|
|
|
|
|
 |
또한 IT 수업에서 Python·SQL을 활용해 금융 데이터를 분석한 경험 역시 실무학습 속도를 높일 수 있는 기반이라고 생각합니다.
제가 AI를 활용해 해결한 경험은 '금융 데이터 분석 자동화 프로젝트'에서 발생한 문제 해결 과정입니다.
저는 국제금융과 외환시장 연구 경험을 통해 이러한 요소들을 기반으로 분석하는 사고를 갖추었고, 인턴십에서 이를 실무와 결합해 발전시키고 싶습니다 .
이 경험은 금융실무에서도 중요한 기반이 될 것이라 생각합니다.
저는 Python·SQL 기반 분석 경험을 금융업무에 효과적으로 적용할 수 있다고 생각합니다.
또한 글로벌 고객의 금융경험을 개선하는 방향으로 디지털 기반 솔루션을 기획하는 역할도 수행하고 싶습니다.
|
|
|
 |
우리은행 글로벌 인턴십에 지원한 이유는 한국금융기관 중 글로벌 네트워크를 가장 폭넓게 구축하고 있으며, 다양한 국가의 금융환경을 실제로 경험할 수 있는 기회를 제공하는 프로그램이라고 판단했기 때문입니다.
특히 내국인 글로벌 인턴십은 국내에서 글로벌 금융 실무를 직접 경험할 수 있도록 설계되어 있어, 글로벌 금융업무를 장기적 진로로 선택한 제게 최적의 시작점이라고 생각했습니다.
저는 단순히 외환·무역금융·송금 실무를 배우는 것에 그치지 않고, 글로벌 고객 의 니즈를 이해하고 다문화적 시각에서 금융의사 결정을 바라볼 수 있는 역량을 실무적 관점에서 체득하고자 합니다.
글로벌 외환업무와 국제금융 흐름을 실무 중심으로 익히는 것입니다.
또한 IT 수업에서 Python·SQL을 활용해 금융 데이터를 분석한 경험 역시 실무학습 속도를 높일 수 있는 기반이라고 생각합니다.
저는 이러한 사고방식과 학습능력을 기반으로 글로벌 인턴십에서 외환업무, 국제규제, 문서 처리, 고객응대 등 새로운 영역을 빠르게 흡수하고 실무에 필요한 형태로 재구성할 자신이 있습니다.
문제 상황은 팀 프로젝트에서 특정 국가의 환율 변동성과 국제금리 차이를 분석해야 했는데, 데이터가 월별·분기별·연도별로 혼재되어 있어 정제작업에 과도한 시간이 소요된다는 점이었습니다.
처음 생성된 AI 결과는 구조는 갖추고 있었으나 실제 데이터 컬럼 명이 다르고, 결측치 처리 방식이 단순 평균 대체로 설정되어 있어 금융 데이터 특성상 적합하지 않았습니다.
문제점은 세 가지였는데, 결측치 처리 방식이 금융 데이터에 맞지 않았고, 환율·금리 데이터 특성에 대한 이해가 부족한 코드였으며, 컬럼명 자동인식 기능이 없어 수작업 수정이 필요하다는 점이었습니다.
특히 해외지점 운영에서는 규제 준수, AML 대응, 외환거래의 정확성, 현지 문서 기준 적용 등이 매우 중요합니다.
저는 우리은행이 장기적으로 글로벌 경쟁력을 유지하려면 고객 기반 확장과 함께 리스크 관리자동화 시스템 및 데이터 기반모 니터링 역량을 강화해야 한다고 봅니다.
금융리스크 관리에서도 동일한 방식이 적용된다고 생각합니다.
이 경험은 금융실무에서도 중요한 기반이 될 것이라 생각합니다.
데이터 기반 사고는 외환거래 흐름 예측, 고객 패턴 분석, 규제 리스크 식별 등에 중요한 역할을 합니다. |
 |
금융, 글로벌, 데이터, 경험, 팀, 고객, 방식, 분석, 실무, 싶다, 인턴십, 업무, 기반, 리스크, 되어다, 프로젝트, 국제, 이다, 이다, 생각 |
|
|
|
|
|
|
 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| |
|
|
|
2025.12.01
5페이지
