 |
신용 등급 평가를 실질적으로 경험했으며, 이를 통해 이론과 실제를 연결하는 능력을 키웠습니다.
저는 객관적인 신용 평가와 위험 분석을 통해 기업 신용의 건전성을 분석하고, 이를 바탕으로 투자자들에게 신뢰할 수 있는 정보를 제공하는
|
|
 |
가의 차이점은 무엇이라 생각하나요?
신용평가는 채무불이행 가능성, 즉 ‘안정성’ 중심의 평가이고, 투자평가는 수익성·성장성을 포함한 종합적인 기업 가치를 판단하는 것입니다. 두 영역 모두 분석력이 필수지만, 관점과 목표가 다르다
|
|
 |
신용을 평가하는 과정에서 평가자의 공정성과 신뢰는 곧 기업의 미래와 직결됩니다. 저는 과거 연구와 인턴 경험에서 데이터 오류를 숨기지 않고 끝까지 추적하여 신뢰를 지킨 경험이 있습니다. 이 가치관을 바탕으로 이크레더블의 TCB 검수
|
|
 |
신용보증에 의존할 수밖에 없어 많은 중소기업은 ‘저투자-낮은 생산성-과소자본’의 악순환을 겪어 왔습니다. 신용보증기금에서 축적된 데이터로 더 정확한 신용평가와 개별지원이 가능하다면 이러한 악순환의 연결고리를 끊는 데 큰 도움
|
|
 |
신용평가 시스템(ACSS)’ 개발 프로젝트에 참여하고 싶습니다. 모든 고객을 하나의 잣대로 평가하는 것을 넘어, 개인의 라이프스타일과 미래 성장 가능성까지 예측하여 최적의 금융 조건을 제안하는 시스템을 설계하는 것입니다. 이러한 도전
|
|
 |
신용평가 모델 고도화에 기여할 수 있습니다. 특히 투명성과 신뢰성을 강조하는 AI 모델 개발을 통해 회사의 신뢰 기반 경쟁력 강화에 보탬이 되고자 합니다.
7) 장기적으로 어떤 AI 개발자로 성장하고 싶습니까?
저는 단순히 코드를 작성하는
|
|
 |
역할을 하고 싶습니다. 특히 ESG와 데이터 기반 평가 모델 개발에 선도적으로 참여하여, 한국기업평가가 글로벌 수준의 신뢰를 확보하는 데 기여하는 인재가 되고 싶습니다. 2025 한국기업평가 (신용평가본부) 자기소개서와 면접질문답변
|
|
 |
신용평가 모형 개발’이라는 주제로 금융 관련 공모전에 참가한 경험이 있습니다. 이 프로젝트에서 저는 팀의 데이터 수집과 모델링을 담당하며, 머신러닝 기법을 활용하여 신용평가 모델을 개발하려 했습니다. 그러나 초기에는 신용평가에
|
|
 |
신용평가 모델 개발
- 금융소외 계층을 포용할 수 있도록 AI를 활용한 대안 신용평가 모델을 구축해야 한다.
④ AI 기반 리스크 모니터링 시스템 구축
- AI 신용평가 결과를 실시간으로 모니터링하고, 금융위기 발생 가능성을 조기에 탐지할
|
|
 |
신용평가 결과에 큰 영향을 미칠 수 있다.
3) 신용보증기관의 AI 활용 정책 방향
① 설명 가능한 AI(XAI) 도입
② 데이터 품질 검증 체계 강화
③ AI 기반 대안 신용평가 모델 개발
④ AI 리스크 관리 거버넌스 구축
신용보증기관은 AI 기술을 활
|
|
메뉴펼치기
