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전공 수업 중 보험청구 내역 분석 프로젝트를 통해 보험사기 탐지모델을 설계하고 실제 테스트 데이터를 기반으로 성능을 검증한 경험이 있습니다.
입사 후에는 메리츠화재의 보유데이터를 바탕으로, AI 모델이 실제 운영에 쓰일 수 있도록 설계부터 검증까지의 전 과정에 참여하고 싶습니다.
보험산업에서 AI를 실제 비즈니스 성과로 연결하는 데 성공한 드문 조직이라 생각합니다.
본인이 수행한 AI 프로젝트 중 가장 어려웠던 경험은 무엇이며, 어떻게 해결했나요?
단기적으로는 상담자동화, 보험금 심사 AI 모델 등 현재 운영 중인 AI 프로젝트에 빠르게 적응하고, 실질적인 성능 개선을 통해 팀 내 기술 기여도를 높이겠습니다.
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전공 수업 중 보험청구 내역 분석 프로젝트를 통해 보험사기 탐지모델을 설계하고 실제 테스트 데이터를 기반으로 성능을 검증한 경험이 있습니다.
또한, 보험금 청구서 텍스트와 이미지 정보를 결합해 사기 여부를 판별하는 멀티모달 딥러닝 모델을 구현하며, 보험 업데이터의 비정형성과 복잡성에 대한 이해를 넓혔습니다.
입사 후에는 메리츠화재의 보유데이터를 바탕으로, AI 모델이 실제 운영에 쓰일 수 있도록 설계부터 검증까지의 전 과정에 참여하고 싶습니다.
성과주의는 공정함을 전제로 한 '가치 중심'의 평가체계라 생각합니다.
대학원 프로젝트에서 AI 기반 의료영상분석 모델을 개발하던 중, 초기 모델 성능이 기대에 미치지 못해 팀원 간의 갈등이 생겼습니다.
저는 이러한 방식이 메리츠화재의 성과주의 문화와도 잘 부합한다고 생각합니다.
그 결과 데이터 기반의 캠페인 전략이 성공적으로 실행되었고, 저 역시 조직의 중요한 구성원으로 인식되기 시작했습니다.
본인이 수행한 AI 프로젝트 중 가장 어려웠던 경험은 무엇이며, 어떻게 해결했나요?
단순 오버샘플링으로는 해결되지 않아 FocalLoss와 데이터 증강을 적용해 해결했으며, 이후 평가지표를 Precis ion-Recall 기반으로 전환해 성능을 명확히 보여줄 수 있었습니다.
이를 통해 실사용 중심의 AI를 구축해 나갈 수 있다고 생각합니다. |
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2025.04.07
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