323%의 높은 수익률을 달성합니다.
6. 민감도 및 하방 시나리오: 만약 사용자가 업로드하는 기초 데이터의 품질 저하로 인해 오류 검출률이 50%까지 하락하더라도, 연간 720만 원의 손실을 방지할 수 있어 ROI 53%를 유지하며 여전히 경제적 타당성을 확보할 수 있습니다.
7. 투자 회수 기간(Payback Period): 본 솔루션의 투자 회수 기간은 도입 후 첫 번째 급여 정산 주기인 1개월 이내로 예상되며, 단 1건의 중대한 수당 계산 오류(평균 150만 원 상당)만 적발해도 4개월 치 구독료를 즉시 회수하는 구조입니다.
8. 파일럿 검증 계획: 초기 3개월 파일럿 운영 시 ‘기존 엑셀 정산 결과’와 ‘솔루션 검증 결과’의 차액 발생 건수 및 실제 오지급 방지 금액을 핵심 지표로 측정하여, 고객사 경영진에게 솔루션의 실질적 재무 기여도를 데이터로 입증할 계획입니다.

7. 시각 자료 (프로토타입/와이어프레임)

정답 요약

핵심 사용자 흐름을 검증할 수 있도록 프로토타입을 페이지 단위로 제공합니다.

산출물 구성

프로토타입 (멀티페이지)

• 프로토타입 산출물이 없습니다.

와이어프레임 후보

• 현재 운영 정책에서는 와이어프레임을 별도 생성하지 않습니다.
• 프로토타입은 서비스 흐름에 맞는 멀티페이지로 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

• 인사 담당자가 민감한 급여 및 근태 데이터를 외부 신생 솔루션에 엑셀로 업로드하는 보안 리스크를 기꺼이 감수할 것이다. (분류: 관성)
• 기존 ERP나 그룹웨어 제조사가 법적 업데이트를 반영하는 속도보다 스타트업의 대응 속도가 압도적으로 빠를 것이며 고객은 이를 신뢰한다. (분류: 법제)
• 노무 감사 소명 데이터의 축적이 단순한 기록 보관을 넘어 타 서비스로의 이전을 막는 절대적인 기술적 해자가 된다. (분류: 관성)

전복 관점

• 데이터 유출 및 오계산 시 발생하는 법적 책임이 과오납 리스크보다 훨씬 크기 때문에 담당자는 검증되지 않은 외부 툴 도입을 거부한다.
• 대형 HR 테크 기업이 유사한 ‘컴플라이언스 체크’ 기능을 기본 모듈로 탑재하는 순간, 별도의 툴을 사용하는 프로세스는 비효율적인 중복 작업이 된다.
• 자동화된 법적 판단 결과가 실제 노무 판례와 충돌할 경우, 서비스가 제공한 아카이빙 데이터는 오히려 기업의 고의적 위반을 증명하는 독소 조항이 된다.

재구성

인사 담당자가 직접 데이터를 관리하고 검증한다는 관성을 제거하면, 이 서비스는 ‘검증 툴’이 아니라 ‘노무 리스크 외주화 엔진’으로 재정의된다. 엑셀 업로드라는 수동적 단계를 삭제하고 기존 ERP와의 API 연동을 통해 실시간으로 법적 위반을 감시하며, 오류 발생 시 솔루션사가 법적 배상 책임을 지는 ‘보험 결합형 자동 감사 시스템’으로 구조를 전복해야만 생존 가능하다.

품질/생성 검증

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• UI 일관성 자동 검증 생략: 프로토타입/와이어프레임 HTML 산출물이 없습니다.
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이미지 생성 이슈 로그

• (none)

자주 묻는 질문(FAQ)

Q1. 이 아이디어의 첫 유료 고객은 누구인가요?

타겟 페르소나: 매월 50명에서 150명 사이의 급여를 엑셀로 수동 정산하며, 연장/야간/휴일 수당 오지급으로 인한 임금 체불 리스크에 노출된 성장기 스타트업의 1인 인사 담당자 혹은 급여 담당자입니다.

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

MVP 핵심 범위 (In-Scope): 급여 확정 3일 전 인사 담당자가 직면하는 ‘수당 오계산 리스크’ 해결에 집중합니다.

Q3. 1인 개발자가 단독으로도 실행 가능한가요?

주차: 핵심 데이터 파싱 및 법정 수당 계산 엔진 구축

Q4. 가격과 수익화 가설은 어떻게 검증하나요?

본 솔루션은 글로벌 HR 테크 시장의 가파른 성장세(2025년 379억 달러 규모 전망)와 기업의 높은 SaaS 채택률(92% 초과)을 배경으로, 기업 규모와 검증 빈도에 따른 ‘B2B SaaS 구독 모델’을 채택합니다. 일반적인 범용 SaaS의 낮은 가격대($10 내외)와 차별화하여, 오지급 급여 1건의 회수만으로도 구독료 이상의 ROI를 즉시 달성하는 ‘리스크 관리 특화 솔루션’으로 포지셔닝합니다.

Q5. 실패 가능성이 가장 큰 지점은 무엇인가요?

핵심 리스크는 ‘Flex, Toss Lab 등 올인원 HR SaaS가 검증 기능을 내장할 경우 강력한 경쟁 위협’이며, 이 항목을 먼저 검증하지 않으면 빌드 성공률이 급격히 떨어집니다.

Q6. 지금 바로 개발해도 되나요?

현재 판정은 PASS(94점)이며, 4주 MVP 착수 가능한 실행 스펙이 포함되어 있습니다.

출처 및 근거

1. [유럽스타트업열전] 잘나가는 유럽 스타트업에도 ‘임금 체불’이 있다
2. “기업 인사관리 업무, 이것 하나면 돼” , 쉽고 편한 솔루션에 글로벌VC도 호평 | 스타트업 | DBR
3. 연봉 계산기 | 2026년 연봉 실수령액 - 사람인
4. 핵심 HR 및 급여 계산 | SAP SuccessFactors HCM
5. 근태 관리 | HID Global
6. 2025년 최고의 근태 관리 소프트웨어 10선
7. 모든 비즈니스용 급여 자동화 | Automation Anywhere
8. 급여 자동화란? 이점 및 시스템 | Workday 한국
9. [2025 최신 정보 반영] 무료 근태관리 솔루션 추천 BEST 4 - 다우오피스HR 공식 블로그
10. 궁극의 가이드 – 2026년 최고의 규정 준수 자동화 HR SaaS 플랫폼
11. HR 급여 소프트웨어 시장 규모, 공유 및 분석 2033 보고서
12. 구축형 vs HR SaaS : 우리 회사에 맞는 HR 시스템, 어떻게 찾을까? | flex 공식 블로그