[우리은행 25하 인턴] 4번 관련 고민 (AI)
단순 경험 나열, 그 이상을 기대합니다.
안녕하세요? 하리하리입니다.
오늘은 25/12/15에 마감하는 우리은행 체험형 인턴 4번 관련 콘텐츠를 갖고 왔습니다.
문항은 이겁니다.
AI를 활용하여 문제를 해결한 경험 한 가지를 아래 순서에 따라 구체적으로 말씀해 주세요 (① 어떤 문제였는지 ② 어떤 AI 도구를 활용했는지 ③ 입력했던 프롬프트의 내용 ④ AI가 처음 생성한 결과 ⑤ 해당 결과의 오류 및 한계 ⑥ 본인이 직접 수정·보완한 과정)
문항만 보면 선생님들이 ai 쓴 경험을 단순히 말하면 될 듯 하지만,
아래에 제가 올려놓은 것처럼 RM이든, PB든 각 지원자 분들이 하고자 하는 일을 선제적으로 조사하고, 그 일 안에서 AI로 대체될 수 있는 지점이 뭘지 체크(상상)해 보고, 확인(상상)한 결과값이 여기에 어느 정도 스며들어 있어야 된다고 생각합니다.
아래 내용 및 제가 드린 시사점 등을 보시면서
유료문의가 필요하다면,
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"우리은행 인턴/자소서 컨설팅 문의: 카카오톡 오픈채팅"
1번째 링크 확인 후, 2번째 링크로 연락 주세요.
1. PB / RM(기업금융)의 공통 업무 프로세스
직무기술서에서 제시한 업무 요소를 PB & RM 관점에서 재구성하면 다음과 같습니다.
① 고객창출(Prospecting)
1) 다양한 채널을 통해 신규 고객 후보(개인·기업) 정보를 수집·분석
2) 재무/비재무 정보 기반의 거래가망고객 선별
3) 기존 고객의 거래심화 포인트 분석
세부활동
1) 기업/고객 정보 수집
2) 업황·재무·신용 분석(기업금융의 경우)
3) 자산규모·소득·투자성향 분석(PB의 경우)
4) CRM 데이터 기반 타깃 세분화
(근거: “고객창출… 필요한 고객 정보 수집·분석 및 가망고객 선정” )
② 고객상담(Neeeds Discovery)
1) 경청·질문·확인을 통해 고객 니즈 파악
2) 기초 재무설계, 기업 자금 니즈 파악(근거: “경청·질문·확인을 통해 고객 니즈 정확히 파악” )
③ 상품·금융솔루션 제안 및 협상(Proposal & Negotiation)
PB
1) 포트폴리오 구성, 투자상품 설계
2) 위험성향(KYC), 목적·기간 기반 상품 제안
RM
1) 운전자금/시설자금/보증/기업카드 패키지 제안
2) 금리·한도·담보 조건 협상
3) 매출채권·재무비율 기반 구조 설계(근거: “고객의 니즈에 맞는 금융상품 선택·구성 및 설명·협상” )
④ 약정·심사 프로세스(Execution)
PB: 투자계약서, 판매 절차 준수, 완전판매 프로세스
RM
1) 여신 심사자료 작성(재무제표 분석·현장실사 자료)
2) 내부 규정·법률 준수 여부 검토(근거: “약정서류 수령 및 규정에 따라 거래 적절성 파악” )
⑤ 고객관리·사후관리(Relationship Management)
PB
1) 포트폴리오 리밸런싱
2) 수익률·자산구조 모니터링3) 라이프 이벤트 기반 맞춤 추천
RM
1) 매출·재고·이익 추이 정기 모니터링
2) 수시 여신관리, 담보가치 재산정3) 기업의 재무·비재무 리스크 변화 파악(근거: “고객 정보 최신화·지속적 관리·접점 마련·마케팅 활동” )
⑥ 금융소비자보호 / 컴플라이언스
1) 고객 데이터 보안
2) 약관 주요 내용 설명
3) 완전판매 절차 준수
(근거: “고객정보 보안·약관 설명·민원 예방” )
2. PB vs RM의 핵심 차이
3. PB & RM 업무 프로세스 중 GenAI 접목 가능성 높은 포인트
아래에서는 실제 도입 가능한 수준에서 생성형 AI가 개입할 수 있는 지점을 PB와 RM 구분 없이 정리합니다.
① 고객창출 단계: AI 타깃팅 & 선별 자동화
(1) 접목 아이디어
1) AI 기반 가망고객 스코어링 모델
2) 재무정보(기업), 자산·소득·거래패턴(개인), 업종 데이터를 기반으로 자동 평가
3) CRM 데이터 자동요약 및 우선순위 설정
(2) SNS/공공데이터 기반 업황 요약 + 기업 위험 신호 탐지: 기대 효과
1) 영업 인력의 ‘탐색 시간’을 절반 이하로 축소
2) 방문해야 할 고객 리스트를 자동 생성
② 고객상담: AI 기반 니즈 파악 서브에이전트
(1) 접목 아이디어
1) 고객 음성/텍스트 상담내용 실시간 요약 + 니즈 키워드 추출
2) PB용: 고객 프로필 기반 투자성향 자동 추천
3) RM용: 기업 재무변동 분석·경영진 언급 리스크 탐지
(2) 기대 효과
1) 상담 품질 표준화
2) 신규 직원도 고수준 상담 가능
③ 상품/솔루션 제안: AI 맞춤 포트폴리오 & 금융패키지 빌더
PB용
1) 투자목적·기간·리스크 성향 입력하면 → 자동 포트폴리오(ETF·채권·펀드 비중) 생성
2) 시장 요약 리포트 자동 생성하여 고객에게 제시
RM용
1) 기업 재무제표 업로드 시 → 부채상환능력 분석 + 적정 여신한도 추정
2) 업종별 벤치마크 대비 기업 리스크 자동평가
3) AI 기반 금리·조건 시뮬레이션
④ 약정/심사: 문서 자동 검토 및 리스크 요약
(1) 접목 아이디어
1) 약정서/재무제표/사업계획서 자동 요약
2) 누락된 필수 서류 체크리스트 자동 검증
3) 심사 논리(DSR·LTV·재무비율)의 자동 계산 및 해설 제공
(2) 기대 효과
1) RM 심사자료 작성 시간을 70% 단축
2) 완전판매·규정 준수 여부 자동 점검
⑤ 사후관리: AI 기반 모니터링 & 조기경보(Early Warning)
PB용
1) 포트폴리오 변동시 “리밸런싱 필요 신호” 자동 발송
2) 고객 생애 이벤트 기반 추천(결혼·자녀 교육·은퇴 설계)
RM용
1) 기업 매출·현금흐름 변동 패턴 자동 분석
2) 업종별 부실 가능성 조기탐지
3) 담보가치 변동 추적·리스크 점검
⑥ 금융소비자 보호 / 컴플라이언스: AI 기반 설명·검증
접목 아이디어
1) 약관/상품 핵심설명서 자동 요약 → 고객에게 읽기 쉽게 제공
2) 판매 절차 누락 여부 자동 체크
3) 민원 리스크 높은 문구 사전 탐지
4. 결론: PB·RM 업무에서 GenAI는 ‘문서·분석·추천’ 3대 영역에서 가장 효율을 발휘
PB·RM 모두 다음 세 축에서 GenAI 혁신 가능성이 큽니다.
① 고객 데이터 기반 분석 자동화
1) 재무제표 분석(RM)
2) 투자성향·포트폴리오 매칭(PB)
② 보고서·문서 자동화
1) 상담요약
2) 심사보고서 초안
3) 상품설명서 요약
③ 최적 상품·금융 조건 추천
1) RM: 금리·여신구조 시뮬레이션
2) PB: 포트폴리오 생성 및 시장리포트
+ 체험형 인턴: 대학공부에서 출발. 그 공부에서 내가 어떤 흥미를 느끼고, 그 흥미를 실무를 뛰면서 검증해보려고 한다는 논리가 이상적. / 물론, 무조건 공부로 풀어야지만 붙는 건 아니지만, 인턴이란 건 대학생들에게만 주어지는 특권임.
[우리은행 체험형인턴 관련 지난 콘텐츠]
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