이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
통계 프로그램을 업무에 활용한 첫 경험은 대학원 수업보다 인턴 실무였습니다. 당시 보험 관련 데이터를 다루는 팀에서 R을 사용해 기존 계약 데이터를 분석하는 보조 업무를 맡았습니다. 저는 해지율이 높은 계약군의 공통 변수를 찾기 위해 연령·납입 기간·계약 채널을 기준으로 교차 분석을 돌려봤습니다. 그 결과 비대면 채널로 가입한 30대 초반 고객의 3년 내 해지율이 다른 군보다 유의미하게 높다는 패턴을 발견했습니다. 팀에서는 그 세그먼트를 대상으로 한 조기 개입 프로그램을 검토해 보겠다고 했습니다. 통계가 결론을 내리는 것이 아니라 질문의 방향을 잡아주는 도구라는 것을 그 경험에서 배웠습니다. 지금도 데이터를 볼 때 어떤 질문을 던질지를 먼저 정하는 습관을 유지하고 있습니다.
보험 상품 경쟁력을 통계로 볼 때 제가 짚는 건 세그먼트별 손해율 편차입니다. 평균 손해율만 보면 괜찮아 보여도, 세그먼트별로 쪼개면 특정 구간의 손해율이 유독 높은 경우가 있었습니다. 그래서 R로 계약 포트폴리오를 위험 세그먼트별로 나눠 손해율 편차를 추출하고, 경쟁사 공시 데이터와 대비해 가격 경쟁력을 진단했습니다. 인턴 때, 연령·납입 기간·계약 채널로 교차 분석해 비대면 30대 초반의 해지율이 유독 높은 패턴을 찾았습니다. 막연히 '데이터를 본다'가 아니라, 평균 뒤에 숨은 세그먼트 편차를 갈랐습니다.
평균만 보면, 위험 구간이 묻혔습니다. 그래서 세그먼트별 손해율 편차를 본 게, 제 분석이었습니다. 평균이 진실을 가렸습니다.
보험 상품 분석에서 제가 끝으로 보는 건 역선택 신호를 인수 심사에 연동하는 것입니다. 세그먼트별로 손해율을 보면, 역선택(고위험 계약 집중) 신호가 드러났습니다. 특정 구간에 고위험 계약이 몰리면, 그건 상품 구조나 가격이 그들을 끌어들이고 있다는 뜻이었습니다. 그래서 그 신호를 언더라이팅(인수 심사) 기준과 연동해, 상품 구조를 조정하는 데까지 가야 했습니다. 인턴 때 해지율 높은 세그먼트를 찾아, 팀이 조기 개입 프로그램을 검토한 것도 그 연장이었습니다. 막연히 '분석했다'가 아니라, 그 발견을 무엇으로 옮기는지를 짚습니다.
신호만 찾고 두면, 손해율은 그대로였습니다. 그래서 역선택 신호를 심사 기준에 연동한 게, 분석의 측정 결이었습니다. 통계는 질문의 방향을 잡아주는 도구였습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 태광그룹 금융·보험영업 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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