직무 · 현대카드 / 리스크관리

Q. 리스크, DS 직무 고민

리스크 직무도 데이터분석을 하는 것으로 알고 있는데, Data Science 직무와 리스크 직무의 구체적인 차이점을 알고 싶습니다.
그리고 Python을 활용한 머신러닝 기술, 회계 지식을 가지고 있다면 어떤 직무가 좋을지
특히 심사/리스크전략(한도 심사), 리스크모델링(신용평가모형), 리스크관리(손실예측모형) 직무 중 어떤 것이 더 적합할지도 궁금합니다.

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데이터분석을 하는 것으로 알려진 DS 직무와 리스크 직무는 모두 데이터를 분석하는 것이 중요한 공통점을 가지고 있습니다. 그러나 두 직무는 목적과 분석 방법 등에서 차이가 있습니다.

DS 직무는 데이터를 통해 비즈니스 문제를 해결하는 것을 목적으로 하며, 데이터를 수집하고 정제하고 분석하여 통찰력 있는 결과를 도출하는 것이 중요합니다. 머신러닝과 같은 기술을 사용하여 예측 모델을 개발하거나 데이터 시각화를 통해 비즈니스 인사이트를 제공하는 것이 이 직무의 주요 역할입니다.

반면 리스크 직무는 주로 기업이나 금융 기관에서 맡는 직무로, 위험을 최소화하고 이익을 극대화하기 위한 전략을 수립하는 것을 목적으로 합니다. 따라서 데이터를 분석하는 것 뿐만 아니라 회계 지식과 금융 지식이 필요합니다. 예를 들어, 신용평가 모형을 개발하거나 한도 심사를 위한 모델을 구축하는 등의 업무가 있을 수 있습니다.

따라서 Python을 활용한 머신러닝 기술과 회계 지식을 모두 가지고 있다면, DS 직무와 리스크 직무 모두에서 역할을 수행할 수 있을 것입니다. 그러나 심사/리스크전략 직무는 리스크를 예방하고 최소화하는 것이 중요하기 때문에, 리스크모델링과 리스크관리 직무에서 더 적합할 것으로 생각됩니다. 또한 손실 예측 모형을 개발하거나 리스크 포트폴리오를 관리하는 등의 업무를 수행할 수 있을 것입니다.

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