KB증권

두 번의 실무 경험을 통해 파생상품 영업과 지원 업무에 필요한 꼼꼼함과 상품 이해도를 키워왔습니다. 이를 바탕으로 KB증권에서 안정적인 영업 지원을 기반으로 한 고객 맞춤형 상품을 제안하는 전문가로 성장하고자 합니다. 삼성증권 Structured Sales팀에서는 ELS 상품을 발행, 소싱 측면에서 전 과정을 백업 지원하였습니다. 발행 전 단계에서는 은행이 고객에게 제공하는 투자설명서, 삼성증권 내부 투자설명서와 헤지하우스와 체결하는 거래계약서 간의 상품 구조 및 거래 조건을 검토하였습니다. 헤지하우스와의 거래는 언펀디드 금리 스왑으로 맺어졌고, 3개월마다 원금대신 변동된 금액을 지급해야 했습니다. 특히, SOFR 기반의 외화 딜의 경우 사내 시스템에 금액이 잘못 입력되는 문제가 반복적으로 발생하였으나, 이를 매일 아침 엑셀을 통해 금액을 비교하고 수기로 계산해 오류를 수정하였습니다. 작은 수치 하나라도 수 억원 규모의 거래를 만드는 신뢰로 직결되는 만큼, 영업 현장에서의 꼼꼼함의 가치를 실감하였습니다. 또한, 소싱 측면에서는 시장 구조 변화를 분석해 상품 수요를 예측하는 경험을 쌓았습니다. HSCEI 급락으로 스텝다운 ELS 조기상환이 지연되면서 단순 지수형 상품보다, 수익률 충족을 위한 개별 종목형 중심의 수요가 확대될 것이라고 판단하였습니다. 실제로 동일한 스텝다운 구조라도 기초자산의 조합에 따라 쿠폰과 위험 인식이 달라지며 일본 증시가 강세를 보이던 당시 Nikkei225를 편입한 상품이 주목받는 흐름을 확인하기도 하였습니다. 이를 통해, 세일즈는 공급되는 상품을 전달하는 것이 아니라, 시장 국면에 따른 고객 선호를 미리 분석하고 대응하는 역할임을 깨달았습니다. 입사 초기에는 꼼꼼하고 체계적인 사후관리로 상대 기관과의 우호적 관계를 유지하는 데 집중할 것입니다. 이후, 시장 환경과 고객 니즈를 파악하여 다양한 상품에 대한 제안을 해내겠습니다. 세심함과 상품 이해도를 바탕으로 KB증권 Sales&Trading 부문의 신뢰와 경쟁력 제고에 기여하겠습니다.

데이터와 다양한 지표를 기반으로 시장 리스크를 해석하고 합리적인 결론을 도출하는 분석력을 키워왔습니다. 금융학회 활동 중 코로나19 이후 시장 회복 방향성에 대한 발표를 준비하며, 빠른 반등과 장기 침체에 대한 의견이 갈렸습니다. 주요 주가 지수의 30% 이상 폭락, VIX 변동성의 80선 돌파, 미 국채의 장단기 금리차 축소 등을 근거로 느린 회복과 비대칭 위험에 대한 시나리오를 제시하였습니다. 단순히 지표의 등락을 나열하는 대신, 변동성 확대와 신용 리스크 악화가 동시에 나타났다는 점을 기반으로 장기 리스크에 무게를 두기로 결정하였습니다. 이후 백신 보급 시기 및 정책의 규모 등 변수 변화에 따른 민감도 분석을 위주로 논의를 진행하였고, 동일한 데이터라도 가정에 따라 달라지는 결론을 발표하였습니다. 이를 통해, 불확실성이 큰 시장 환경에서 핵심 지표를 선별하고, 합리적인 시나리오를 도출하는 분석력을 기를 수 있었습니다. 또한, 해외 대학과의 학술 대회를 준비하며 ESG와 주가 회복탄력성 관계를 연구하였습니다. Bloomberg와 DataStream에서 국제 운송 산업군의 ESG 점수와 재무 데이터를 추출하고, 야후 파이낸스에서 해당 기업들의 주가 데이터를 크롤링하여 리스크 지표를 산출하였습니다. 이후 아시아권과 유럽권을 구분하는 더미 변수를 추가하여 LSDV 회귀분석을 수행하였습니다. 이 데이터를 통해 유럽 기업들이 아시아 대비 ESG 점수가 위기 상황에서 리스크를 극복하는 경향이 큼을 도출하였습니다. 대규모 데이터를 정리하고 회귀모형을 설계하여 지표 간 상관성과 패턴 구조를 도출하는 분석력 또한 발전시켰습니다. 이처럼 수치를 단순히 나열하는 것을 넘어, 데이터가 숨기고 있는 리스크 요인과 기회를 구조적으로 도출할 수 있는 역량을 키워왔습니다. 앞으로 KB증권 Sales&Trading 부문에서도 분석적 사고를 토대로 복잡한 시장 데이터를 신속히 해석하여 고객에게 도움이 되는 기회를 제시하는 차별화된 인사이트로 고객과 회사 모두의 성과 창출에 기여하겠습니다.

교양 소프트웨어 과목에 흥미를 느껴 융합소프트웨어 복수전공을 시작했지만, 첫 전공 과목에서 낮은 학점을 받았습니다. 학문적 배경의 부족과 군 복무로 인한 공백에 전공 과정을 따라갈 수 없겠다는 두려움이 커졌습니다. 이를 극복하기 위해, 군 복무 중 카카오와 구름이 협업하여 진행하는 군 SW/AI 역량강화 프로그램 인공지능 트랙에 참여해 매일 저녁 시간을 투자하였습니다. Python의 기본 문법 복습과 SQL을 활용한 데이터 전처리, matplotlib 라이브러리를 사용한 시간에 따른 추세 변화 등 시각화 과제를 반복하며 기초를 다져나갔습니다. 전역 후 복수전공 과목에서는 대부분 A 이상 학점을 받았고 자신감을 회복할 수 있었습니다. 교환학생 당시에는 복수전공 과목 15학점을 이수하며 데이터 분석 프로젝트를 주도할 정도로 실력을 키워왔습니다. 특히나, R을 활용한 프로젝트에서는 수집된 영화 리뷰 데이터를 바탕으로 tm과 tidytext 패키지로 불용어를 제거하고 형태소 단위로 토큰화하였습니다. 이후 긍정/부정 리뷰를 분류하고 로지스틱 회귀모형으로 분류 정확도를 검증하여 정확도 82%를 달성하였습니다. 또한 각 단어들의 회귀 계수를 비교하여 great, love와 같은 단어가 긍정으로 분류될 확률을 높이고, bad, boring 은 부정으로 판단될 확률을 높이는 경향성을 파악하였고, 결과를 워드클라우드로 시각화하여 직관적 해석을 용이하게 만들었습니다. 낮은 성적에서 시작했지만, 포기하지 않고 공백기를 학습의 기회로 전환해 성취를 만들어냈습니다. 이 경험을 통해 기술적 역량 뿐만 아니라 좌절을 성장의 발판으로 삼고자 하는 태도와 끝까지 해내는 끈기를 배웠습니다. 동시에 새로운 언어와 툴을 빠르게 익히며 데이터 분석에 적용한 경험은 빠르게 변화하는 금융 시장에서도 신속하게 적응하고 해답을 찾아내는 밑바탕이 될 것입니다. 앞으로도, 낯선 과제와 예기치 못한 시장 상황을 직면하더라도, 배움을 기반으로 실질적인 방안을 찾아내어 KB증권의 신뢰와 성과에 기여하겠습니다.

가장 중요한 가치는 혁신주도라고 생각합니다. 특히나 Sales 직무는 급변하는 시장 환경 속에서 고객에게 최적의 솔루션을 제공해야 하기에, 기존 방식에 안주하지 않고 새로운 방법을 발굴하는 태도가 필요하다고 생각합니다. 교환학생 시절, 외국인을 위한 법률 상담 채팅 봇을 제작한 경험이 있습니다. 교수님께서는 누구나 쉽게 다룰 수 있는 Jotform을 권장하셨지만, 이 툴은 복잡한 조건문이나 반복문 구현에 한계가 있었습니다. 단순히 툴에 의존하면 사용자의 상황 설명을 정밀하게 반영하고 답변할 수 없다고 생각하여, 직접 Python 코드를 작성하고 학습시켜 로직을 개선하였습니다. 이를 통해, 사용자가 입력한 문장을 단어 단위로 끊어 인식하고, 각 키워드를 전처리된 법률 정보와 연결하여 적합한 답변을 제공하도록 설계할 수 있었습니다. 또한 법률 정보가 제한적이거나 모호한 경우에는 변호사 연결 양식으로 이어지게 하여, 단순한 과제를 넘어 실제 활용 가능성 수준의 법률 플랫폼으로 발전시켰습니다. 그 결과, 교수님으로부터 최고 등급인 Excellent 평가를 받을 수 있었습니다. 이 과정에서 혁신은 단순히 새로운 기술을 적용하는 것이 아니라, 제약된 환경 속에서도 해결책을 찾아내는 집요함과 잘못된 결과에 대비하는 책임감으로부터 시작한다는 사실을 깨달았습니다. 특히 AI 답변이 잘못될 수 있다는 리스크를 인식하고 이를 통제 장치로 보완했던 경험을 통해, 혁신은 책임과 위험 관리를 기반으로 해야만 실현 가능한, 의미 있는 성과로 이어진다는 사실을 배웠습니다. 앞으로 KB증권에서도 혁신주도의 태도를 발휘하겠습니다. 단순히 기존과 동일한 상품을 공급하는 것 뿐만 아니라, 불완전한 시장 데이터와 급변하는 환경 속에서 고객에게 실질적으로 도움이 되는 상품과 해법을 제시하겠습니다. 변화에 선제적으로 대응하여, Sales&Trading 부문에서도 기관 고객에게 신뢰를 기반으로 한 혁신을 토대로 성과를 통해 증명하는 퍼스트무버, 세일즈맨으로 성장해나가겠습니다.