 |
하는 것입니다. 이를 위해 다음과 같은 3단계의 성장 시나리오를 그리고 있습니다.
1단계 (입사 후 ~3년): ‘최고의 신용분석가’로의 성장
입사 초기에는 롯데캐피탈의 신용평가모델(CSS)의 로직과 변수를 완벽히 이해하고, 주어진 데이터를 가
|
|
 |
신용평가 과정을 깊이 이해하고 싶습니다. 실제 사례를 통해 리스크를 판단하는 기준과 절차를 배우는 것이 중요하다고 생각합니다. 또한, 다양한 중소기업의 경영 환경과 산업 동향을 파악하며 실무 감각을 키우고 싶습니다. 현장 업무 경험
|
|
 |
이터를 아우르는 Risk 컨설팅 전문가로 성장하고 싶습니다. 또한 ESG와 AI 분석을 접목한 혁신적 평가 방식을 도입해 한국평가데이터의 경쟁력을 높이는 핵심 인재로 자리매김하겠습니다.
7) 기업 신용평가에서 가장 중요한 가치는 무엇이라 생
|
|
 |
이러한 경험을 바탕으로 저는 금융권 인턴십을 통해 실무에서의 데이터 분석과 신용 리스크 관리 역량을 더욱 발전시킬 기회를 얻었습니다. 인턴 기간 동안 금융 데이터의 정제, 고객 신용평가 보조, 리스크 모델링 등을 수행하며 실무에서
|
|
 |
이크레더블의 TCB 검수 부문과 어떻게 연결된다고 생각하십니까?
저는 ‘정도와 신뢰’를 가장 중요한 가치관으로 삼고 있습니다. 이는 검수 업무와 직결됩니다. 기업의 기술과 신용을 평가하는 과정에서 평가자의 공정성과 신뢰는 곧 기업의
|
|
 |
휘될 수 있는 부분은 무엇인가요?
저의 장점은 복잡한 자료를 구조화하고, 명확한 문서로 전달하는 능력입니다. 실제로 팀 프로젝트나 학부 연구 활동에서도 보고서 작성과 시각화 정리에 두각을 나타냈습니다. 기술신용평가는 객관적이고
|
|
 |
이 약한 중소기업은 신용보증에 의존할 수밖에 없어 많은 중소기업은 ‘저투자-낮은 생산성-과소자본’의 악순환을 겪어 왔습니다. 신용보증기금에서 축적된 데이터로 더 정확한 신용평가와 개별지원이 가능하다면 이러한 악순환의 연결고
|
|
 |
한다.
2) AI 기반 신용평가 모델의 투명성 강화
설명 가능한 AI(eXplainable AI, XAI)를 적용하여 신용평가 결과의 해석 가능성을 높이고, 평가 결과에 대한 신뢰도를 확보해야 한다.
3) 하이브리드 신용평가 모델 도입
기존 신용평가 모델과 AI 기반
|
|
 |
이 이루고 싶은 비전은 무엇입니까?
장기적으로 저는 재단의 디지털 금융 서비스 고도화에 기여하고 싶습니다. 금융 환경이 빠르게 변화하는 만큼, 데이터 기반의 신용평가 시스템과 온라인 상담 서비스를 확대하여 더 많은 고객이 접근하기
|
|
 |
신용정보 서비스 개발 직무에서 본인이 기여할 수 있는 부분은 무엇입니까?
저는 데이터 처리 및 알고리즘 개발 능력, 서비스 설계 경험, 문제 해결 역량을 갖추고 있습니다. 이를 바탕으로 신용평가 서비스와 금융보호 시스템을 고도화하고,
|
|
메뉴펼치기
