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KB손해보험 DT 직무에 지원한 동기
데이터 기반 업무 자동화 경험 또는 데이터 분석 경험
보험상품·언더라이팅·보상 프로세스를 디지털 관점으로 설명
데이터·AI 기반 리스크 평가 →가입심사 정확도 향상
가장 관심 있는 영역은 AI 기반 언더라이팅 고도화입니다.
데이터 기반 업무 자동화 경험 또는 분석 경험
리스크 분석 기반 언더라이팅 지원
AI 기반 보상혁신
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KB손해보험 DT(디지털 기술) 2025 면접자료, 1분자기소개, 면접질문 기출
보험상품·언더라이팅·보상 프로세스를 디지털 관점으로 설명
고객 경험 향상을 위한 디지털 개선 아이디어
입 사후 KB손해보험 DT 직무에서 이루고 싶은 목표
저는 디지털 기술을 통해 조직의 핵심 프로세스를 재설계하고, 데이터 기반의사결정을 가능하게 하는 역할에 매력을 느껴 DT 직무를 준비해 왔습니다.
특히 손해보험은 계약·언더라이팅·보상·사고조사·사후관리까지 업무가 정교하게 연결되어 있어 디지털 전환 효과가 가장 큰 산업 중 하나입니다.
KB손해보험은 'AD-APT' 전략을 기반으로 AI 언더라이팅, 대언어 모델(LLM) 기반 상담자동화, 보상 프로세스 고도화 등 디지털 혁신에 업계 선도적으로 투자하고 있습니다.
저는 기술역량·데이터 이해·문제 해결 능력을 기반으로 KB손해보험의 디지털 전환 가속화에 기여하고 싶어 지원했습니다.
손해보험의 본질은 리스크를 예측하고, 고객 경험을 개선하며, 손해율을 관리하는 것입니다.
가장 관심 있는 영역은 AI 기반 언더라이팅 고도화입니다.
를 종합분석해 위험예측 모델을 구축하면 손해율을 예측하고 상품 경쟁력을 높이는 데 직접 기여할 수 있습니다.
학교 프로젝트에서 대규모 고객 데이터를 기반으로 이탈 예측 모델을 개발했습니다.
랜덤포레스트 기반 분류
부정청구 탐지
상품 : 데이터 기반 보험료 산출과 위험률 분석
실습 중 보험사 OCR 기반 청구시스템의 정확도가 낮아 보완이 필요한 상황을 발견했습니다.
보험사는 다양한 API 연동이 필수입니다.
자동차 파손이미지AI 보상심사
보험업은 데이터량이 많아 AI 적용이 매우 빠르게 확장되는 산업입니다.
보험사는 개인정보·의료정보·심사기록 등 민감 데이터가 많습니다.
보험부문은 규제와 상품 특성을 잘 알고 있고, 보상 부문은 현장성이 강하며, IT는 기술 구현을 맡습니다.
또한 저는 기능만 구현하는 개발자가 아니라 보험비즈니스를 이해하는 DT 인재로 성장할 준비가 되어 있습니다.
저는 언더라이팅·보상·상품 구조를 이미 학습했으며, 현업과 협업하며 더 깊게 배우겠습니다.
저는 "보험비즈니스 문제를 기술로 해결하는 DT 인재"를 목표로 준비해 왔습니다.
데이터 분석·자동화·AI 모델링 프로젝트 경험을 통해 디지털 기술이 어떻게 실제 비즈니스 성과를 바꿀 수 있는지 체감했습니다.
KB손해보험은 AI 언더라이팅, 고객상담 자동화, 보상 프로세스 디지털화 등 손보업계에서 가장 빠르게 DT 혁신을 추진하는 기업이며, 그 중심에서 실질적인 변화를 만드는 인재가 되고 싶습니다. |
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2025.11.19
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