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1. KB국민은행에 지원하게 된 계기와 입행 후 은행에서 수행하고 싶은 직무 및 그 이유에 대해 기술해 주십시오 - [성장의 기회] 제 강점은 두 번의 인턴 경험을 통한 현장에서의 수많은 정형, 비정형 데이터 분석 경험과 기획 역량입니다. 학창 시절 꾸준히 공모전에 참여해 세 번의 수상을 했습니다. 은행 인턴 기간 시중은행과 인터넷전문은행의 뱅킹 앱 서비스를 조사하며 시중은행에 양질의 서비스가 많지만, 홍보와 고객 인식이 부족하다는 것을 느꼈습니다. 토스, 카카오뱅크가 디지털 시장에선 시중은행을 넘어서고 있지만 여전히 고객 대부분의 주거래은행은 시중은행입니다. 현 상황에서 시중은행의 혁신적인 디지털 전환은 성장의 기회라 생각합니다. 뱅킹 앱의 선두 주자인 KB국민은행은 제 강점을 바탕으로 디지털 전환에 기여할 수 있는 최적의 회사입니다. 단기적으로, KB스타뱅킹 앱 사용자 행태분석을 통해 서비스 접근, 사용 패턴을 분석하고 이를 토대로 고객이 각종 금융 서비스를 편리하게 접근하고 사용할 수 있도록 UI/UX를 지속해서 개선하겠습니다. 제 강점을 가장 잘 활용할 수 있고 ‘디지털 시장’ 1위를 위한 중요한 과업이기 때문입니다. 장기적으로, 입사 후 사내 강의와 온라인 강좌를 통해 고도화된 AI 기술을 공부하겠습니다. 이를 토대로 KB국민은행의 AI 분석모델의 데이터 검증과 결과 신뢰성 확보를 담당하고 싶습니다. 향후엔 AI 분석모델을 통한 정보 제공이 확대될 것이고, 이에 가장 중요한 것은 소비자의 피해와 직결된 AI 결과 신뢰성 확보이기 때문입니다. 2. 공동의 프로젝트를 원활히 달성하기 위해 타인과 협업했던 경험과 그 속에서 발휘됐던 본인만의 협업 방식이 있다면 약술해 주십시오. - [상대방의 입장을 고려한 소통] IT 전공자가 없는 부서의 인턴으로 일하며 서로의 강점을 살린 의사소통으로 공동 과제를 수행한 경험이 있습니다. 인턴 기간 환경공학을 전공한 동기와 환경 데이터 분석을 통한 실내 공기 질 개선 기획 업무를 수행했습니다. 데이터 분석 결과를 토대로 기획서를 작성해야 했지만, 저는 환경 도메인 지식이, 동기는 프로그래밍 지식이 부족했습니다. 데이터 분석, 기획으로 업무를 나누는 것보다 각자 전공의 강점을 살려 과제를 ‘함께’ 진행하고 싶었습니다. 이를 위해선 분석 업무에 대해 비전공자인 동기가 쉽게 이해할 수 있는 설명이 필요하다고 생각했습니다. 각종 데이터 시각화 자료와 분석 방법론에 대한 설명, 얻을 수 있는 결과의 예시 자료를 만들어 동기와 회의를 진행했습니다. 이를 통해 혼자 분석을 진행하는 것보다 동기의 전공 지식으로 데이터 특성을 반영한 올바른 분석 방향성을 잡을 수 있었습니다. 최종 정책 기획안 작성 시에도 서로의 전공 지식을 공유하며 상호 피드백을 통해 최종 서비스를 구상했고 좋은 평가를 받아 우수 인턴으로 선정될 수 있었습니다. 본 경험을 통해 상대방의 입장을 이해하고 소통할 때 서로의 강점을 활용해 협업의 시너지효과를 낼 수 있음을 배웠습니다. 다양한 경험과 관점이 모였을 때 좋은 분석과 기획을 할 수 있다고 생각합니다. 서로 다른 구성원들의 강점을 끌어내는 행원이 되겠습니다. 3. 어려운 문제에 직면했을 때 창의적인 아이디어나 도전적인 자세로 극복한 경험에 대해 기술해 주십시오 - [도전을 통한 업무수행 방식 효율화] IT 전공자가 없는 부서에서 인턴으로 일할 때 4,000여 개의 주소 데이터를 수집해야 했습니다. 상사분께서는 상호를 네이버 지도에 검색, 복사하는 수동적 방식으로 데이터를 수집하자고 하셨습니다. 데이터를 단순 검색을 통해 수집하는 것은 시간이 너무 오래 걸렸고 전공 지식을 활용해 부서에 도움이 되고 싶었습니다. 저는 주소 수집에 걸리는 시간을 계산하고 자동 수집 코드를 짜는데 이틀을 투자할 수 있겠다는 결론을 내렸습니다. 상사분께서는 어렵지 않겠냐고 하셨지만, 우선 이틀간 도전해보겠다고 말씀드렸습니다. 적절한 오픈소스 코드를 찾지 못해 쉽지 않았지만, 코드를 짜둔다면 본 과제뿐 아니라 향후에도 유용하게 쓰이겠다는 생각에 퇴근 후에도 코드 작성에 몰두했습니다. 개발자 도구를 통해 코드를 수정하고 개발 사이트와 공식문서를 통해 공부하며 결국 수요일 저녁에 코드를 완성했습니다. 두 명이 5일에 걸쳐 수행할 업무를 한 시간 이내로 수집할 수 있었고, 상사분께서는 나중에 활용하고 싶다며 코드에 설명을 추가해 남겨주면 좋겠다고 하셨습니다. 단축된 데이터 수집 시간으로 데이터 분석에 많은 시간을 사용할 수 있었고 우수 인턴으로 선정될 수 있었습니다. 또한 인턴쉽 종료 1년 4개월 후 상사분께서 신규 연구 과제의 데이터 분석 업무를 맡아줄 수 있겠냐는 연락을 주셨고 조사원으로 일하는 경험을 했습니다. 4. 데이터/AI와 관련된 경력 및 기타 학습(프로젝트, 공모전, 논문, 이수과목 등) 등을 진행한 경험을 서술해 주십시오 나아가 이러한 경험이 직무수행에 있어 어떤 도움이 될 수 있을지에 대해 구체적으로 기술해 주십시오. - [현장에서의 데이터 분석] 인턴 기간 주가, 삼성카드 매출 데이터로 수집부터 분석 전 과정을 수행했습니다. 코로나19 영향의 유무에 따른 주가와 매출의 실증분석을 주제로 정하고, API를 활용해 데이터 수집 후 교차상관 분석을 했습니다. 주가 데이터 특성상 매출 외에도 수익 비중, 실적 발표일, 테마주 등 많은 외부 영향이 존재합니다. 본 특징을 반영하고자 데이터를 제대로 이해하려 노력했습니다. 각 기업의 시가총액을 반영해 데이터를 가공하고 업종별 매출 수익 비중이 낮은 기업을 제외, 테마주 기업은 다른 카테고리로 분류했습니다. 일련의 과정을 통해 코로나19 전후로 매출과 주가의 선후관계에서 흥미로운 변화를 보이는 업종을 발견할 수 있었습니다. 이를 통해 데이터 분석 시 신뢰할 수 있는 유의한 결과 도출을 위해선 데이터에 대한 이해와 적절한 전처리 과정이 무엇보다 중요함을 배웠습니다. 은행에서는 금융뿐만 아닌 고객의 비금융 생활데이터를 활용해 고도화된 분석을 수행하게 될 것입니다. 이를 위해선 데이터의 특징을 정확하게 파악해 각 데이터 도메인에 맞는 적절한 가공을 할 수 있어야 합니다. 두 번의 인턴을 통해 환경, 금융, 질병 데이터를 분석하며 데이터 특성을 고려한 가공과 분석을 경험했습니다. 현장에서의 분석 경험은 분명 KB국민은행에서 다양한 도메인의 정형, 비정형 데이터를 다루는 데 도움이 될 것입니다. [AI 모델 신뢰성 확보의 중요성] 딥러닝 기반 광고 글 분류 모델 주제로 프로젝트를 진행했습니다. 이를 통해 AI 모델을 사용 시 데이터의 품질 검증, 모델의 신뢰성 검토의 중요성을 배웠습니다. 초기 AI 모델을 학습시킬 때 89% 이상의 높은 분류 정확도를 얻었습니다. 하지만 데이터의 불균형 문제, 글의 앞부분만 학습에 사용되는 문제 등 수정할 사항이 많았습니다. 이를 해결하려 가중치를 조정하고 글의 서론, 본론, 결론을 포함해 모델을 재학습할 때 오히려 정확도가 감소했습니다. 이를 통해 AI 분석 결과 사용 시 신뢰성 확보에 대한 철저한 검토가 필요함을 배웠습니다. 은행에선 고도화된 AI 분석 결과로 소비자에게 다양한 정보를 제공하게 될 것입니다. 이에 학습 데이터의 품질 보장과 AI 모델의 신뢰성 확보가 중요한 과업이 될 것입니다. AI 모델 구축 경험을 통해 배운 깨달음을 바탕으로 소비자의 피해에 직결될 수 있는 정보의 신뢰성 확보에 기여하겠습니다.