단순히 '리테일 영업'을 넘어, 고객 데이터를 기반으로 맞춤형 상품을 제안하고, 디지털 플랫폼을 통해 투자 경험을 혁신하고 있습니다.
장기적으로는 디지털 채널을 기반으로 신규 고객 유입과 장기 고객 유지율을 높이는 데이터 기반 리테일 영업 전문가로 성장하는 것이 목표입니다.
그러나 메리츠증권이 추구하는 '고객중심의 투자서비스'는 기술이전에 고객 신뢰를 기반으로 해야 한다고 생각합니다.
저는 대학 시절 데이터 분석 역량을 키워왔고, 실제 투자분석 프로젝트를 통해 디지털 기반 리테일 전략의 중요성을 체감했습니다.
리테일-디지털 직무의 핵심은 '고객이해력'과 '데이터 해석력'의 결합이라고 생각합니다.
단순히 시스템을 다루는 기술이 아니라, 데이터를 통해 고객의 행동을 읽고 투자의도를 파악해야 합니다.
디지털 플랫폼이 아무리 발전해도 고객 신뢰가 없으면 영업은 지속되지 않습니다.
5년 후 저는 메리츠증권의 리테일-디지털 부문에서 고객 데이터를 분석하고, 맞춤형 투자전략을 제안하는 핵심 실무자로 성장해 있을 것입니다.

메리츠증권 2025년 대졸 신입 리테일-디지털 자기소개서와 면접자료
현장에서 고객을 설득하는 열정과, 데이터를 통해 고객의 마음을 읽는 분석력이 결합될 때 진정한 경쟁력이 생깁니다.
이 과정에서 저는 단순한 암기형 학습이 아닌, 데이터를 기반으로 가설을 세우고 검증하는 분석적 사고방식을 체득했습니다.
그러나 메리츠증권이 추구하는 '고객중심의 투자서비스'는 기술이전에 고객 신뢰를 기반으로 해야 한다고 생각합니다.
AI가 고객 데이터를 분석해 맞춤형 상품을 추천하더라도, 마지막 판단은 고객의 이해 수준과 리스크 허용 범위를 고려한 인간중심의 의사결정이 되어야 합니다.
Q1.왜 메리츠증권 인가?
메리츠증권은 보수적인 증권업계 속에서도 디지털 전환과 공격적 영업을 동시에 추진하는 회사라 생각합니다.
저는 대학 시절 데이터 분석 역량을 키워왔고, 실제 투자분석 프로젝트를 통해 디지털 기반 리테일 전략의 중요성을 체감했습니다.
저는 대학에서 데이터 분석 역량을 쌓는 동시에, 동아리 리더 경험을 통해 고객 커뮤니케이션 능력을 키워왔습니다.
입사 초기에는 지점에서 고객상담 및 투자제안과정을 경험하며 리테일 영업의 기본을 완전히 익히고 싶습니다.
Q5.AI와 데이터 기술이 리테일 영업에 어떤 변화를 가져올까요?
AI와 데이터 기술은 리테일 영업을 '감'이 아닌 '근거' 중심으로 바꿔가고 있습니다.
판단 근거였다면, 이제는 고객의 거래 패턴과 투자이력 데이터를 기반으로 정확한 추천이 가능합니다.
Q7.본인이 경험한 데이터 분석 프로젝트를 설명해보세요.
이 경험은 리테일-디지털 직무에서 AI를 맹신하지 않고, 데이터와 고객 인사이트를 균형 있게 활용하는 시각을 갖게 해주었습 니다.
Q9.금융 윤리에 대한 본인의 생각을 말씀해보세요.

[hwp/pdf]2025년 대졸 신입 리테일_디지털 자기소개서와 면접자료