기업명 비공개

[사회적 가치 창출] 타인을 배려하고, 사회적 가치를 창출하는 것을 인생의 가치관으로 삼아왔습니다. 대학생 시절, 금융협동조합 키다리은행에서 활동하면서 조합원들의 대출 심사, 상환 컨설팅 맡은 경험이 있습니다. 조합원들의 대출 목적, 상환 계획 등을 검토하고 직접 상담을 진행하였습니다. 대출심사와 전문 컨설팅 기획 업무를 수행하면서, 실제 금융영업에 대한 경험과 전문성을 쌓을 수 있었습니다. 대출 심사를 통해 조합원들과 소통하고 생각을 나누면서, 타인의 니즈와 성향을 느낄 수 있었습니다. 다른 사람의 가치관을 이해하고, 알맞은 서비스를 제공하는 것은 제 가치관에 대한 큰 성취감으로 다가왔습니다. 이러한 경험은 금융데이터 분석이라는 비전을 갖게 해주었습니다. 데이터 분석에 기반해 서비스 변화와 소비자 만족을 이끌어내는 데이터 사이언티스트를 목표로 삼게 되었습니다. KB국민은행은 고객의 평생파트너를 비전으로, 고객을 최우선으로 생각하는 서비스를 실현하고 있습니다. 저는 이러한 KB국민은행의 비전에 동참하여 고객의 니즈를 발굴하고, 사회적 가치를 창출하는 일원이 되고 싶습니다. 데이터 직무를 수행하게 된다면, 다양한 형태의 데이터 분석을 통해 고객에 대한 이해를 넓히겠습니다. 이에 기반하여, 고객만족을 위한 전략을 수립하고 서비스로 연결 짓는 가치 창출에 기여하고 싶습니다.

[디자인 사고] 디자인 사고란, 관찰과 공감을 통해 고객을 이해한 뒤, 다양한 대안을 찾는 확산적 사고를 의미합니다. 새로운 가치 제공에 있어 중요한 것은 바로 이러한 고객 이해에 기반한 인사이트 발굴이라고 생각합니다. 2020 문화관광 빅데이터 분석대회에서의 대상 경험은 디자인 사고에 대한 중요성을 일깨워 주었습니다. 대회 주제는 국민여가조사 데이터셋과 신한카드 고객 소비데이터를 활용해, 문화관광 트렌드를 분석하는 것이었습니다. 저희 팀은 실제 여행 소비자들의 선호를 파악하기 위해, 파이썬과 트위터 API를 활용해 여행 게시글을 크롤링하였습니다. 이후 토픽모델링 기법을 적용하여 여행 게시글을 주제별로 분류하고, 키워드에 따른 트렌드를 유추하였습니다. 또한, 리트윗 수를 기반으로 긍정, 부정 게시글을 분류한 후, 두 분류집단의 특징을 추출하였습니다. 분석 과정을 통해 코로나 이전에 비해 안전, 한적함 등이 선호되고 있음을 알 수 있었습니다. 분석 결과를 토대로 코로나 이후 여행 트렌드가 어떻게 변화했는지 도출하였고, 이에 기반한 관광정책을 제안하였습니다. 비정형 데이터를 분석하면서, 여행자들이 어떤 경험과 생각을 가졌는지 파악할 수 있었습니다. 여행자들에 대한 이해에 기반하여 분석을 수행하였고, 이를 통해 유의미한 정책 아이디어를 전달할 수 있었습니다. 이러한 경험은 분석에 있어 가장 중요한 것은 분석 대상에 대한 깊은 이해와 공감임을 알 수 있었습니다.

Python 기반의 프로그래밍 교육과정을 이수하면서 디지털 전략 설계 및 분석에 대한 경험을 쌓았습니다. 청년취업아카데미 분석가 과정에서 실시한 경진대회에서는 데이터 직무에 필요한 역량을 확인할 수 있었습니다. 저희팀은 사회초년생을 타겟으로 한 기업 분석 및 주식상품 추천 플랫폼을 기획하고자 하였습니다. 대학생, 청년 대상 주식 게시판을 크롤링하여 투자 성향 및 트렌드를 확인하였습니다. 이를 기반으로 데이터셋을 형성하였고, 투자 성향에 따른 주식 추천시스템을 프로그래밍하였습니다. 또한, fnguide라는 사이트를 활용해 기업의 경영지표를 한눈에 보여주는 서비스를 구현하였습니다. 관심있는 기업을 입력하면, 재무제표와 컨센서스를 자동으로 크롤링 및 분석하여 소비자에게 제공하는 것이었습니다. 최종 평가에서 저희팀은, 소비자 니즈에 최적화된 모델을 구현했다는 평가와 함께 우수상을 수상하였습니다. 특정 수요층을 타겟팅한 후, 트렌드 분석 및 기업 정보를 활용해 서비스를 제공한 것이 큰 경험으로 남았습니다. 이후 디지털금융 전문가라는 목표를 갖게 되면서, 차별화된 역량을 기르고자 하였습니다. 한국금융연수원에서 주관하는 KBI 금융DT TEST를 준비하면서, 금융디지털 트렌드와 이슈를 공부하였습니다. 디지털전환에 대한 금융기업 사례와 전략을 학습하면서, 내가 기업의 어떤 포지션을 수행할 수 있는지 고민하였습니다. 데이터 직무를 수행하게 된다면, 이러한 경험을 활용해 잠재적 가치를 발굴하고 유용한 인사이트를 제시하겠습니다. SQL, Python을 연계하여 다양한 분석툴 직무를 수행하겠습니다. 추천시스템, LSTM 모델 등과 같은 머신러닝, 딥러닝 분석 경험을 활용해 다양한 비지니스 모델 창출에 기여하겠습니다. 마이데이터 분석을 통해 고객의 잠재적 가치를 찾아내고, 맞춤형 서비스 개발에 힘쓰겠습니다.