“정보 과부하 시대에 대표님이 놓치고 있는 ‘숨은 기회’를 10초 안에 찾는 법”

안녕하세요 컨설팀입니다.

이 글을 쓰는 이유

정부·지자체·공공기관은 매일 100건 안팎의 새로운 지원사업을 올립니다. 

하지만 대부분의 스타트업 대표님께서는 기업마당과 K-Startup 두 곳만 살펴보십니다. 

그 결과 “예산이 남아 그냥 넣기만 해도 되는 과제”를 놓치는 일이 반복됩니다. 

이 글은 지원사업 정보가 흩어져 생기는 ‘탐색 비용’ 문제를 설명하고

AI로 해결할 수 있는 구체적 방법을 공유하기 위해 작성되었습니다.

문제 정리 : 왜 직접 찾기 힘들까?

이번 추경에도 약 30조원 규모가 증액되었습니다.

그런데 지원사업을 찾지 못하는 이유는 간단합니다.

대표는 너무 바쁘니까.

찾다보면 1시간은 금방가고

웹서핑으로 빠지는 순간, 집중력과 시간은 금방 소멸됩니다.

플랫폼만 30개가 넘고, 하루에 100개+의 공고가 올라옵니다.

찾아도 업력 매출 특허 지역 업종마다 조건이 제각각이며

가산점 요건까지 맞추려면 하루가 다갑니다.

확률을 도출하지 못하고 감으로 하니 매번 떨어집니다.

해결책? : 컨설팀의 초(超)기업화 매칭서비스

이 서비스는 당사에 연 계약하는 대표님들께 제공하는 서비스였습니다.

실제로 작년 한 기업은 미달된 사업에 들어가 1.87억원의 지원사업에 선정되었습니다.

물론 위는 극단적인 경우지만,

3:1 미만인 지원사업은 어떤 부처에 많고

지원금은 1,000만원 정도지만 1.2:1 지원사업도 매년 나오고 있습니다.

근데 왜 연 계약 대표님 전용일까요?

이 아이템이 돈이 될거라 생각해 월 광고 100만원*6개월 돌렸는데

결과는 체리피커만 꼬여 실제 계약률은 0.3% 미만이었습니다.

대부분 지원사업 정보만 받고 떠났기 때문입니다.

실험 : AI를 연동하면?

여기서 궁금증이 생겼습니다.

AI를 연동하면 시간을 줄일 수 있을까?

LLM을 붙여 본 첫 주, 크롤링-분류-추천 시간이 기존 3시간에서 1시간으로 줄었습니다. 

공고문 PDF를 읽어 조건·예산·가산점까지 태그한 뒤, 회사 데이터와 매칭해 점수를 매기는 구조입니다. 

여기서 재미있는 시너지를 하나 발견했습니다.

1. 가산점 자동 체크

업력·매출·특허·대표자 요건을 넣으면 AI가 “이 과제는 가산점 +4점 확보→합격 확률 78%” 식으로 바로 알려 줍니다.

2. 공고 간 우선순위 추천

같은 기간 여러 공고가 겹치면 ROI가 높은 순으로 정렬해, 대표님 시간과 팀 리소스를 세이브합니다.

‘선정 가능성’까지 파악할 수 있을까?

가능성을 높이기 위해 평가위원 시뮬레이션 알고리즘을 따로 만들었습니다.

아직 100%를 장담할 순 없지만, MVP 테스트 기업 15곳 평균으로 예측 정확도 60%를 기록했습니다. 

투자 결정도 이 정도 확률이면 꽤 괜찮지 않을까요?

다음 주에는 MVP를 사용하실 수 있게 들고오겠습니다. (MVP기간 전액 무료)