기업명 비공개

라이나생명은 전통적인 보험사의 틀을 넘어, 인슈어테크를 전사적으로 도입하여 혁신을 주도해온 회사라고 이해하고 있습니다. 특히 AI 상담 도우미, OCR 기반의 자동 보험금 지급 등은 운영 효율을 높이는 것을 넘어 고객에게 새로운 가치를 제공한다는 점에 인상 깊었습니다. 이 혁신을 이어갈 상품 직무에서 금융 상품 영업 경험과 소프트웨어 지식의 강점을 발휘하고자 지원하였습니다. 삼성증권 Structured Sales팀에서 다양한 파생상품과 그 수요를 접하며 고객의 니즈를 이해하는 능력을 키웠습니다. 홍콩의 HSCEI 기반 스텝다운 ELS가 조기 상환 지연으로 매력도가 떨어지자, 고객 수요는 수익률이 높은 개별 종목형 ELS로 이동했습니다. 이를 통해 동일한 구조라도 기초자산의 성격과 시장 상황에 따라 고객의 수요가 빠르게 이동할 수 있음을 배웠습니다. 결국 보험 또한 구조적 안정성뿐 아니라 고객이 실제로 원하는 보장과 조건을 충족하는 것이 매력도를 높일 수 있다고 생각합니다. 또한 네덜란드 교환학생 중에는 텍스트 데이터 분석 과제를 통해 영화 리뷰를 데이터로 구조화하고 해석하는 경험을 쌓았습니다. 5,000개의 리뷰를 전처리 토큰화하여 Naive Bayes 모델을 학습시킨 결과, 긍정과 부정 리뷰를 분석하는 데 정확도 84%, F1 Score 0.85를 달성했지만, 'not good'과 같은 단어 조합을 모델이 인식하지 못해 부정 리뷰를 긍정으로 분류하는 한계가 있었습니다. 빅데이터를 분석할 때도 수치 해석에 그치지 않고 맥락적 의미도 반영해야 한다는 점을 배웠고, 이는 고객 데이터를 분석하고 상품을 개발해야 하는 직무에서도 직접 적용 가능한 역량이라고 생각합니다. 앞으로 금융 지식과 소프트웨어 분석 능력을 통해, 고객의 삶 속 다양한 니즈를 세밀하게 이해하고 이를 보장하는 차세대 상품을 기획하고 싶습니다. 특히 라이나생명이 인슈어테크를 통해 보여준 디지털 혁신 사례를 이어나가, 고객 데이터를 다각도로 분석하여 상품 설계에 기여하는 상품 기획자가 되겠습니다.

끊임없이 혁신하고자 하는 태도로 살아가고 있습니다. 교환학생 중 로스쿨 학생들이 많이 수강하는 강의에서 법률 상담용 애플리케이션을 제작하였습니다. 교수님께서 권장한 Jotform은 반복문이나 조건문 구현이 불가능하여 복잡한 상황을 반영하기에 한계가 있었습니다. 이에 Python 코드를 직접 작성하고 학습시켰습니다. 이를 통해 입력 문장을 단어 단위로 분리하고, 반복문을 통해 예외 조건까지 처리할 수 있도록 구현했습니다. 또한, 답변이 모호한 경우 자동으로 변호사 연결 요청으로 이어지도록 보완해 활용성을 높였습니다. 이 과정에서 더 나은 방법이 있다면 기꺼이 시도하는 태도를 혁신의 출발점으로 삼았습니다. 앞으로도 기존 방식에 충분히 익숙해지되, 문제의 본질을 분석하고 새로운 방법을 탐색하겠습니다. 나아가 라이나생명이 인슈어테크를 통해 고객 경험을 혁신한 것처럼, 바텀 업 구조로 고객의 소리와 데이터를 이해하고 이를 매력있는 상품으로 발전시킬 수 있는 상품 기획자로 성장해나가겠습니다.

교양 소프트웨어 과목에 흥미를 느껴 융합소프트웨어 복수전공을 시작했지만, 첫 학기 전공 과목에서 낮은 학점을 받으며 전공과 교양 사이의 벽을 느꼈습니다. 학문적 배경이 부족했던 데다가 군 복무로 학업이 단절되며 뒤처질 수 있다는 두려움이 컸습니다. 그러나 포기하지 않고 군 복무 중 카카오X구름 SW,AI 역량강화 프로그램을 신청해 매일 저녁 시간을 투자하였습니다. Python 기초를 복습하고, pandas를 통한 데이터 전처리, matplotlib으로 시각화하는 과정을 반복하며 다시 한 번 자신감을 회복하였습니다. 전역 후에는 복수전공 과목에서 전반적으로 높은 성적을 받을 수 있었고, 나아가 교환학생 시절에는 Python 코드를 활용한 앱 개발, R을 이용한 데이터 분석 프로젝트를 주도할 정도로 실력을 키워왔습니다. 이 경험을 통해, 어려움은 한계가 아니라 성장할 수 있는 발판이라는 사실을 깨달았습니다. 앞으로도, 낯선 도전이나 어려움에 멈추지 않고 성장의 기회로 바꾸어나가겠습니다.