채용 FAQ에도 없고, 너무 사소한 질문이라 물어보기 망설여졌던 질문들! 이런 것도 물어봐도 되나..?🤔 싶었던 질문들! 사소하지만 궁금한 것들을 모아 '케이뱅크 채용, 무엇이든 물어보세요!'시간을 가져 보려 해요~🧐(혹시 여기에 없는 내용이 궁금하다면 케이뱅크 Recruit 메일로 문의 주세요! ‘recruit@kbanknow.com’문의 주실 땐, 성함/지원공고명/휴대폰번호 와 같이 보내주시면 더욱 빠르게 도움드릴 수 있습니다.)궁금한 주제로 바로 넘어가고 싶다면, 하단의 글자를 클릭해 주세요💨1. 지원 항목으로 바로 가기2. 면접 항목으로 바로 가기3. 기타 항목으로 바로 가기1.  지원Q. 학력, 학점, 나이 등에 제한이 있나요?A. 케이뱅크는 학력, 학점, 나이에 대해 제한을 두고 있지 않..

안녕하세요. 케이뱅크 DataBiz팀에서 데이터 사이언티스트로 일하고 있는 조용걸입니다. 이 글에서는 ChatGPT와 Streamlit을 활용해 행내에서 진행했었던 PoC에 대해서 소개해 드리고자 합니다. ChatGPT 올 해에는 ChatGPT효과(?)로 관련 종사자뿐만 아니라 일반인들도 LLM, Foundation Model, ChatGPT의 문제점, 활용 사례 등을 뉴스나 다른 매체를 통해 심심치 않게 해당 내용을 접할 수 있었습니다. 그리고 업권과 분야를 가리지 않고 ChatGPT를 접목할 수 있는 방법과 사례에 대한 내용들이 테크 세미나에 단골 주제로 화두가 되었던 해였습니다. 이러한 분위기 덕택에 자연스레 행 내에서도 ChatGPT를 활용해 업무 생산성 또는 고객 경험을 향상할 수 있는 방안에 ..

들어가며안녕하세요! 케이뱅크 데이터서비스팀에서 AI 모델 개발을 하고 있는 김하영입니다.이번 포스팅에서는 신분증 OCR PoC를 진행하면서 겪었던 데이터 수집의 어려움을 공유하고, 이를 극복하기 위해 어떤 방법들을 적용했는지 간단하게 소개하고자 합니다.데이터 수집의 문제점우수한 성능의 신분증 OCR 모델을 개발하려면 대량의 신분증 데이터셋이 필수적입니다. 그러나 데이터를 수집하기에는 현실적으로 다양한 어려움이 있습니다. 개인 정보 포함여러분들도 아시다시피, 신분증에는 많은 개인 정보가 포함되어 있습니다. 먼저, 주민등록증에는 얼굴 사진, 이름, 주민등록번호, 주소 등 민감 정보가 존재합니다. 운전면허증에는 더불어 운전면허번호와 6자리 보안코드 등이 추가로 존재하지요. 이로 인해 대량의 원본 데이터를 획득..

이런 앱푸시 많이 받고 계시죠? (광고) 표시를 보자마자 넘겨버리실 수도 있겠지만, 앱푸시 하나를 고객님께 보내기 전에 저희도 나름대로 심사숙고하고 많은 과정을 거쳐서 발송을 하고 있습니다. 오늘은 그 프로세스를 간단하게나마 설명을 드리고자 합니다. 안녕하세요. 저는 케이뱅크 데이터서비스팀에서 CRM 시스템의 운영을 담당하고 있는 윤지훈입니다. 고객관계관리(Customer Relationship Management), 많이 들어봤음직한 용어이고 지금은 흔한 방법론일 수도 있습니다. 하지만 케이뱅크는 인터넷전문은행으로서 길에서 흔히 볼 수 있는 영업점이 없기 때문에 CRM 시스템이 고객님들을 만나는 주요한 창구로써 더욱 중요하게 활용되고 있습니다. 얼굴을 마주할 수 없어 소통의 방법이 제한되기 때문에 앱푸..

0. 들어가며안녕하세요! 보이스피싱, 해킹, 명의도용 등의 금융사기로부터 고객의 자산을 보호하기 위한 이상거래탐지 기술을 개발하고 운영하는 업무를 맡고 있는 데이터서비스팀 강은창입니다. 이번에 운영하는 시스템 중 하나인 '전기통신사기 의심계좌 모니터링 시스템'의 DBMS 교체를 추진하며 검토되었던 내용을 공유드리려고 합니다. 결론적으로는 Singlestore(구. memSQL)을 선정하여 도입하게 되었고, 해당 DB에 대해 관심이 있으신 분들을 위해 글을 작성하였습니다. 목차는 아래와 같습니다.1. 시스템 소개2. DB교체 배경3. BMT 결과4. 마무리 글 시작하도록 하겠습니다. 1. 시스템 소개먼저, DB를 교체하려는 대상 시스템에 대해서 간단하게 소개드리겠습니다.케이뱅크에서는 AMS(Anomaly..

안녕하세요. Data Biz팀 김진식이라고 합니다. 저희 팀은 데이터를 통해 고객 접점 비즈니스 가치를 만들어가는 다양한 업무를 수행하고 있습니다. 개인화나 다양한 AI 기술의 활용, 제휴 데이터 수집/가공, 데이터 기반 캠페인 자동화/타겟팅 등이 대표적인 업무입니다. 이 글은 아래와 같이 이루어져 있습니다. ㅇ1부 . 개괄 . 인공 신경망, 연결주의 소개, 딥러닝이 나오기 전까지 . 이미지 인식의 고성능 모델 등장, CNN 그리고 AlphaGo . Transformer의 등장 . Transformer 학습하기 . GPT가 달려온 길 . ChatGPT 미래는 어떻게 전개될까요? . LLM의 역사 마무리 ㅇ2부 . 개괄 . 금융 적용 가능 분야 탐색 . 생성형AI의 어느 단계까지 내재화 대응할까요? . 오..