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대학 재학 중부터 사용자 중심의 데이터 분석과 서비스 개선 프로젝트를 꾸준히 진행해 왔으며, 실제 고객 불편을 데이터로 해석하고 행동으로 바꿔낸 경험을 통해 기술기반 금융서비스의 본질이 무엇인지 깊이 이해하게 되었습니다.
카카오뱅크는 디지털 기술로 금융의 언어를 바꾼 조직이라 생각합니다.
사용자의 불편을 수치로 분석하고, 서비스 구조를 개선하며, 그 결과로 고객이 '은행을 다시 신뢰할 수 있게 만드는 경험'을 제공하고자 합니다.
대학 졸업 후 근무했던 데이터 기반 금융서비스 스타트업에서, 사용자 데이터 분석과 서비스 개선을 담당했습니다.
앞으로 카카오뱅크에서의 목표는 '고객이 기술을 의식하지 않도록 만드는 금융'을 구현하는 것입니다.
저는 금융 데이터 분석, 사용자 경험 개선, 그리고 서비스 설계 프로젝트를 여러 차례 수행하며 '기술이 사람의 감정을 이해할 수 있는 구조를 만드는 과정'을 경험했습니다.
단순히 기능을 개선한 것이 아니라, 사용자가 스스로 금융 데이터를 해석할 수 있게 만든 접근이었습니다.
입사 후에는 고객 경험(CX)과 데이터 분석 직무를 중심으로, 사용자의 행동 데이터를 기반으로 한 금융상품 추천 알고리즘고도화에 기여하고자 합니다.
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대학 재학 중부터 사용자 중심의 데이터 분석과 서비스 개선 프로젝트를 꾸준히 진행해 왔으며, 실제 고객 불편을 데이터로 해석하고 행동으로 바꿔낸 경험을 통해 기술기반 금융서비스의 본질이 무엇인지 깊이 이해하게 되었습니다.
이런 경험을 통해 데이터와 기술은 '분석'이 아니라 '문제 해결의 언어'임을 확실히 체득했습니다.
카카오뱅크는 디지털 기술로 금융의 언어를 바꾼 조직이라 생각합니다.
사용자의 불편을 수치로 분석하고, 서비스 구조를 개선하며, 그 결과로 고객이 '은행을 다시 신뢰할 수 있게 만드는 경험'을 제공하고자 합니다.
저는 기술이 사람의 금융생활을 얼마나 쉽게 바꿀 수 있는지를 직접 경험한 뒤, '사람이 중심이 되는 디지털 금융'을 실현하는 조직에서 일하고 싶다는 확신을 갖게 되었습니다.
카카오뱅크는 단순히 온라인에서 계좌를 개설할 수 있는 은행이 아니라, 기존 금융의 복잡함을 사용자 중심 설계로 혁신한 대표적인 플랫폼이라 생각합니다.
저는 실제로 카카오뱅크 서비스를 사용하면서 '기술이 사람의 불안과 불편을 해소할 수 있구나'라는 확신 을 얻었고, 그 경험이 입사의 가장 강력한 동기가 되었습니다.
저는 그때부터 '사람중심의 기술' 이야말로 디지털 금융의 본질이라고 믿게 되었고, 그 철학을 가장 잘 실천하고 있는 카카오뱅크에서 제 역량을 발휘하고 싶다는 목표를 세웠습니다.
그때 경험한 가장 큰 깨달음은 고객의 불편을 기술로 바꾸는 과정이 곧 금융혁신의 핵심이라는 것이었습니다.
제가 카카오뱅크에서 이루고 싶은 목표는 '기술적 따뜻함을 가진 금융서비스'를 실현하는 것입니다.
카카오뱅크는 누구나 쉽게 금융을 이용할 수 있게 만든 플랫폼으로서 이미 거대한 신뢰를 쌓았습니다.
단순히 편리한 서비스가 아니라, 사용자에게 '이 은행은 나를 이해하고 있다'는 감정을 줄 수 있는 서비스 구조를 만드는 것이 제 목표입니다.
이를 통해 모든 팀원이 '데이터 기반으로 고객을 이해할 수 있는 환경'을 만드는 것이 목표입니다.
저는 카카오뱅크가 기존 금융의 형식을 깨고 새로운 규칙을 만드는 이유가 '사람을 먼저 생각했기 때문'이라 믿습니다.
사용자 입장에서 불편했던 절차를 과감히 줄이고, 금융정보를 이해하기 쉽게 시각화하며, 신뢰를 기반으로 한 간결한 UX를 구축한 모든 과정은 결국 고객의 경험을 중심에 둔 결과였습니다.
앞으로 카카오뱅크에서의 목표는 '고객이 기술을 의식하지 않도록 만드는 금융'을 구현하는 것입니다.
저는 금융 데이터 분석, 사용자 경험 개선, 그리고 서비스 설계 프로젝트를 여러 차례 수행하며 '기술이 사람의 감정을 이해할 수 있는 구조를 만드는 과정'을 경험했습니다.
단순한 데이터 해석이 아닌 '사람이 왜 멈췄는가'를 이해한 접근이 문제를 해결했습니다.
개발팀은 기능 구현 중심으로 사고했고, 디자인팀은 사용자 감정 선 중심으로 접근했습니다.
저는 두 팀이 공유할 수 있는 언어를 만들기 위해 실제 데이터를 기반으로 시각화 자료를 제작했습니다. 고객의 불만 데이터를 유형별로 분류하고, 감정키워드를 워드 클라 우드로 표현했습니다.
단순히 기능을 개선한 것이 아니라, 사용자가 스스로 금융 데이터를 해석할 수 있게 만든 접근이었습니다.
한 예로, 회사의 데이터 처리파이프라인에서 일일 리포트 자동화 시스템을 구축할 때, 기존 방식은 사람이 직접 CSV 데이터를 정리해 시각화 보고서를 만드는 구조 였습니다.
실패를 두려워하지 않고, 데이터와 코드를 통해 구조 적 변화를 만드는 과정이 즐거웠습니다.
하지만 이러한 기술보다 더 중요한 것은 데이터를 사람의 언어로 해석하는 능력입니 다. |
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2026.01.20
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