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1. 지원동기를 기술해주시기 바랍니다. AXA손해보험에 입사하여 AI를 활용한 고객 데이터 분석으로 재무 건정성 유지와 고객 전략을 개선하는 데 기여하고 싶습니다. AXA손해보험이 보여준 고객 전략 전반의 모든 과정에서 디지털과 통계적 방법을 결합한 접근법에 깊은 감명을 받아 지원하게 되었습니다. 특히 AI 기반 예측 분석을 통해 교통사고 발생 가능성을 예측하고 보험 상품의 가격을 최적화하는 방식을 보여주었습니다. 딥러닝 모델을 사용하여 대규모 교통사고를 예측함으로써 손해율을 줄이고, 이를 통해 보험 상품의 가격을 더욱 정확하게 책정하는 혁신적인 사례라고 생각합니다. 이러한 AI를 활용한 데이터 분석과 디지털 혁신을 통해 AXA손해보험은 리스크 관리 및 보험 상품 개발에서 한층 발전된 전략을 도입하고 있습니다. 이러한 혁신에 기여하고자 AXA손해보험에 지원하게 되었습니다. 다음과 같은 경험을 통해 보험업에서 금융과 디지털을 접목한 역량을 길렀습니다. 1) 보험계리사 공부를 통해 리스크 분석과 보험 상품의 장기 재무 예측에서 중요한 기술을 습득했고, 이를 바탕으로 리스크 관리 및 보험 부채 분석에 기여할 수 있는 역량을 갖추게 되었습니다. 2) AFPK, Exam P 등 금융 자격증을 5종 취득하고, 금융 데이터 분석 교육을 이수하여 보험 상품 분석 능력을 강화했습니다. 3) AI 활용으로 시계열, 이미지, 리뷰 데이터를 기반으로 실전 문제를 해결하며, 보험 서비스에도 이러한 기술을 접목할 역량을 길렀습니다. 입사 후, 리스크 분석을 통해 회사의 재무 건전성을 유지하고 보험 부채 관리와 보험 상품의 수익성을 높이는 데 기여하고자 합니다. 특히 보험 상품의 장기적인 손익 예측과 재무 리스크 평가에 AI 기반 예측 분석 및 통계적 기법을 도입하여, 재무 건전성을 강화하고 미래 리스크를 사전에 식별하는 역할을 하고 싶습니다. 이러한 과정을 통해 회사의 보험 상품 개발 및 장기 재무 전략에 필요한 통찰력을 제공하고, 더 나아가 재무 안정성을 유지하며 지속 가능한 성장을 이끌어내는 데 기여하겠습니다. 2. 지원하신 직무에서 가장 중요한 능력이나 기술은 무엇이라고 생각하십니까? 그리고 그것을 갖추기 위해 어떤 노력을 하셨습니까? 보험계리 직무에서 가장 중요한 역량은 리스크 관리와 장기적인 재무 건전성을 유지하는 능력이라고 생각합니다. 보험사의 재정적 안정성을 확보하기 위해선 고객 데이터를 활용하여 발생할 수 있는 위험 요소를 사전에 예측하고 관리하는 능력이 필수적입니다. 이를 통해 보험 상품의 가격 설정, 손해율 예측, 재무 상태 점검 등 중요한 의사결정이 이루어지기 때문입니다. 다음과 같은 경험으로 장기재무계리팀에서 통계분석을 위한 역량을 쌓았습니다. [위험 관리 및 재무 건전성 분석 역량] 금융 자격증 5종을 취득하며 금융과 보험업에 대한 탄탄한 지식을 쌓았습니다. AFPK와 은행FP 자격증을 통해 자산 관리와 재무설계, 금융상품 분석의 기본 지식을 익혔으며, 보험계리사를 준비하며 Exam P 자격증을 취득해 보험 상품 설계 시 발생하는 리스크 요인을 통계적으로 분석하고 관리할 수 있는 역량을 길렀습니다. 특히, 보험상품 설계에서 위험 요인을 사전에 파악하고 그에 따른 최적의 리스크 관리 전략을 수립할 능력을 키웠습니다. [금융 데이터 분석 교육 이수] 보험계리 업무에서는 데이터를 기반으로 한 의사결정이 중요합니다. 이를 위해 저는 금융 데이터 분석 교육을 이수하며 통계적 기법과 머신러닝을 활용한 데이터 분석 기술을 익혔습니다. Python, R, SQL 등 다양한 도구를 활용해 대규모 데이터를 처리하며, 보험상품의 수익성 및 리스크 요인을 예측하는 능력을 길렀습니다. [고객 데이터 분석 경험] 보험업계에서 고객 데이터를 효과적으로 분석하고 활용하는 것은 매우 중요합니다. 산학프로젝트에 참여하여 고객의 리뷰 데이터 및 SNS 반응 등 15,000건 이상의 고객 데이터를 분석한 경험이 있습니다. 차원 축소와 클러스터링 기법을 활용해 사용자 관심 질환 13개를 도줄했고, 그에 맞는 맞춤형 서비스를 제안하는 성과를 냈습니다. 이러한 경험을 통해 대규모 데이터를 분석하고 실질적인 솔루션을 도출하는 능력을 배양했으며, 고객 데이터 분석 역량을 길렀습니다.