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대학교에서 경영학을 전공하면서 금융시장과 신용평가 체계에 대한 폭넓은 지식을 습득하였으며, 특히 금융 데이터 분석과 목을 통해 신용평가 모델링의 실질적인 과정을 경험할 수 있었습니다.
해당 인턴십에서는 신용평가 모델을 분석하고 개선하는 프로젝트에 참여하여, 방대한 금융 데이터를 수집·정리하는 작업을 직접 수행했습니다.
이를 해결하기 위해 기존 금융권의 신용평가 방식을 분석하고, 추가적인 데이터를 확보하 여 모델을 보완하는 방식으로 문제를 해결했습니다.
IBK신용정보에서도 이러한 분석적 사고와 문제 해결 능력을 바탕으로 금융리스크 관리와 신용평가 프로세스 개선에 기여할 수 있을 것이라 확신합니다.
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저는 이러한 신용정보 관리 분야에서 전문성을 갖춘 인재로 성장하고자 IBK신용정보에 지원하게 되었습니다.
특히 고객의 연체패턴과 금융거래 행태를 면밀히 분석하는 과정에서, 신용정보 관리가 얼 마나복합적이고 정밀한 작업인지 깊이 이해할 수 있었습니다.
IBK신용정보가 최신 데이터 분석 기술과 빅데이터를 활용해 지속적으로 신용평가시스템을 고도화하는 모습을 보면서 큰 감명을 받았습니다.
프로젝트의 목표는 특정 기업의 고객 데이터를 분석하여 이탈 가능성이 높은 고객을 예측하고 이를 방지할 수 있는 전략을 제시하는 것이었습니다.
그 결과, 머신러닝 모델을 적용한 예측 정확도는 80% 이상으로 향상되었고, 이를 바탕으로 고객 이탈을 줄일 수 있는 구체적인 전략을 제안할 수 있었습니다.
프로젝트는 마케팅팀과 영업팀 간의 협업을 통해 고객 데이터를 분석하고 맞춤형 마케팅 전략을 수립하는 것이 목표였습니다.
마케팅팀이 제공한 고객분석 자료는 영업팀이 활용하기 어려운 형태였고, 영업팀의고 객 반응 데이터 역시 마케팅팀에 신속하게 전달되지 않는 문제가 있었습니다.
저는 이 문제를 해결하기 위해 '주간 협업회의'와 '온라인 공유 플랫폼'을 도입하였습니다. |
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2025.06.07
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