이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
산업 분석 수업에서 핀테크 산업을 주제로 포터의 5가지 경쟁요인 프레임으로 분석하는 과제를 진행했습니다.
제가 가장 흥미롭게 본 부분은 대체재 위협이었습니다. 카카오페이나 토스처럼 빅테크에서 출발한 플레이어들이 전통 금융을 대체하는 속도가 예상보다 빠르다는 점, 그리고 그 배경에 규제 샌드박스 확대가 있다는 패턴을 발견했습니다. 그 분석을 바탕으로 전통 금융사 관점에서 대응 전략을 디지털 내재화와 파트너십 두 방향으로 제안했습니다.
처음에는 분석이 너무 넓어서 방향성이 없다는 피드백을 받았습니다. 특정 세그먼트, 예를 들어 개인 대출 시장으로 범위를 좁히자 분석이 훨씬 선명해졌습니다. 입사 후에는 산업 전체 그림보다 우리 회사가 실제로 경쟁하는 세그먼트를 중심으로 분석하는 역량을 키워가고 싶습니다.
졸업 논문을 준비하면서 국내 핀테크 기업 40여 개를 서비스 영역과 수익 모델 기준으로 직접 분류하고 전략 패턴을 정리했습니다.
결제, 대출, 자산 관리, 보험으로 나눠서 보면, 결제 영역은 플랫폼 네트워크 효과가 핵심이어서 선점 효과가 강하고, 대출은 데이터 기반 심사 모델이 차별화 포인트라는 패턴이 보였습니다. 이걸 보면서 각 세그먼트마다 전략 논리가 완전히 다르다는 걸 느꼈고, 하나의 전략을 전체 핀테크에 적용하는 건 무리라는 결론을 내렸습니다.
논문 작성 중에 40개 기업을 직접 조사하다가 공개 데이터만으로는 수익 구조를 정확히 파악하기 어렵다는 한계에 부딪혔습니다. 그 경험이 산업 분석에서 공개 데이터의 한계를 인식하고 가정을 명시하는 습관으로 이어졌습니다.
취업 준비 스터디에서 팀원들과 핀테크 관련 금융 규제 뉴스를 매주 정리하고 산업 기회 요인을 분석하는 활동을 3개월 동안 진행했습니다.
저는 특히 마이데이터 제도 시행 이후 변화를 집중적으로 추적했습니다. 마이데이터 허가를 받은 기업들이 어떤 서비스를 새로 출시했는지 정리하면서, 규제가 풀리는 영역이 곧 새로운 수익화 기회라는 패턴을 발견했습니다. 이를 바탕으로 스터디 발표에서 마이데이터 기반 자산 통합 관리가 다음 성장 포인트가 될 것이라는 전략 방향을 제시했습니다.
다만 스터디 수준이라 실제 기업 내부 데이터나 고객 반응 데이터 없이 외부 정보만 보는 한계가 있었습니다. 실무에서는 고객 데이터와 실제 사용 패턴을 함께 봐야 더 정확한 전략 판단이 가능하다는 걸 배웠고, 그런 데이터를 다루는 경험을 쌓고 싶습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 토스 IR·재무전략 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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