[AIA생명 자소서] DX (데이터 분석·AI·리서치) 2026인턴 자기소개서 지원서와 면접자료

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보험비즈니스에서 데이터 분석이 실무의사결정으로 연결되지 못하는 이유는 무엇이고, 이를 어떻게 풀겠습니까
AIA생명에서도 데이터 분석과 리서치를 분리하지 않고, 서로를 보완 하는 방식으로 고객 경험과 사업성과를 연결하겠습니다.
1년 목표는 분석이 실행으로 이어지는 고리를 만드는 것입니다.
가장 흔한 이유는 분석의 목표가 "결정"이 아니라 "보고"로 설정될 때입니다.
분석 목적이 명확히 정의된 범위 안에서만 데이터를 사용해야 합니다.
실험에서 성과가 없었다면 "왜 없었는지"가지식입니다.
3개월 목표는 조직의 데이터 지형과 비즈니스 지표를 완전히 이해하는 것입니다.
1년 목표는 분석을 실행으로 연결하는 반복루프를 만드는 것입니다.
AIA생명자 소서] DX(데이터 분석·AI·리서치) 2026 인턴자기소개서 지원서와 면접 자료
AIA생명 DX인턴으로서 가장 먼저 해결하고 싶은 문제는 무엇이며, 왜 그 문제입니까
제가 AIA생명 DX 인턴에 지원한 이유는 단순히 데이터를 좋아해서가 아닙니다.
DX(데이터 분석·AI·리서치) 역할은 숫자를 예쁘게 정리하는 직무가 아니라, 문제를 정확히 정의하고, 근거를 만들고, 실행을 설계하는 직무라고 생각합니다.
이전에 고객 이탈이 늘어났다는 상황에서, 저는 처음에 단순히 이탈 예측 모델을 만들면 해결될 거라고 생각했습니다.
단순 불만이탈과 가격 민감 이탈, 서비스 경험이탈을 같은 모델로 묶으면 실행이 불가능했습니 다.
이탈을 해지, 휴면, 재구매 중단으로 분리하고, 고객 여정을 접점 단위로 쪼개 어떤 이벤트 이후 이탈이 급증하는지 확인했습니다.
저는 데이터를 근거로 원인을 정리해, 메시지 템플릿과 안내순서를 바꾸는 개선안을 제안했고, 개 선후 이탈 관련 문의가 줄어드는 변화를 확인했습니다.
분석 문서, 코드, 데이터 추출 기준, 버전이 정리되지 않으면 팀의 지식이 축적되지 않습니다.
저는 재현 가능한 분석을 기본으로 삼고, 누가 이어받아도 같은 결과가 나오는 형태로 정리합니다.
이 시기에는 분석 요청을 수행하면서도, 반복되는 지표 산출과 리포팅이 있다면 자동화 가능한 형태로 바꿔팀의 시간을 절약하겠습니다.
1년 목표는 분석이 실행으로 이어지는 고리를 만드는 것입니다.
단기적으로는 계약 유지와 고객 접점 품질 개선에 기여할 수 있는 과제, 예를 들어 이탈 위험 탐지, VOC텍스트 분석 기반 이슈조기경보, 고객군별 커뮤니케이션 전략 개선 같은 영역에서 성과를 만들고 싶습니다.
제가 가장 먼저 다루고 싶은 문제는 고객 접점에서 발생하는 이탈 신호를 조기에 포착하고, 현업이 바로 실행할 수 있는 형태로 바꾸는 일입니다.
인턴이 할 수 있는 범위에서도 작은 자동화와 분류체계를 만들면 팀의 반복 업무를 줄이고, 고객 경험 개선의 출발점을 더 빨리 만들 수 있다고 판단합니다.
모델이 잘 맞혔지만 개입이 효과가 없는 고객 군일 수 있습니다.
이 경우 개입 가능한 고객군을 따로 정의해야 합니다.
그래서 저는 모델 성능지표 다음으로, 실행 로그와 개입 품질을 확인하고, 세그먼트별 uplift를 측정해 "누구에게 무엇이 효과였는지"를 다시 학습하겠습니다.
큰 결정을 요구하기보다, 2주 4주 단위로 검증 가능한 실험을 설계해 리서치의 신뢰를 쌓겠습니다.
실험 가능한 단위를 잘게 쪼개는 문화입니다.
실험에서 성과가 없었다면 "왜 없었는지"가지식입니다.
저는 인턴으로서도 작은 실험의 설계를 돕고, 결과를 재현 가능한 형태로 기록해 팀이 다음 실험을 더 빠르게 할 수 있도록 기여하겠습니다.
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