금융 데이터 분석가. 사람이 남긴 숫자에서 행동을 읽고, 그 숫자를 믿어도 되는지까지 확인합니다.
서울대학교 대학원 재무금융 석사(2026.08 졸업). 상장기업 19,271 기업-연도 패널과 대출 111만 건을 직접 만들어 다뤘고, 그 데이터가 틀리지 않았는지 확인하는 장치를 만드는 쪽에 관심이 있습니다.
📄 포트폴리오 · ✉️ kenny1008@naver.com
| 무엇을 했나 | 결과 | |
|---|---|---|
| 석사학위논문 | 배당금 끝자리로 경영진의 결정 방식을 읽고 이후 성과와 연결 | 위험조정 수익률 월 +9.65bp (t = 3.22) |
| 연봉닥터 | 개인 지출 기준 물가로 실질 연봉을 진단하는 서비스의 지표 체계와 품질 게이트 | 자동 품질 검사 4종 · 주 1회 갱신 20회 연속 통과 |
| P2P 대출 심사 | 플랫폼이 매긴 등급을 빼고 신청 시점 정보만으로 부실 선별 | 상위 3% 선별 시 부도율 24.0% → 3.4% |
| 은행 식별번호 매칭 | 이름 유사도 규칙이 틀리는 구간을 분류 문제로 전환 | 매칭 정확도 98.3% → 99.3% |
| 모키 키오스크 | RAG 주문 키오스크의 회귀 점검 체계 | 검증 질문 47개 일괄 실행·기록 |
- 검증을 사람이 맡는 한 언젠가 빠뜨린다. 반복 확인은 배포 경로 안에 넣습니다.
- 수집에 실패하면 값을 지어내지 않습니다. 항목을 빼고 왜 뺐는지를 남깁니다.
- 결론을 지키는 설계보다 무너뜨리는 설계를 먼저 만듭니다.
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