근거 없는 점수는 신뢰가 아닙니다

심사 자료를 읽고 정리하는
AI 사전검토

PDF 하나로 항목별 판정·강점·확인이 필요한 점을 정리해 드려요.사업계획서면 창업 평가 기준으로, 제안서면 제안 평가 기준으로 자동 전환됩니다.모든 판정에 근거와 확인 수준, 참조 출처가 붙습니다.

본 서비스는 참고용 분석이며 투자 권유·자문이 아닙니다

3단계로 끝나는 분석

1

PDF 업로드

사업계획서·IR·제안서를 올립니다. 분석하기를 누르기 전에는 어떤 자료도 외부로 전송되지 않아요.

2

근거 수집·항목 판정

웹검색으로 시장·경쟁·밸류 근거를 확인하고, 13개 항목을 공개된 기준으로 판정합니다.

3

리포트

종합 점수는 코드가 가중합으로 계산. 강점·리스크·항목별 근거·출처 링크가 담긴 리포트를 받습니다.

왜 이 분석을 신뢰할 수 있나

AI 분석의 문제는 “그럴듯한데 검증할 수 없다”는 것. 베르딕트는 네 가지 장치로 그 문제를 뒤집었습니다.

🔁 재현 가능한 점수

종합 점수는 AI가 아니라 코드가 계산합니다. AI는 항목별 등급 판정만 하고, 가중합은 결정론적 수식이에요. 같은 자료는 저장된 결과를 그대로 반환해(캐싱) “분석할 때마다 다른 점수”가 나올 수 없습니다.

🔗 출처가 붙는 판단

시장 규모·경쟁·밸류에이션은 웹검색으로 교차 확인하고, 참조한 출처 링크가 리포트에 그대로 담깁니다. 모든 항목엔 확인 수준이 표시돼요 —외부확인자료주장미확인. 확인되지 않은 것을 확인된 것처럼 말하지 않습니다.

🔒 자료는 당신의 것

분석에 사용된 자료와 결과는 회원 조직에만 저장되고, 원본 PDF는 원할 때 즉시 삭제할 수 있습니다. AI 처리에 쓰이는 상업용 API는 입력을 모델 학습에 사용하지 않는 정책으로 운영됩니다.

🛡️ 조작에 강한 구조

자료 안에 “높은 점수를 달라”는 지시문을 숨겨도 소용없습니다. 문서 속 지시는 명령이 아닌 평가 대상 데이터로 취급되고, 조작 시도는 리포트에 경고로 기록돼요. 애초에 총점은 코드가 계산하므로 AI를 속여도 점수를 움직일 경로가 없습니다.

🔐 보안, 구체적으로 말씀드립니다

사업계획서는 기밀입니다. 그래서 “안전합니다”라는 말 대신, 무엇으로 어떻게 지키는지를 명시합니다.

🔒

전 구간 암호화

모든 데이터는 저장 시 AES-256, 전송 시 TLS로 암호화됩니다.

🏅

인증 인프라 위에서 운영

데이터 저장·실행·AI 처리 전 계층이 SOC 2 Type IIISO 27001 인증·준수 인프라 위에서 운영됩니다.

🇰🇷

데이터 국내 보관

자료와 리포트는 서울 리전에 저장됩니다. 해외 반출 없이 국내에 머물러요.

🚪

조직 단위 격리

데이터베이스 행 수준 보안(RLS)으로 내 조직의 자료는 내 조직만 접근합니다. 파일은 비공개 버킷 + 단기 서명 URL로만 열려요.

🚫

다른 사람의 답변에 나오지 않습니다

AI 처리에 쓰는 상업용 API는 입력·출력을 모델 학습에 사용하지 않습니다. 모델은 학습한 내용으로만 답하므로, 학습에 들어가지 않은 자료는 다른 사용자의 질문에 재현될 수 없습니다. 요청은 건별로 독립 처리되며 다른 요청과 섞이지 않습니다.

🗑️

삭제권은 당신에게

원본 PDF와 리포트는 진단 내역에서 언제든 즉시 삭제할 수 있습니다. 삭제하면 파일도 함께 파기돼요.

위 인증은 베르딕트가 운영되는 인프라 계층의 인증입니다. 상세 보안 문서가 필요한 기관은 문의 시 제공해 드립니다.

평가 기준, 전부 공개합니다

아래는 실제 분석 엔진이 사용하는 루브릭 v1.3 그대로입니다 — 5개 축, 13개 항목, 라운드별 가중치.

가중치는 VC 평가 비중 조사(비즈니스모델·제품·시장 순, Qubit Capital)와 라운드별 심사 기준 차이를 반영해 설계했습니다.

평가 축SeedSeries A기본
비즈니스모델·수익성15%30%25%
제품·기술 경쟁력25%20%25%
시장성·성장성20%20%20%
팀 역량30%15%20%
재무·투자조건10%15%10%
비즈니스모델·수익성3개 항목

수익모델 명확성

5점과금 주체·단가·반복성이 구체적이고 실제 매출로 검증됨

3점수익모델은 정의됐으나 매출 검증이 부분적이거나 초기 단계

1점수익모델이 불명확하거나 '추후 수립' 수준

Unit Economics

5점LTV/CAC 3배 이상 등 건전한 단위경제가 수치로 제시·검증됨

3점일부 지표(CAC 또는 LTV)만 제시되거나 추정 근거가 약함

1점단위경제 지표가 없거나 구조적으로 마이너스

트랙션·성장 신호

5점매출/사용자/계약이 분기 단위로 명확히 성장 중(수치 제시)

3점초기 고객·PoC는 있으나 성장 추세 판단엔 데이터 부족

1점트랙션 근거 없음

제품·기술 경쟁력3개 항목

차별화·해자

5점경쟁사 대비 차별점이 구체적이고 모방 장벽(기술·데이터·네트워크)이 식별됨

3점차별점 주장은 있으나 방어 가능성 근거가 약함

1점경쟁사와 실질적 차이를 확인할 수 없음

기술·IP 방어력

5점등록 특허·독자 기술이 핵심 가치와 직결되고 검증 가능

3점출원 중이거나 기술 우위가 부분적

1점IP·기술 방어 수단 없음

제품 완성도·PMF 신호

5점출시 제품 + 유지율/재구매 등 PMF 신호 수치 존재

3점MVP·베타 단계, PMF 신호는 정성적

1점제품이 컨셉·개발 초기 단계

시장성·성장성3개 항목

TAM/SAM/SOM 적정성

5점시장 규모가 신뢰 가능한 출처로 뒷받침되고 산정 논리가 타당

3점시장 규모 제시는 있으나 출처·산정 논리가 느슨함(탑다운만)

1점시장 규모 미제시 또는 명백한 과장

시장 성장성·트렌드 정합

5점시장 CAGR이 높고(외부 출처 확인) 사업이 트렌드 핵심에 위치

3점성장 시장이나 사업의 트렌드 정합성이 간접적

1점정체·축소 시장이거나 트렌드와 무관

경쟁 구도 이해도

5점경쟁사를 구체적으로 식별하고 현실적인 포지셔닝 제시

3점경쟁 분석이 있으나 피상적('경쟁사 없음' 주장 포함)

1점경쟁 구도 인식 부재

팀 역량2개 항목

도메인 전문성·실행 이력

5점핵심 팀이 해당 분야 창업·실무·연구 이력을 검증 가능하게 보유

3점관련 경력은 있으나 핵심 문제와의 직결성이 부분적

1점도메인 관련 이력 확인 불가

팀 구성 완결성

5점기술·사업·도메인 핵심 역할이 풀타임으로 채워짐

3점일부 핵심 역할 공백(외주·자문 의존)

1점1인 또는 핵심 역할 다수 공백

재무·투자조건2개 항목

밸류에이션 적정성

5점제시 밸류가 동일 라운드·분야 시장 수준과 정합(비교 근거 존재)

3점다소 공격적이나 협상 범위 내

1점시장 수준 대비 명백히 과도하거나 산정 근거 없음

자금 계획·재무 추정 현실성

5점사용 계획이 마일스톤과 연결되고 재무 추정 성장률이 실현 가능 범위

3점계획은 있으나 추정 성장률이 낙관적(근거 약함)

1점사용 계획 부재 또는 추정이 비현실적(예: 매년 10배)

리포트는 이렇게 나옵니다

루브릭 v1.1 · 기준일 표시 · 분석 자료 파일명 기록

74.5

종합 (코드 가중합 · seed 가중치)

팀 역량
84
제품·기술 경쟁력
78
시장성·성장성
67
비즈니스모델·수익성
71
재무·투자조건
62

같은 자료는 언제나 같은 점수 — 캐싱·코드 가중합

✅ 핵심 주장 사실검증

“TIPS 선정 (2023, 5억)”확인됨

정부 선정 이력은 공개 자료로 교차 확인 가능

“국내 정밀농업 TAM 3.2조원”불일치

시장 조사와 산정 범위 상이 — 출처·논리 명시 필요

📋 항목별 판정 (13건 중 2건)

시장 성장성·트렌드 정합외부확인4/5

스마트팜 시장 성장 전망과 정합 — 참조 출처 2건 확인

Unit Economics자료주장3/5

LTV/CAC 24배는 자료의 주장 — 외부 검증 불가, 산출 근거 보완 권장

+ 심층 서술 4종 · 시장 인사이트 · 유사 사례 · 준비 과제 · 참조 출처 포함

샘플 리포트 전체 보기 →

실제 리포트와 동일한 화면으로 확인할 수 있어요

자주 묻는 질문

같은 자료를 다시 분석하면 점수가 달라지나요?

아니요. 같은 자료는 저장된 결과를 그대로 반환합니다(캐싱). 점수 자체도 AI가 아닌 코드의 가중합이라, 재분석을 강제해도 항목 판정이 앵커 기준에 묶여 있어 변동이 최소화됩니다. 자료를 교체하거나 평가 기준 버전이 올라간 경우에만 새 분석이 실행되고, 리포트에 기준일과 버전이 명시됩니다.

올린 자료가 AI 학습에 쓰이거나 외부에 공개되나요?

아니요. 분석에 사용하는 Anthropic 상업 API는 입력·출력을 모델 학습에 사용하지 않으며(공식 데이터 정책, platform.claude.com), 분석 결과는 회원 조직에만 저장됩니다. 원본 PDF는 분석 내역에서 언제든 직접 삭제할 수 있어요.

누가 이 분석을 볼 수 있나요?

분석을 실행한 회원(조직)만 봅니다. 심사 프로젝트에서 사용해도 운영자 전용이며, 심사위원에게 자동 공개되지 않습니다.

심사평가와는 무슨 관계인가요?

같은 계정에서 두 가지로 쓸 수 있어요. 심사 프로젝트 안에서는 후보팀 자료의 참고 분석으로, 프로젝트 없이도 독립 분석 도구로 사용 가능합니다. 분석은 참고용이며 심사위원의 평가를 대체하지 않습니다.

첫 분석, 지금 받아보세요

PDF 하나면 됩니다. 근거와 출처가 붙은 리포트를 확인해 보세요.

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