@유니짱 님과 @여행가J 님의 부트캠프 청강듣고, @미또 님 사례와 발표 보다가 영감을 받아 버렸습니다. 그래서 서비스 기획 전 과정을 GPT가 해주는 지 확인하면서 ‘건강보험 피부양자 자격요건을 진단하는 GPTs를 만들어 보았습니다.
서비스 기획 배경:
뉴스 보다 요새 자주 올라오는 뉴스가 ‘건보료 폭탄’
음.. 피부양자 자격요건에 부합되는 지 안되는 지가 매우 중요한 거군!
서비스기획(Business Model Canvas)
: 초안은 GPT에게, 결과가 나오면 template에 넣어 정리해도 좋구요~
'건강보험 피부양자 자격요건을 확인하는 AI상담 서비스를 만들고 싶어' business model canvas를 기반으로 서비스를 기획해 줘.
ChatGPT
건강보험 피부양자 자격요건을 확인하는 AI상담 서비스를 기획하기 위해 Business Model Canvas(BMC)를 사용해보겠습니다. BMC는 비즈니스 모델을 시각적으로 표현하고, 핵심 구성요소를 명확히 이해하는 데 도움을 줍니다. 이 서비스의 경우, 다음과 같은 구성으로 계획할 수 있습니다.
1. Key Partners (핵심 파트너)
보험사: 건강보험 상품 제공 및 서비스 통합
의료기관: 자격요건 확인 절차에 대한 정보 제공
정부 및 공공기관: 건강보험 관련 법률, 규정 정보 제공
AI 기술 제공업체: AI상담 기술 및 지원
2. Key Activities (핵심 활동)
AI 상담 알고리즘 개발: 사용자 질문에 정확하게 답변할 수 있는 AI 기반 상담 시스템 개발
데이터 관리 및 업데이트: 건강보험 피부양자 자격요건 관련 최신 정보 유지
사용자 경험 디자인: 직관적이고 사용하기 쉬운 인터페이스 설계
마케팅 및 홍보: 서비스 인지도 및 사용자 기반 확대
3. Key Resources (핵심 자원)
기술 개발팀: AI상담 시스템을 개발하고 유지보수할 수 있는 전문 인력
법률 및 보험 전문가: 건강보험 관련 법률, 정책, 자격요건에 대한 전문 지식을 가진 인력
고객 서비스 팀: 사용자 문의 및 피드백을 처리할 수 있는 지원 팀
4. Value Propositions (가치 제안)
즉시 답변 제공: 사용자가 건강보험 피부양자 자격요건에 대한 질문을 할 때, 실시간으로 정확한 답변을 제공
접근성 향상: 언제 어디서나 AI상담 서비스를 이용하여 필요한 정보를 얻을 수 있음
사용 편의성: 복잡한 건강보험 자격요건을 쉽고 이해하기 쉬운 방식으로 제공
5. Customer Relationships (고객 관계)
개인화된 상담: 사용자의 질문에 맞춤형 답변을 제공하여 개인화된 경험 제공
고객 지원: 사용자가 겪는 문제를 해결하기 위한 신속한 고객 지원 서비스
6. Channels (채널)
웹사이트 및 모바일 앱: 사용자가 서비 스에 접근할 수 있는 주요 채널
소셜 미디어: 서비스 홍보 및 사용자와의 소통 채널
오프라인 홍보: 보험사, 병원 등 파트너를 통한 서비스 홍보
7. Customer Segments (고객 세그먼트)
건강보험 가입자: 자신 또는 가족의 피부양자 자격요건을 확인하고자 하는 개인
보험사: 고객에게 피부양자 자격요건 관련 상담 서비스를 제공하고자 하는 기업
8. Cost Structure (비용 구조)
기술 개발 및 유지보수 비용: AI상담 시스템 개발 및 업데이트 비용
인력 운영 비용: 개발팀, 고객 서비스 팀 운영 비용
마케팅 비용: 서비스 홍보를 위한 광고 및 마케팅 활동 비용
9. Revenue Streams (수익원)
서비스 구독료: 사용자 또는 기업 고객이 정기적으로 지불하는 구독료
파트너십 및 제휴: 보험사, 의료기관 등과의 제휴를 통한 수익
이러한 BMC를 통해 건강보험 피부양자 자격요건을 확인하는 AI상담 서비스의 전반적인 구성과 운영 계획을 세울 수 있습니다. 이 모델은 사업 초기 단계에서 중요한 가이드라인을 제공하며, 시장 반응에 따라 지속적으로 조정하고 발전시켜야 합니다.
Value Proposion을 좀 더 자세히 보고 갈까?
: 서비스의 가치제안이 좀 부족한 거 같아서 Value Proposition Canvas를 이용해서 다시 한 번 점검~
‘건강보험 피부양자 자격요건 진단기’ 서비스에 대한 Value Proposition Canvas를 작성해 보겠습니다.
Gain Creators (이익 창출요소):
정확한 정보 제공: 사용자가 자신의 건강보험 피부양자 자격을 정확하게 파악할 수 있도록 돕습니다.
세금 절약: 자격요건을 충족하지 못하는 경우를 미리 알려주어 세금폭탄을 피할 수 있게 합니다.
시간 절약: 복잡한 건강보험 체계를 사용자가 직접 파악하는 것보다 빠르고 효율적으로 정보를 제공합니다.
편리한 접근성: 언제 어디서나 서비스를 이용할 수 있어 사용자의 편의성을 증대시킵니다.
Pain Removers (고통 제거요소):
불확실성 해소: 건강보험 피부양자 자격요건에 대한 불확실성을 해소하고, 명확한 정보를 제공합니다.
비효율적인 정보 탐색 방지: 사용자가 다양한 정보 소스를 찾아보고 비교하는 번거로움을 줄여줍니다.
예상치 못한 세금 부담 완화: 세금폭탄에 대한 예방책을 제공하여 금전적 부담을 줄여줍니다.
이 서비스는 사용자의 건강보험에 대한 이해를 돕고, 세금 절약을 가능하게 하며, 불필요한 시간과 노력을 줄여주 는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 사용자의 삶의 질을 향상시키는데 기여할 수 있습니다.
AI상담 rule 세팅: 역시 draft는 GPT와
건강보험 피부양자 자격요건을 확인하기 위한 AI상담기를 만드는데 정확한 답변을 도출하려면 AI상담 알고리즘의 flow를 순차적으로 만들어 야 해. 어떤 순서로 물어보면 좀 더 정확한 답변 결과를 도출할 수 있을까?
답변)
AI상담기의 대화 흐름을 설계할 때는 사용자가 필요로 하는 정보를 정확하게 파악하고, 그에 따라 적절한 질문을 설정하는 것이 중요합니다. 건강보험 피부양자 자격요건을 확인하는 상황에서는 다음과 같은 순서로 질문을 구성해볼 수 있습니다:
피부양자의 관계 확인: 사용자가 확인하고자 하는 피부양자와의 관계를 먼저 확인합니다. (예: “피부양자와 어떤 관계인가요?”)
피부양자의 나이 및 건강 상태 확인: 피부양자의 나이와 건강 상태도 자격요건에 영향을 미칠 수 있으므로 확인합니다. (예: “피부양자의 나이와 건강 상태를 알려주실 수 있나요?”)
피부양자의 소득 상태 확인: 피부양자의 소득 상태도 중요한 요건이 될 수 있으므로 이에 대해 물어봅니다. (예: “피부양자의 소득 상태는 어떠한가요?”)
기타 필요한 정보 확인: 건강보험 피부양자 자격요건에 따라 추가적으로 필요한 정보가 있을 수 있습니다. 이에 대해 물어봅니다. (예: “피부양자가 다른 보험에 가입되어 있나요?”)
이렇게 순차적으로 필요한 정보를 물어보면서 사용자의 상황에 맞는 정확한 답변을 도출할 수 있습니다. 하지만 이러한 질문들은 개인정보를 다루기 때문에, 사용자의 개인정보 보호를 위해 적절한 보안 조치를 취해야 합니다. 또한, 이러한 정보는 사용자의 동의 없이는 저장하거나 공유해서는 안됩니다. 이 점을 유의해야 합니다.
한계를 느끼고 나머지는 자바로. 비용 없음. UX/UI 잠정 포기
세부문제 해결(Lean Canvas)
: 초안은 역시 GPT의 도움을 받아 해결하고 아래 template에 넣어서 확인해도 좋구요. 위에 BMC랑 Lean Canvas의 차이도 인지하실 수 있구요~
Q. 피부양자 자격요건 서비스로 회원십 가입을 유도하고 싶은데, 사용자들은 개인정보에 대해 민감할 거 같아. 아래 가설에 기반해서 “데이터 보안과 개인정보 보호” 문제해결을 위한 lean canvas를 작성해 줘.
가설 1: 사용자는 자신의 개인정보를 안전하게 보호하는 서비스에 더 많은 신뢰를 가질 것이다.
가설 2: 사용자는 개인정보 보호에 대한 명확한 정책과 절차가 있는 서비스를 선호할 것이다.
가설 3: 사용자는 개인정보를 최소한으로 요구하는 서비스를 선호할 것이다.
A. 이 가설들에 기반한 Lean Canvas는 다음과 같습니다.
문제(Problem): 사용자의 개인정보와 민감한 데이터를 안전하게 보호해야 합니다
고객세그먼트(Customer Segments): 건강보험 피부양자 자격요건을 확인하려는 모든 사용자.
가치제안(Value Propositions): 사용자의 개인정보를 안전하게 보호하면서, 필요한 정보를 제공하는 서비스.
솔루션(Solution): 데이터 암호화, 접근 제어, 개인정보 보호 정책 등을 통해 사용자의 데이터를 보호합니다. 또한, 서비스는 개인정보를 최소한으로 요구하며, 사용자에게 이에 대한 명확한 안내를 제공합니다.
채널(Channels): 웹사이트, 모바일 앱 등을 통해 서비스를 제공하며, 이러한 채널들은 모두 보안이 강화되어 있어야 합니다.
수익원(Revenue Streams): 사용자 또는 기업 고객이 정기적으로 지불하는 구독료, 보험사와의 제휴를 통한 수익 등.
비용구조(Cost Structure): 데이터 보안을 위한 기술 개발 및 유지보수 비용, 인력 운영 비용 등.
핵심지표(Key Metrics): 데이터 보안 사고 발생률, 사용자의 만족도 등을 통해 서비스의 성공을 측정합니다.
비정형적 경쟁우위(Unfair Advantage): 고급 보안 기술, 전문 보안팀 등을 통해 경쟁사보다 더 나은 보안을 제공할 수 있습니다.
이렇게 Lean Canvas를 사용하면 문제를 명확히 정의하고, 이를 해결하기 위한 전략을 시각적으로 표현할 수 있습니다. 이는 문제 해결의 첫걸음이며, 이후에는 이러한 계획을 실행에 옮기는 단계가 필요합니다. 이 과정에서는 지속적인 모니터링과 피드백을 통해 서비스를 개선하고 최적화해야 합니다. 이러한 접근 방식은 사용자의 개인정보를 보호하면서도, 서비스의 가치를 제공하고 회원 가입을 유도하는 데 도움이 될 수 있습니다.
Q. 가설을 확인하기 위한 핵심지표를 다시 제안해 줘.
A. 가설을 확인하기 위한 핵심지표는 다음과 같이 제안할 수 있습니다:
사용자 만족도: 사용자가 서비스에 대해 얼마나 만족하는지를 측정하는 설문조사나 리뷰를 통해 확인할 수 있습니다. 이는 서비스의 품질과 사용자 경험을 평가하는 데 중요한 지표입니다.
데이터 보안 사고 발생률: 서비스에서 발생하는 데이터 보안 사고의 횟수와 범위를 측정합니다. 이는 서비스의 보안 수준을 평가하는 데 중요한 지표입니다.
개인정보 요청 거부율: 사용자가 개인정보 제공을 거부하는 비율을 측정합니다. 이는 사용자가 서비스의 개인정보 보호 정책에 얼마나 신뢰를 가지고 있는지를 나타내는 지표입니다.
회원 가입률: 서비스를 이용하기 위해 회원 가입을 하는 사용자의 비율을 측정합니다. 이는 서비스의 가치를 인식하고 이를 이용하려는 사용자의 수를 나타내는 지표입니다.
서비스 이탈률: 서비스를 이용하다가 중단하는 사용자의 비율을 측정합니다. 이는 서비스의 사용자 유지 능력을 나타내는 지표입니다.
이러한 지표들은 가설의 타당성을 확인하고, 필요한 경우 서비스 개선 방향을 제시하는 데 도움이 됩니다. 이 지표들을 통해 가설의 성공 여부를 판단하고, 필요한 경우 가설을 수정하거나 새로운 가설을 세울 수 있습니다. 이는 지속적인 서비스 개선과 최적화를 위한 중요한 과정입니다.
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역시 랭체인, flowise 같은 시스템 없이 한계가 있는 거 같음.
ChatGPT - 건강보험 피보험자 요건 확인사례 : 직장인, 부모님(재산과세표준 5억 4천만원, 소득 1천 만원 이하, 배당 등 소득 2천 만원 이상이나 임대사업자 미등록)의 피부양자 자격 확인
ChatGPT더 정확한 진단한 순차적 질문을 통해 오류를 줄인 ‘건보료 피부양자 확인 서비스’에서 직접 확인하기
자바로 만든 UX/UI는 포기한 서비스 통해 정확한 결과값 도출해 보기
http://www.yangdori.com/hip/hip_counsel_overview