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호기심과 탐구심으로 풀어 나가는 여정 최적화 AI팀 | 오진성 Associate

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어떤 업무를 담당하고 계신가요

AI전략실은 오토, 금융, 리스크, 사업지원 각 사업부에서 발생하는 비즈니스 과제들을 AI 기술로 해결하며, 전사 차원의 생산성을 제고하고 AI Transformation을 선도하는 조직입니다. 저는 그 중 AI를 활용하여 리스크 관리 및 전략 수립을 지원하는 업무를 담당하고 있습니다. 추가로, 오토 사업부와 해외법인 등 다양한 현업 부서에 AI 솔루션을 적용하는 역할도 함께 수행하고 있고요. 다양한 모델들이 실제 업무에 반영되어 성과 향상과 효율 개선에 기여할 수 있도록 데이터 기반의 의사결정을 적극 지원하고 있습니다.

직무를 선택하게 된 계기가 있으시다면 무엇인가요

저는 수학을 전공하면서 논리적으로 사고하는 방법과 추상적인 문제를 구조화하는 방법들을 주로 배웠습니다. 이론 중심의 학문을 공부하면서 한편으로는 현실의 문제 해결에 어떻게 기여할 수 있을지에 대한 고민도 늘 함께했었죠. 이론적으로 익힌 수학적 사고가 데이터, AI를 통해 실제 비즈니스 상황과 연결될 수 있다는 점에서 큰 흥미를 느꼈고, 실제로 업무를 통해 다양한 문제를 수치화하고 분석해 나가는 과정에서 제가 갖춘 논리력과 사고력이 실질적인 성과로 연결되는 과정을 경험하며 큰 보람을 느끼고 있습니다.

직무만의 매력이 있다면 무엇인가요

데이터를 기반으로 복잡한 문제를 정량적으로 해석해서 실제 의사결정이나 비즈니스 성과로 연결시킬 수 있다는 점이 가장 큰 매력이라고 생각합니다. 단순한 분석을 넘어 모델링을 통해 고객 행동을 예측하거나 리스크를 사전에 식별하는 등의 결과물이 현업의 의사결정에 직접 반영되어 의미 있는 변화로 이어진다는 점에서 높은 몰입감과 성취감을 느낄 수 있습니다. 또한 기술과 도메인을 함께 넓혀가면서 학습과 성장의 기회가 많다는 점 또한 큰 매력이라고 생각합니다.

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업무를 수행하는 데에 어떤 역량이 가장 중요할까요

가장 중요한 것은 문제해결 능력과 협업 능력이라고 생각합니다. 비즈니스 상황을 정확히 이해하고 제한된 데이터와 자원 안에서 최적의 해법을 도출해야 하면서도, 대부분 혼자보다는 팀원 또는 타 부서와 협업하는 경우가 잦거든요. 기획 단계부터 데이터 분석, 모델링에 이르기까지 모든 과정을 함께 하기 때문에, 중간에 문제가 발생했을 때 동료들과 소통하고 의견을 나누며 함께 문제를 해결해 나가는 협업 능력이 중요하다고 생각합니다.

프로젝트는 어떤 방식으로 진행되나요

프로젝트는 보통 기획 단계의 문제 정의 및 목표 설정부터 시작됩니다. 현업 부서와 협의하여 해결하고자 하는 과제를 명확히 하는 거죠. 그리고 분석 단계에서 관련 데이터를 탐색하고 인사이트를 도출합니다. 이후 모델링 단계에서 그 인사이트를 활용하고 적절한 알고리즘을 적용하여 모델을 개발한 뒤 반복적인 실험을 통해 성능을 개선합니다. 결과를 해석하고 검증하는 단계를 통해 적용 가능성을 판단하고, 최종적으로 실제 업무에 적용하고 성과를 모니터링합니다. 각 단계마다 밀도 높은 협업과 피드백을 통해 완성도를 높여가고 있습니다.

타 부서와 협업하실 일이 정말 많으시겠어요

AI를 적용하는 업무 특성상 정말 많은 부서와의 협업이 필수적입니다. 리스크, 사업지원, 오토 등 다양한 부서의 과제를 데이터 기반으로 정의하고, 이를 모델링 및 분석을 통해 해결하기 위해 노력하고 있습니다. 특히 최근에는 오토 부서와의 협업이 활발해지고 있고요. 실제 현장에 바로 적용 가능한 모델 수요가 증가하면서 모델이 비즈니스에 자연스럽게 녹아들 수 있도록 현업과 긴밀하게 소통하며 함께 고민해 나가고 있습니다.

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가장 기억에 남는 업무 경험이 있다면 무엇인가요

현대캐피탈 스카이워커스 배구팀과 협업하여 배구 전술 추천 AI 모형을 개발했던 것이 가장 기억에 남습니다. 배구 경기 기록 데이터를 기반으로 승리 확률이 가장 높은 전술 패턴을 분석하고, 상대에 맞는 전술을 추천하는 모형을 설계한 거죠. 개발된 모형은 실제 시즌에 적용됐고, 감독 및 코치진에게 전략적 인사이트를 제공하면서 팀 순위의 극적인 상승에 기여할 수 있었습니다. AI가 스포츠와같이 색다른 도메인에서도 문제해결 도구로 쓰일 수 있다는 점에서 이 분야의 무한한 응용 가능성을 체감했습니다. “ 이 분야에서 가장 중요한 건 호기심이라고 생각해요. 호기심과 탐구심을 가지고 집중도 있게 문제에 접근해야 결국 본질을 이해하고 해법을 찾아낼 수 있거든요. ”

퇴근 후 여가 시간은 주로 어떻게 보내시나요

퇴근 후에는 업무와 분리되어 재충전하는 데에 집중하고 있습니다. 주로 가벼운 운동을 하거나 유튜브 영상을 보면서 머리를 식히곤 합니다. 최근에는 영어 회화 앱을 통해 영어 공부에 조금씩 재미를 붙이고 있습니다. 주말에는 평일보다 숙면을 더 많이 취하고, 데이터 사이언스 사례나 기술 블로그를 통해 관심 있는 주제를 가볍게 공부하기도 합니다.

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우리 조직만의 자랑거리가 있다면 소개해 주세요

저희 현대캐피탈의 AI 조직은 전 세계 금융사 최초로 국제인공지능학회에서 혁신적 인공지능 응용상(IAAI)을 2년 연속으로 수상했습니다. 첫 번째 논문 주제는 'AI 기술을 이용한 자동차 시세 예측 모형 개발'이었는데요, 차량 가격의 감소 유형을 개별 클러스터로 구축하여 내차 시세 조회, 제휴사 제공 시세 조회, 중고차 심사 등 통합적으로 활용했습니다. 두 번째 논문 주제는 '설명 가능한 AI 대출 심사 모델링을 위한 최적화 방법론 연구 및 적용 사례'였습니다. 심사AI를 통해 고객의 연체는 감소하고 취급액은 증가했으며, 무엇보다도 승인율을 10%나 높이는 괄목할 만한 성과를 이루어 냈습니다. 그저 학술적인 연구가 아니라 실제 AI 기술이 적용된 내용과 그로 인한 성과를 평가 기준으로 삼는다는 점에서 더 큰 의미가 있다고 생각합니다.

입사를 위해 특별히 준비한 부분이 있으신가요

학부 때는 AI 또는 컴퓨터공학 관련 과목을 따로 수강하면서 직무 관련한 지식을 쌓으려고 노력했습니다. 금융사에서 인턴을 경험하면서 금융 관련 도메인 지식, 경험을 얻었고요. 그리고 데이터 분석 및 인공지능 관련 대외활동을 통해서 여러 사람과의 밀도 높은 협업을 경험하기도 했습니다. 기술적인 역량으로 문제를 해결했던 경험보다도 창의적인 인사이트 혹은 책임감을 가지고 주도적으로 문제를 해결했던 경험들이 면접에서도 좋은 평가로 이어졌다고 생각합니다.

어떻게 성장하고 싶으신가요

모델링 역량, 데이터 분석능력을 지속해서 강화하고 싶습니다. 단순히 성능 좋은 모델을 만드는 데 그치는게 아니라, 비즈니스 관점에서 의미 있는 인사이트로 실질적인 의사결정에 기여할 수 있는 전문가로 성장하고 싶습니다. 지금처럼 다양한 도메인 문제를 경험하면서 문제해결 능력과 커뮤니케이션 역량도 함께 키우고 싶어요. 장기적으로는 전사적으로 AI 활용 수준을 끌어올리고, AI 기반 의사결정이 자연스럽게 이루어지는 문화를 만드는 데 기여하고자 합니다.

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