dPq AI 7-in-1 제품 유통 과정

1차 이메일 영업 → 2·3차 심봉결정 → B2B Embed 전환 · 2026-09-04

① 7-in-1 제품 구성

①A+C 보안
메인 제품
②dPq GATE
결재 통제
③환각 탐지
11유형 100%
④FTPL
29.6% 절약
⑤독립검증
PASS/HOLD/BLOCK
⑥책임사건
8필드 보존
⑦GFM-K 관문
G0~G6 분류
Σ문서신뢰
증적 봉인

의존성 순차 형성 — 1개로 들어가서 7개로 확장

1차: A+C 보안 1개로 진입 → 30일 후 GATE 추가 → 60일 후 환각+FTPL 추가 (1→3→4개) → 3차: 7-in-1 전체 전산망 삽입

② 관리자가 "알 수 있는 능력" — 영업 포인트

핵심 영업 포인트: "직원이 AI에 뭘 물어봤는지 알고 계십니까?"

정보보호 부서장이 dPq를 도입하는 이유는 "보안"이 아니라 "내가 알 수 있게 된다"입니다. 모르면 책임, 알면 무사. 그 "아는 능력"을 주는 것이 A+C 보안입니다.

6 신호관리자가 얻는 능력"이전에 몰랐던 것"
① 업무시간 외 AI 사용야간·주말 AI 호출 감시언제, 누가, 몇 시에
② 대량 파일 복사AI에 파일 N개 업로드 감지어느 직원이 과도하게
③ 민감 파일 접근고객 정보·재무 데이터 접근어떤 파일이 위험한지
④ 비정상 프로그램 실행알 수 없는 스크립트 실행 감지무슨 프로그램이 돌았는지
⑤ 외부 데이터 전송내부 데이터 외부 업로드 감지어디로 나갔는지
⑥ 권한 상승 시도관리자 권한·DB 접근 시도 감지누가 권한을 넘보았는지

도입 전: 부서장이 모른다

  • · 직원이 ChatGPT로 뭘 물어봤는지 모름
  • · 고객 정보를 AI에 넘겼는지 모름
  • · 야간에 리서치를 썼는지 모름
  • · 외부에 파일을 올렸는지 모름
  • "내가 모른다" = "내 책임이다"

도입 후: 부서장이 안다

  • · 매일 6 신호 대시보드 → "알게 됨"
  • · 위험 신호 발생 시 → 부서장에게 경보
  • · 감사 로그 누적 → "근거를 가짐"
  • · dPq GATE 등급 → 감사 추적 기록
  • "내가 안다" = "내 책임이 아니다"

관리자 대시보드 = 의존성 형성 출발점

Pilot 3개월간 매일 작동 → 부서장이 "모르던 것을 알게 됨" → dPq를 빼면 다시 "모르는 상태"로 돌아감 → 의존성 형성 완성

1개월"이걸 몰랐네"
2개월"없으면 불안"
3개월"빼면 다시 모르게 되잖아" → 계약

③ 유통 3단계 흐름

1차 · 이메일 영업

1~3개월 · 결재까지

1
이메일 20통 발송 (증권사 정보보호 부서장)
2
1일: 후크 "직원이 AI에 뭘 물어봤는지?"
3
3일: ROI "500만→148만 절약"
4
7일: 데모 제안 (30분)
5
3개월 무료 Pilot → 연간 계약

제품: dPq Pro+
₩490,000/월 · 무료 30일
목표: Pilot 1곳

2차 · 심봉결정

3~6개월 · 결과별 분기

A: 회신 2+ (성공)

  • Pilot 1~2곳 trial
  • 3-in-1 삽입
  • 케이스 스터디
  • 연간 계약 전환

B: 회신 1 (보통)

  • 데모 + 타겟 확대
  • 은행/핀테크
  • A/B 테스트
  • 추가 1통 → Pilot

C: 회신 0 (실패)

  • "규제 준수"로 전환
  • EU AI Act / 한국 AI법
  • 준법감시부 10통
  • SSRN 근거

결정자: 심봉 (자율 결정)
목표: 연간 계약 1건

3차 · 심봉결정

6~12개월 · 전환·확장

3-A: Pilot 성공

  • B2B Embed 전환
  • 3년 계약
  • 아시아 확장
  • ₩20,000/인/월

3-B: 보통

  • 7-in-1 전체 업셀
  • GFM-K + 독립검증 추가
  • 4중 의존성
  • 자산운용·은행

3-C: 실패

  • B2C 전환 (Free)
  • 학술 발행
  • 정부 R&D 입찰
  • 정책 자문

결정자: 심봉 (자율 결정)
목표: B2B Embed 1건

④ 전환 경로 — Free → Embed

Free ₩0/월 개인 1인 · 1/8 모듈
→
Premium ₩99,000/월 소기업 5~30인 · 4/8
→
Pro ₩290,000/월 중소 30~100인 · 7/8
→
Pro+ ★ ₩490,000/월 중기업 100~500인 · 8/8
→
B2B Embed ₩20,000/인/월 대기업 500인+ · 8/8 +180종목

⑤ 충돌 회피 5모드 — "기존 시스템 그대로, 그 뒤에 dPq가 붙는다"

🔄 프록시 GATE: 기존 LLM 게이트웨이 뒤에 붙어 검증만
⇄ 통과 FTPL: API 호출 가로채서 절약 후 통과
🛡 보완 A+C: 기존 DLP 옆에서 AI 사용만 추가 감시
🔗 연동 GATE 결재: 그룹웨어 Webhook으로 연결
📡 전달 감사 로그: 기존 SIEM에 syslog로 전달

⑥ ROI — "오히려 이득"

FTPL 29.6% 절약 vs dPq 비용

조직월 토큰 비용FTPL 절약dPq 비용상환
소기업 30인20만원5.9만원9.9만원절약으로 절반
중소 100인100만원29.6만원29만원전액 상환 ✅
중기업 500인500만원148만원49만원절약의 1/3만 사용 ✅
대기업2,000만원592만원500만원절약의 85% ✅

중소기업부터 절약액이 dPq 비용을 상환합니다.

⑦ 3년 매출 시나리오

목표 연 매출

약 ₩77억/년
Premium 1,000곳(₩11.9억) + Pro 100곳(₩3.5억) + Pro+ 30곳(₩1.8억) + B2B Embed 5곳(₩30억)
계층고객 수월 단가연 매출
Premium1,000곳₩99,000₩11.9억
Pro100곳₩290,000₩3.5억
Pro+30곳₩490,000₩1.8억
B2B Embed5곳 (평균 500인)₩1,000만/월₩60억
합산약 ₩77억/년

⑧ 종합 타임라인

1~3개월
1차: 이메일 20통 → 회신 10% (2통) → 30분 데모 → 3개월 Pilot → 연간 계약 · 결정자: 심영업
3~6개월
2차: 시나리오 A/B/C 분기 → Pilot 확대 / 타겟 재선정 / 전략 전환 · 결정자: 심봉
6~12개월
3차: B2B Embed 전환 (₩20,000/인/월) / 7-in-1 확장 / B2C 전환 · 결정자: 심봉

핵심: 1차 이메일로 "들어가고", 2·3차로 "삽입한다"

1차는 3-in-1(FTPL+GATE+환각)로 문을 열고, 2차에서 Pilot로 의존성을 만들고, 3차에서 7-in-1 전체를 전산망에 삽입한다. 목표: 1년 내 B2B Embed 1건 계약 → 4중 의존성(규제+비용+보안+품질) 형성 → 장기 인프라

본 유통 과정: dPq AI 7-in-1 제품 유통 과정 · 2026-09-04
1차: 이메일 영업 20통 → Pilot 1곳 · 2차: 심봉결정 · 3차: 심봉결정 → B2B Embed
면책: 본 계획은 방향성 문서입니다. 실제 회신률·계약률은 시장 상황에 따라 달라집니다.