투자 포트폴리오 AI 코칭 SaaS를 혼자 만들고 운영하기
3줄 요약
- 포트폴리오 스크린샷을 올리면 AI가 자산 배분·리스크 구조를 분석·코칭하는 SaaS를 기획→설계→구축→운영까지 1인으로 수행 중이다 (200+ 파일, 28,000+ 줄).
- 제품 원칙을 먼저 박았다: 종목 추천 금지, 구조 분석만 — 매력적이지만 위험한 기능을 스스로 금지하는 것이 금융 서비스의 신뢰 설계다.
- 만들기만 한 것이 아니라 운영했다 — 프로덕션 인시던트 대응, 성능 병목 진단, 다국어/반응형 개편, 상용화(GTM) 사이클까지 전 주기를 관리한다.
1. 제품 — 무엇을 하고, 무엇을 하지 않는가
하는 것: 사용자가 증권앱 포트폴리오 스크린샷을 업로드하면, AI가 자산 구성을 인식해 배분 편향·쏠림·리스크 구조를 분석하고 코칭한다. 경제 캘린더, 시장 데이터 차트, 예측 컨센서스·리더보드, 커뮤니티까지 투자 의사결정을 둘러싼 화면군을 갖춘다.
하지 않는 것: 종목 개별 평가·추천. 이것은 기능 부족이 아니라 제품 헌법이다 — “이 종목 사도 되나요”에 답하는 순간 서비스는 신뢰가 아니라 책임 문제가 된다. 분석 범위를 자산 구조로 한정하는 것이 사용자에게도, 운영자에게도 지속 가능한 경계다.
2. 설계 — 혼자 운영할 수 있어야 한다는 제약이 아키텍처를 정한다
| 선택 | 이유 |
|---|---|
| Next.js(App Router) + TypeScript + Prisma | 프론트~DB까지 한 사람이 전체를 쥘 수 있는 스택 |
| LLM 다단 폴백 체인 (메인 모델 → 로컬 모델 → 룰 기반) | 외부 API 장애·비용 스파이크가 서비스 중단이 되지 않게 |
| 경제 데이터 수집기를 별도 시스템으로 분리, 데이터로만 연결 | 수집 장애가 본 서비스를 물고 넘어지지 않게 — 코드 결합 금지 |
| 다국어(en)·반응형·오프라인 페이지 | 상용화 전제 조건을 기능이 아니라 기본기로 |
3. 운영 — 출시가 끝이 아니라 시작이다
1인 SaaS의 실제 난이도는 운영에서 나왔고, 전부 기록으로 남겼다:
- 프로덕션 인시던트 대응 — 장애 발생 → 원인 추적 → 봉합 → 재발 방지 규칙화의 사이클을 실제로 여러 차례 수행 (캘린더 데이터 사고, 배포 사고 등 사후 문서 축적)
- 성능 병목 진단 — 인증 토큰 검증·평판 엔진 등 병목을 전수 감사로 식별하고 우선순위 봉합
- 디자인 전면 개편 — 정밀 감사 → 디자인 시스템 정의 → 화면군 롤아웃을 단계 게이트로 진행
- 상용화 사이클 — 가격/결제/B2B 화면, GTM 실행을 주 단위 슬라이스로 운영
이 모든 과정은 AI 에이전트 조직(→ HQ 케이스)이 수행하고 사람은 결재한다 — Decision Lab은 제품이자, AI 조직 운영 방식의 실증 현장이다.
4. 결과 — 왜 이것이 영업 자산인가
AX 컨설팅 고객이 정말 궁금한 것: “이 사람이 우리 서비스를 만들면, 만들고 사라지는가 아니면 굴러가게 하는가.” Decision Lab은 후자의 증거다 — 기획서가 아니라 운영 중인 서비스, 축적된 인시던트 대응 기록, 성능·보안 자체 감사 이력으로 답한다.
방법론 박스 — 재사용되는 원칙
- 하지 않을 것을 먼저 정한다. 제품 경계(종목 평가 금지)는 기능 목록보다 먼저 확정하고 헌법으로 박는다.
- 폴백은 설계다. 외부 의존(LLM API)은 장애를 전제로 다단 폴백을 처음부터 넣는다.
- 시스템 간 결합은 데이터로만. 수집기와 서비스는 코드가 아니라 DB/파일 계약으로 잇는다.
- 운영 기록이 곧 자산. 인시던트·감사·개편은 처리하고 끝이 아니라 문서로 남겨 다음 판단의 입력이 되게 한다.