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한국 기업평가는 산업별 심층분석, ESG리스크 반영 등 선도적인 평가체계를 보유하고 있어, 제 금융분석 역량을 종합적으로 발휘하며 성장할 수 있는 최적의 환경이라고 생각했습니다.
이를 통해 한국 기업평가가 ESG 신용등급 평가체계를 고도화하는 과정에 기여하고 싶습니다.
신용평가 업무의 자동화와 AI 적용이 확대되는 시점에서, 정량적 분석 역량과 IT 기반 데이터 처리 능력은 필수라고 생각합니다.
한국 기업평가의 신용평가 업무에서 가장 중요한 역량은 무엇이라고 생각하십니까?
데이터 오류는 평가의 신뢰를 무너뜨릴 수 있는 핵심 리스크입니다.
한국 기업평가의 ESG 평가체계가 앞으로 나아가야 할 방향은 무엇이라고 생각하십니까?
이를 바탕으로 한국 기업평가에서도 효율적 데이터 분석 체계를 제안하고, 평가보고서 품질을 향상시키는 데 기여하겠습니다.
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대학 시절 금융공학을 전공하며 기업의 재무건전성과 신용위험을 정량적으로 분석하는 과정에 매료되었습니다.
학부 연구 프로젝트로 '국내 비제조업 기업의 부채비율 변화와 신용등급 간 상관관계'를 분석하며, 한국 기업평가의 체계적인 평가모델을 연구하게 되었고, 그 과정에서 객관적 분석과 시장 의 신뢰를 기반으로 한 평가기관의 중요성을 체감했습니다.
한국 기업평가는 산업별 심층분석, ESG리스크 반영 등 선도적인 평가체계를 보유하고 있어, 제 금융분석 역량을 종합적으로 발휘하며 성장할 수 있는 최적의 환경이라고 생각했습니다.
중학생 시절 가계부를 스스로 작성하며 수입·지출을 분석했고, 고등학교에서는 경제동아리 활동을 통해 기업의 재무제표를 해석해보는 경험을 쌓았습니다.
입사 후 3년 내에는 제조업·건설업 등 주요 산업군별 재무특성을 분석하며 한국 기업평가의 등급평가 보고서 작성 프로세스를 완벽히 숙달하고자 합니다.
이를 통해 한국 기업평가가 ESG 신용등급 평가체계를 고도화하는 과정에 기여하고 싶습니다.
신용평가는 단독 판단이 아닌 팀 단위의 검토와 의견 조율이 핵심입니다.
한국 기업평가의 신용평가 업무에서 가장 중요한 역량은 무엇이라고 생각하십니까?
이런 객관적접 근이신용평가의 신뢰를 높이는 기반이 된다고 생각합니다.
재무 데이터의 오류를 발견했을 때, 어떻게 대처하시겠습니까?
데이터 오류는 평가의 신뢰를 무너뜨릴 수 있는 핵심 리스크입니다.
예를 들어, Python기반의 XGBoost 모델을 활용해 신용위험을 예측하되, AI가 제시한 위험요인을 사람이 산업구조나 경영전략과 연결해 해석하는 방식입니다.
AI와 인간의 판단이 결합될 때 가장 신뢰도 높은 평가가 이루어진 다고 봅니다.
한국 기업평가의 ESG 평가체계가 앞으로 나아가야 할 방향은 무엇이라고 생각하십니까?
한국 기업평가가 이러한 정량·정성의 통합평가체계를 구축한다면 글로벌 평가기관과 어깨를 나란히 할 수 있을 것입니다. |
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2025.10.13
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