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대학교 3학년 때 '보험리스크 데이터 분석 프로젝트'에 참여했던 경험이 있습니다.
데이터 분석 업무는 수치보다 사람과의 조율이 중요할 때가 많다고 생각합니다.
마지막으로, 고객 중심의 데이터 분석을 실현하는 것이 제궁극적인 목표입니다.
저는 데이터를 통해 고객의 생애주기를 분석하고, 그 결과를 실제 서비스에 반영하는 일을 하고 싶습니다.
저는 데이터 분석에서 가장 중요한 것은 '객관성과 윤리'라고 생각합니다.
Q6.데이터 분석 중 오류나 실패를 경험한 적이 있습니까?
Q7.데이터 분석원이 다른 부서와 협업할 때 가장 중요한 요소는 무엇이라고 생각하십니까?
저의 목표는 데이터를 통해 고객의 경험을 혁신하는 분석가로 성장하는 것입니다.
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학과 주관산학 협력 프로그램에서 실제 보험청구 데이터를 기반으로 고객 이탈 가능성을 예측하는 모델을 구축하는 과제였습니다.
처음에는 단순히 고객의 연령과 성별, 보험 종류만을 변수로 분석했지만, 결과의 정확도가 낮았습니다.
단순히 성과에 그치지 않고, 변수 중요도를 분석해 건강검진지표 중 보험청구와 상관성이 큰 항목을 찾아내어 제안서를 제출했습니다.
결과적으로 만족도에 가장 큰 영향을 주는 요인이 '상담 대응 속도'임을 밝혀냈고, 그 과정에서 체계적 사고가 프로젝트의 완성도를 높인다는 사실을 확신했습니다.
덕분에 팀 전체의 분석 효율이 개선되었고, 상사로부터 "결과보다 과정이 탄탄하다"는 평가를 받았습니다.
이후 분석 결과는 더 명확해졌고, 담당 팀장님께 서 "데이터는 수치가 아니라 신뢰로 관리해야 한다"고 말씀해주셨습니다.
하지만 저는 결과보다 검증 과정이 더 의미 있다고 생각했습니다.
분석이란 결국 사람의 의사결정을 돕고, 더 나은 경험을 제공하기 위한 과정이라고 생각합니다.
저는 언제나 투명하고 정직한 자세로 데이터를 다루며, 분석 결과를 통해 신뢰받는 인재가 되겠습니다.
현업데이터 구조를 완벽히 이해하는 실무형 분석가로 자리잡는 것, 둘째, 예측분석 모델을 활용해 비즈니스의사결정에 직접 기여하는 것, 셋째, 장기적으로 데이터 기반 조직문화 확산에 기여하는 것입니다.
입사 초기에는 회사의 보험상품, 고객 데이터 구조, 시스템 흐름을 완벽히 이해하는 데 집중하겠습니다.
대학 시절 진행한 "보험 고객 리스크 예측 모델"프로젝트를 통해, 고객행동 패턴이 보험 유지율에 큰 영향을 미친다는 점을 직접 확인했습니다.
입사 후에는 이와 같은 분석을 고도화하여, 상품 유지율을 높이고, 맞춤형 마케팅 전략 수립에 기여하고 싶습니다.
단순히 보 고서형 분석이 아니라, 실질적인 의사결정에 바로 반영될 수 있는데이터 기반 시스템을 만드는 것이 제 목표입니다.
마지막으로, 고객 중심의 데이터 분석을 실현하는 것이 제궁극적인 목표입니다.
저는 고객의 데이터를 통해 삶의 패턴을 이해하고, 개인별 맞춤형 서비스와 상품 개발에 기여하고 싶습니다.
데이터를 통해 회사의 성장 방향을 명확히 제시하고, 금융의 가치를 사람 중심으로 구현하는 미래에셋생명의 데이터 전문가로 성장하겠습니다.
저는 데이터로 고객의 경험을 개선하고 회사의 성장에 기여하고 싶습니다.
미래에셋생명은 단순한 보험회사가 아니라, 고객 데이터를 활용해 개인 맞춤형 금융생태계를 만드는 혁신적인 기업이라고 생각합니다.
저는 데이터를 통해 고객의 생애주기를 분석하고, 그 결과를 실제 서비스에 반영하는 일을 하고 싶습니다.
Q3.본인의 분석 경험 중 가장 기억에 남는 프로젝트는 무엇입니까?
Q4.데이터 분석시 가장 중요하게 생각하는 원칙은 무엇입니까?
Q6.데이터 분석 중 오류나 실패를 경험한 적이 있습니까?
그 과정에서 완벽한 결과보다 문제 해결의 과정이 더 중요하다는 사실을 배웠습니다.
Q7.데이터 분석원이 다른 부서와 협업할 때 가장 중요한 요소는 무엇이라고 생각하십니까?
Q8.데이터 분석이 보험산업에 어떤 변화를 가져올 수 있다고 생각하나요?
입사 후에는 먼저 회사의 데이터 구조와 분석시스템 전반을 깊이 이해하고 싶습니다. |
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2025.11.03
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