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데이터로 가설을 세우고 검증해 성과를 만든 경험은 무엇입니까
모델을 만들 때도 마찬가지입니다.
계리 업무에서도 같은 방식으로 기여하겠습니다.
저는 이 경험을 계리 조직의 업무방식으로 확장하고 싶습니다.
특히 인턴으로서 제가 할 수 있는 가장 실용적인 기여는, 팀이 반복해서 하는 점검 과 정리 작업의 부담을 줄이는 것입니다.
제가 가장 먼저 점검하고 싶은 지표는 해지율과 유지율입니다.
그 다음 데이터 품질 점검을 먼저 합니다.
제가 인턴기간에 꼭 만들고 싶은 결과물은 계리 점검 템플릿과 자동 체크루틴입니다.
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질문 1AIA생명계리 인턴으로서 가장 먼저 점검하고 싶은 지표와 이유는 무엇입니까
질문 5데이터 품질이 낮아 모델 성능이 흔들릴 때 어떻게 대응하겠습니까
질문 6본인의 강점이 계리조직에서 어떤 방식으로 성과로 연결된다고 보십니까
숫자를 볼 때마다 그 숫자가 어떤 행동을 유도하는지, 누구에게 어떤 선택을 더 쉽게 만드는지까지 끝까지 따라가보는 습관입니 다.
예를 들어 해지율이라는 지표를 보면, 단순히 비용과 손익의 변동으로 끝내지 않고, 고객이 어느 시점에서 불안해지는지, 어떤 채널에서 설명이 부족했는지, 어떤 상품 구조가 유지에 불리했는지까지 질문을 확장했습니다.
그 질문을 정리해 다시 숫자로 돌아오면, 계리 업무가 단지 계산이 아니라 조직의 의사결정을 바꾸는 언어라는 사실이 선명해졌습니다.
같은 분석을 다시 하게 될 때, 사람이 바뀌어도 같은 결과가 나오도록 코드를 정리하는 습관도 들였습니다.
같은 고객이라도 접촉 채널, 안내빈도, 안내 시점이 달랐고, 그 차이가 해지 여부와 연결되는지로지스틱 기반으로 확인했습니다.
안내가 집중되는 시점과 해지율 상승이 통계적으로 유의미하게 맞물렸고, 특정 유형의 안내가 불안요인을 키우는 정황도 보였습니다.
이 때 제가 한 일은 결과를 멋있게 포장하는 것이 아니라, 실행 가능한 제안을 만드는 것이었습니다.
문구를 바꾸면 되는지, 안내 시점을 분산하면 되는지, 고객이 가장 궁금해하는 질문을 먼저 해결해주면 되는지로 액션을 쪼갰습니다.
계리 업무에서 제가 특히 중요하게 보는 것은 모델의 정확도만큼이나, 운영 가능한 속도와 점검 가능성입니다.
저는 이 경험을 계리 조직의 업무방식으로 확장하고 싶습니다.
특히 인턴으로서 제가 할 수 있는 가장 실용적인 기여는, 팀이 반복해서 하는 점검 과 정리 작업의 부담을 줄이는 것입니다.
그런데 그 약속은 더 이상 지급만으로 완결되지 않습니다. 고객이 이해하고 유지할 수 있어야 하고, 위험을 조기에 관리해 더 나은 경험으로 연결되어야 합니다.
제가 가장 먼저 점검하고 싶은 지표는 해지율과 유지율입니다.
저는 월별, 채널별, 가입 시점별로 해지율을 분해해보고, 튀는 구간이 있으면 그 구간의 고객 접점 이벤트를 함께 붙여보겠습니다.
그 다음 데이터 품질 점검을 먼저 합니다.
예를 들어 특정 채널의 설명 강화를 하면 유지율이 얼마나 개선될 수 있는지, 리스크를 얼마나 줄이는 지시나리오로 보여드리겠습니다.
현업이 말하는 우려가 실제 손익에 얼마나 영향을 주는지, 계리가 말하는 보수성이 어떤 리스크를 줄이는지 같은 기준을 숫자로 보여드립니다.
이 때 중요한 것은 한쪽이 이기게 만드는 자료가 아니라, 조직이 책임있게 선택할 수 있는 근거를 만드는 것입니다.
모든 데이터를 완벽히 만드는 것은 불가능하니, 손익과 리스크에 민감한 변수를 먼저 잡아야 합니다.
인턴이라도 이루틴을 만들 수 있다면, 팀의 시간이 크게 절약됩니다.
제가 인턴기간에 꼭 만들고 싶은 결과물은 계리 점검 템플릿과 자동 체크루틴입니다. |
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2026.01.22
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