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DB생명에서 AI 직무가 수행하는 핵심 역할은 무엇이라고 보십니까?
생명보험 해약률·사망률 예측 모델을 만든다면 어떤 데이터와 기법을 활용하겠습니까?
현업 경험이 부족한데 AI 모델이 실무에 바로 적용된다고 어떻게 장담할 수 있습니까?
저는 DB생명의 AI 직무가 하는 가장 중요한 역할을 "데이터 기반의 의사결정자동화와 보험 리스크 예측 정확도 향상"이라고 이해합니다.
30년 단위의 예측이 필요하기 때문에 AI 모델의 안정성이 매우 중요합니다.
이 경험은 보험업 AI에서도 동일하게 적용될 수 있다고 생각합니다.
보험업 특성상 AI 모델 검증은 매우 중요합니다.
저는 데이터를 구조화해 문제를 해결하고, AI 모델을 비즈니스 성과로 연결하는데 강점을 가진 지원자입니다.
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DB생명] AI 직무(신입) 면접 자료, 면접질문 기출
AI 모델의 윤리 문제(편향, 과대적합 등)를 어떻게 통제할 것인지 설명해보세요.
LLM(대규모 언어모델)을 DB생명 업무 어디에 적용할 수 있다고 보십니까?
DB생명 AI 직무에서 필요한 역량을 무엇이라 생각하나요?
현업 경험이 부족한데 AI 모델이 실무에 바로 적용된다고 어떻게 장담할 수 있습니까?
저는 DB생명의 AI 직무가 하는 가장 중요한 역할을 "데이터 기반의 의사결정자동화와 보험 리스크 예측 정확도 향상"이라고 이해합니다.
생명보험은 장기 계약 중심이기 때문에 고객행동 패턴, 해약률, 사고·질병 예측, 언더라이팅 리스크, 수익성 구조 등 모든 요소가 시간 경과에 따라 변화합니다.
특히 DB생명은 디지털 전환을 강화하면서 보험사기 탐지(FDS), 신계약 리스크 분석, 고객 세그먼트 기반 추천 모델, 헬스케어 기반 예측분석 등 AI 활용 영역을 빠르게 확장하고 있습니다.
데이터의 민감성입니다.
장기성입니다.
그래프 기반 관계 탐지(병원·차량·대리인 연계 패턴 분석)
의료 데이터 기반 위험 스코어링
검증 단계 : 교차검증+민감도 분석
약관 자동분석 및 주요 조항 요약
CSM 민감도 자동분석
특히 실제 운영환경에서는 데이터 규모가 크기 때문에 AI 기반 자동화는 필수적입니다.
이 경험을 통해 데이터 품질의 80%가 모델 성능을 결정한다는 점을 체감했습니다.
변수 Importance 기반 Featu reSelection
AI 직무는 기술보다 "비즈니스 부서와의 소통 능력"이 더 중요하다는 점을 느꼈고, 복잡한 내용을 비기술 인력도 이해할 수 있게 설명하는 역량을 키웠습니다.
결측률 높은 변수 제거 또는 대체
생보사 데이터는 결측이 많기 때문에 이 과정이 특히 중요합니다.
문제 구조화 능력
비 기술부서와의 커뮤니케이션 능력
저는 모델의 기술적 완성도와 실무 적용 가능성은 다른 문제라고 생각합니다.
그래서 항상 "Explainaiblity, 안정성, 민감도 분석"을 함께 수행해 AI 결과가 실무자가 신뢰할 수 있는 구조를 만들어 왔습니다.
저는 모델링 실력뿐 아니라 데이터를 비즈니스로 해석하는 능력, 현업과 조율하는 능력, 문제를 구조화하는 능력이 강점입니다. |
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2025.11.18
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