DX에서도 같은 방식으로 현업 니즈 →시스템 구조→개선안을 연결할 수 있다고 생각합니다.
이를 기반으로 기능 개선안, 데이터 구조재설계, 자동화 알고리즘 설계 등을 제안합니다.
금융DX에서도 동일하게 데이터 품질은 DX성과를 좌우하는 핵심입니다.
데이터 기반 금융 업무 혁신 전문가
자동화 설계·데이터 파이프라인 구축이 가능한 DX 엔지니어
금융도메인은 학습할 수 있지만, DX 사고와 데이터 기반 문제 해결 능력은 단기간에 만들기 어렵습니다.
SBI저축은행은 업계에서 가장 데이터 기반의사결정과 DX가 빠르게 진행되는 금융기관입니다.
저는 데이터 기반 사고, 문제 구조화 능력, 자동화 설계 역량, 금융도메인 학습 속도을 강점으로 하는 FinanceDX 인재입니다.

DX 프로젝트에서 개발자·기획자·리스크 부서 등 다양한 팀과 협업한 경험을 말해보라
제가 FinanceDX 직무를 선택한 가장 큰 이유는 데이터와 기술을 활용해 실제 금융 업무를 구조적으로 바꾸는 역할에 큰 매력을 느꼈기 때문입니다.
단순히 앱을 만드는 디지털이 아니라, 심사·리스크·AML·고객관리·마케팅까지 모든 금융 프로세스를 자동화·정교화하는 DX을 실행하고 있다는 점이 제가 SBI를 선택한 핵심 이 유입니다.
저는 그동안 데이터 분석과 자동화도구 활용, 프로세스 개선 프로젝트 경험을 통해 "기술이 의사결정 구조를 바꾼다"는 사실을 직접 체감했습니다.
SBI저축은행은 이미 선도적 위치에 있으며, 저는 그 변화의 중심에서 현업 프로세스를 실제로 바꿔보고 싶습니다.
가장 가까운 경험은 데이터 기반 프로세스 자동화 프로젝트입니다. 고객 데이터 흐름이 비효율적으로 관리되어 분석·마케팅·운영팀이 같은데이터를 여러 번 가공해야 했고, 오류율도 높았습니다.
이 경험에서 얻은 가장 큰 배움은 "개선은 기술보다 문제 구조화에서 시작된다"는 점입니다.
FinanceDX에서도 동일하게 고객·거래·심사·리스크 데이터가 흐르는 전체 구조를 이해해야 제대로 된 개선이 가능하다고 생각합니다.
저는 어떤 프로세스를 개선할 때 다음 순서를 가장 중요하게 생각합니다.
가장 큰 장애물은 현업의 관행·규제·데이터 품질 문제입니다.
저는 기능을 '만드는 사람'이 아니라 현업과 함께 개선안을 설계하는 DX형 협업자이 되고자 합니다.
이를 해결하기 위해 실제 데이터를 기반으로 문제를 재정의하고, 기능별 우선순위를 합의해 성과를 냈습니다.
이를 기반으로 기능 개선안, 데이터 구조재설계, 자동화 알고리즘 설계 등을 제안합니다.
단순 개선이 아니라"왜 이 시스템이 존재하는가"를 먼저 이해하는 것이 가장 중요합니다.
특히 저는 "숫자를 바탕으로 시스템을 바꾸는 DX 방식"을 가장 중요하게 생각하며, 단순 자동화가 아니라 의사결정 품질 개선까지 기여하고 싶습니다.
현업과 기술팀 사이에서 문제를 구조적으로 해결하는 브리지
금융실무 경험은 부족할 수 있지만, 저는 문제를 구조화하고 기술로 해결하는 사고방식을 이미 갖추고 있습니다.
금융도메인은 학습할 수 있지만, DX 사고와 데이터 기반 문제 해결 능력은 단기간에 만들기 어렵습니다.
저는 빠른 도메인 학습과 기술기반 문제 해결 능력으로 단기간에 실무에 적응할 자신이 있습니다.
신입이더라도 문제를 정확히 이해하고, 근거기반으로 접근하면 충분히 설득할 수 있다고 생각합니다.
저는 단순 개발자나 분석자가 아니라 업무를 이해하고 기술로 문제를 해결하는 사람입니다.
저는 데이터 기반 사고, 문제 구조화 능력, 자동화 설계 역량, 금융도메인 학습 속도을 강점으로 하는 FinanceDX 인재입니다.

[hwp/pdf]SBI저축은행 Finance DX(신입) 면접기출, 1분 자기소개, 압박질문 및 답변, 2025면접족보