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보험 데이터를 분석할 때 다른 산업과 가장 크게 다른 점이 무엇이라고 생각합니까?"
데이터 기반으로 문제를 정의하고 해결한 경험을 하나 자세히 말해보세요."
저는 데이터를 통해 문제의 본질을 정의하고, 분석 결과를 실제 비즈니스 개선으로 연결하는데 강점이 있는 지원자입니다.
답변 : 보험 데이터는
답변 : 고객 이탈 예측 모델 프로젝트를 설명 드리겠습니다.
GA/설계사 성과 데이터 분석
답변 : 복잡한 보험 데이터를 '실제 비즈니스 성과'로 연결할 수 있는 분석가이기 때문입니다.
현 대해상의 디지털 전환 과정에서, 데이터 기반의사결정·고객 경험 개선·손해율 관리에 기여하는 분석가가 되겠습니다.
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지원자님, 간단하게 자기소개부터 해볼까요? 디지털 / 데이터 분석과 연결해서 설명해보세요."
보험 손해율을 낮추기 위한 데이터 분석 접근 방식을 본인의 언어로 설명해보세요."
통계 기반 분석과 머신러닝 기반 분석의 차이를 설명해보세요."
입사 후 가장 먼저 기여할 수 있는 디지털 / 데이터 분석 업무는 무엇이라고 생각합니까?"
압박 5- "우리가 왜 당신을 뽑아야 하는지 한 문장으로 말해보세요."
대학과 프로젝트에서 머신러닝 기반 예측 모델링, EDA, A/B테스트, 고객행동 데이터 분석, KPI 설계 등을 경험하며 "데이터는 해석보다 활용이 중요하다"는 관점으로 성장했습니다.
특히 보험업은 고객의 다양한 리스크 데이터를 다루는 산업으로, 데이터 기반의사결정의 비중이 매우 높다는 점에서 제가 가진 분석역 량이 가장 잘 맞는 직무라고 생각합니다.
답변 : 보험 데이터는
답변 : 마케팅 캠페인의 성과가 낮아지는 문제를 해결한 경험이 있습니다.
처음에는 광고 소재 품질 문제로 추정되었지만, 데이터를 분석해보니 핵심 원인은 "유입은 늘었지만 이탈률이 비정상적으로 높은 구간"에 있었습니다.
답변 : 고객 이탈 예측 모델 프로젝트를 설명 드리겠습니다.
문제정의 : 특정 기간 내 이탈 가능성이 높은 고객을 예측하여 유지율 개선
문제정의 문제 : 잘못된 라벨, 잘못된 목표
문제 정의를 조정한 뒤 성능이 크게 개선된 경험이 있습니다.
답변 : 고객 세분화 프로젝트에서 K-means와 GaussianMixtureModel을 활용해 행동 패턴 기반 고객군을 분리했습니다.
답변 : 손해율은 "리스크 예측 정확도 +고객행동 분석+사고 패턴 파악+보험사기 탐지"의 조합으로 낮출 수 있다고 봅니다.
이탈 예측/사고 예측 : ML 기반 정확도
GA : 계약 유지율·클레임빈도 기반 리스크 스코어링
위치기반 사고 중복 여부
보험료 산출 보조 분석
답변 : 네.보험은 도메인이 복잡하지만 핵심은 '리스크·고객행동·보상 패턴'입니다.
답변 : 네.저는 모든 분석을 "실행 가능한 개선안"까지 연결해본 경험이 있습니다.
답변 : 복잡한 보험 데이터를 '실제 비즈니스 성과'로 연결할 수 있는 분석가이기 때문입니다. |
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2025.11.13
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