DX(생성형AI) 2025면접기출, 1분 스피치, 면접질문 및 답변, 면접족보

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미래에셋생명 DX(생성형 AI) 직무에 지원한 이유는 무엇인가
보험업에서 생성형 AI가 크게 기여할 수 있는 분야는 무엇인가
생성형 AI 프로젝트 경험이 있다면 말해달라
고객 상담·콜센터 업무에서 생성형 AI가 할 수 있는 역할
이러한 산업구조는 LLM 기반 생성형 AI가 즉시 혁신할 수 있는 최고의 환경입니다.
저는 생성형 AI 기술을 실제 프로젝트 기반으로 학습해왔습니다.
3년차에는 보험상담·심사·청구 등 핵심 프로세스에 적용되는 생성형 AI 모델 구축을 주도하고 싶습니다.
안녕하십니까, 미래에셋생명 DX(생성형 AI) 직무에 지원한 지원자입니다.
미래에셋생명 DX(생성형 AI) 직무에 지원한 이유는 무엇인가
생성형 AI 열풍은 금방 사라질 수도 있는데 이 직무를 선택한 이유는?
제가 미래에셋생명 DX(생성형 AI) 직무에 지원한 이유는 보험업이 가진 본질적 특성 때문에 생성형 AI가 가장 빠르게 실효를 낼 수 있는 산업이라고 확신했기 때문입니다.
보험은 기록·문서·규정·심사 기준·약관 기반의 산업이며, 고객이 접하는 모든 프로세스가 텍스트로 구성되어 있습니다. 고객 상담부터 보험금 청구, 언더라이팅 심사, 약관 비교, 리스크 평가까지 "텍스트 처리"가 산업 전체를 관통합니다.
이러한 산업구조는 LLM 기반 생성형 AI가 즉시 혁신할 수 있는 최고의 환경입니다.
LLM 기반 상담 AI는 약관 기반 Q&A, 보험금 지급 가능성 예측, 고객별 맞춤 안내를 실시간 제공해 고객 경험을 크게 개선할 수 있습니다.
설계사·상담사·심사자에게 LLM 기반"보험업 전문 코파일럿"을 제공하면 복잡한 약관, 규정, 절차를 즉시 검색·요약·비교·설명할 수 있어 업무 효율이 크게 높아집니다.
LLM은 대규모 텍스트 데이터를 기반으로 학습하여 문맥이 해·요약·질의응답을 수행하는 모델이며, 보험업 같이 문서 중심 산업에서는 핵심 엔진 역할을 합니다.
RAG(Retrieval AugmentedGeneration)는 LLM이 최신 데이터나 내부 규정에 기반해 정확한 답변을 생성하도록 돕는 구조입니다.
Fine-tu ning은 특정 보험 데이터·약관·업무 시나리오로 모델을 재학습해도 메인 특화 성능을 높이는 방식이며, 보험심사나 상담에 특화된 LLM을 만들 때 필수적인 기법입니다.
저는 MLflow·Airflow기반 파이프라인 구축 경험과 Docker·Kubernetes 기반 배포 경험을 보유하고 있어 보험업의 AI 운영에도 빠르게 적응할 자신이 있습니다.
가장 의미 있었던 프로젝트는 '문서 기반 심사 자동화 시스템' 구축 경험입니다.
이 과정에서 OCR →텍스트 정제→LLM 요약→RAG 기반 사실 확인 구조를 구현해 심사담당자가 필요한 정보만 빠르게 확인할 수 있는 시스템을 만들었습니다.
실제 심사담당자 인터뷰를 통해 업무 흐름을 파악한 후 모델 출력 형태를 조정했고, 환각 문제를 해결하기 위해 사실 검증 단계와 내부 문서 우선 검색구조를 적용해 정확도를 크게 높였습니다.
모델의 응답이 내부 규정과 맞는지 비교하는 후처리 검증 단계나, 특정 문장이 규정에 근거했는지 체크하는 기능을 만들 수 있습니다.
심사 기준 자동매핑
저는 심사자의 업무 흐름을 먼저 이해한 뒤, 기술을 "업무기준에 기반해 정보를 자동 정리하는 직원"이라는 비유로 설명했습니다.
저는 요구사항 정의→데이터 준비 →모델 구현→현업 테스트→사용자 피드백→반영이라는 전체 사이클을 경험하면서, 기술 중심이 아닌"사용자 중심 DX"가 무엇인지 깊이 이해하게 되었습니다.
5년차에는 미래에셋생명의 보험업 특화LLM, RAG시스템을 구축해 "보험업 DX의 기준"이 되는 모델을 만드는 것이 목표입니다.
저는 생성형 AI를 단순한 유행이 아니라 "문서를 기반으로 하는 모든 산업의 필수 인프라"라고 생각합니다.
보험업은 문서 중심 산업의 대표 사례이기 때문에 생성형 AI의 효과가 가장 극명하게 나타나는 분야입니다.
보험업은 약관·문서·규정 중심 산업이며, 고객이 보험을 이해하고 선택하는 과정 전체가 정보 비대칭 문제로 가득합니다.
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