[DB 금융 경제 공모전] 2021년 제 11회 우수상 후기

ㅠㅠ 진작 올렸어야 이번 12회를 준비하시는 분들께 작은 도움이라도 되었을텐데...

취준에 취뽀해도 햇병아리 사원이라.. 계속 미뤄왔네 ㅠㅠ

​

공모전 출품작 제목은 [파라메트릭 방식을 이용한 배달 플랫폼 내 별점 하락 보상 보험]으로

보험 부문 우수상을 수상했습니다!

​

이 글도.. 취업후기처럼 엄청 긴 대서사가 될 것 같아요..

준비 단계명과 옆에 기간을 써둘텐데, 단계마다 중첩되는 기간도 있어서 유도리있게 봐주시면 됩니다!

​

- 준비 기간 : 8주

- 팀 : 본인 포함 2명

- 본인과 팀원은 모두 보험계리사 자격시험 준비를 했기에 보험상품 모델링이나 보험료 산출, 수익성 분석에 대한 이론은 알고 있던 상황

- 보험분야로 참가

​

2~3일 동안 팀원과 각자 어떤 쪽으로 공모전 방향을 잡으면 좋을지 조사했다.

조사한 아이디어로는 MZ세대와 변액보험, 미니보험 등등이 나왔는데

기업평판리스크에 대한 리포트를 토대로 배달앱 '리뷰'에 대한 리스크를 측정해보기로 결정했다.

배달앱에 등록된 한 가게를 작은 기업으로 보고 가게의 평판을 리뷰가 결정한다는 가정이었다.

​

보통 아이디어를 찾고 방향성을 잡는데 오랜 시간이 걸린다고는 했지만

나랑 팀원은 나중에 아이디어를 빌드업하다 다시 처음으로 돌아와야하는 순간이 있을 수 있으니

빠르게 시작해보고 나중에 진행이 어려워지면 다시 아이디어 회의를 하기로 했다!

​

블랙컨슈머, 리뷰 문화, 배달앱 환경 등등 보험상품을 만드는 배경에 대한 조사를 했다.

거기에 더하여 '평판리스크'와 실제 평판리스크를 보장위험으로 삼는 '평판보험'에 대한 조사도 했다.

국내 기사, 논문 뿐만 아니라 해외 기사, 논문도 활용했다.

구글 스콜라에 가서 검색하고자 하는 키워드를 한국어, 영어, 일본어, 중국어, 스페인어로 검색했었다.

파파고.. 쵝오

​

보험의 대상이 되는 리스크 즉, 부보리스크를 삼기위해 악성리뷰에 대한 정의를 다시금 내리고, 이게 진짜 '위험'인가 확인해나가는 작업을 했다.

​

실제 보험의 고객층으로 본 요식업 가게 사장님들께 전화로 가게 사정과 배달앱에 대한 생각, 리뷰에 대한 개인적인 민감도 정도를 여쭤보기도 하고,

'아프니까 사장이다'라는 요식업 자영업주분들의 커뮤니티에서 보험 컨셉에 대해 여쭤보고, 댓글로 신랄하지만 꽤나 디테일한 피드백을 받을 수 있었다.

​

그렇게 나온 가정은 '악성 리뷰는 가게 매출을 떨어뜨린다'

이 가정을 회귀식으로 작성하고 통계분석을 하기 위한 데이터를 모아 분석을 실시했다.

데이터는 파이썬을 활용해 요기요 웹크롤링을 했고, 서울권에 누적리뷰가 2000개 이상인 가게를 대상으로 하여 약 90만개의 리뷰 데이터를 수집했다.

파이썬으로 크롤링할 때, 영화리뷰와 감정분석에 대한 파이썬 코드가 github에 올라와있어 활용했다! (나중에 길에서 업로드하신 분과 마주친다면 감사합니다 넙죽 절할것.) 데이터 클렌징을 하고 분석을 위해 요리 조리 활용하는 단계에서 어려움이 생기면 구글에 물어보거나 파이썬을 매우매우 잘하는 친구에게 물어보면서 했다!

​

그렇게 수집한 데이터를 토대로 '악성'을 파악하기 위해 감정분석을 해보려 했지만 그건 실패했고,,,

유도리있게 방향을 바꿔서 리뷰에 대한 논문을 읽으며 여러 독립변수들을 잡아냈다. 효과적인 통계분석을 위해 학기에 수강했던 계량경제학 공부를 다시했고, 울드리지 교수님의 Introductory Econometircs 교과서를 여러번 봤다. 그럼에도 부족한 부분은 역시 구글..

​

통계분석은 R로 진행했다.

파이썬으로 진행하려 했는데, 자유자재로 데이터를 움직여가며 분석할 수 있는 실력이 되지 못했고,, 실력을 키우며 논문을 작성하겠다는건 유토피아였다. 그래서 패키지로 데이터만 넣으면 결과를 딱! 보여주는 R을 활용해 패널데이터분석을 실시했고, 과거 리뷰가 현재 리뷰에 영향을 미치는 정도를 파악하고자 시계열분석도 실시했다.

​

정리하자면, 방향성은 가게 사장님들과 함께 소통하며 잡았고, 데이터 수집 및 클랜징은 파이썬으로, 통계분석은 R로!

​

보험상품 모델링은 앞서 부보위험 측정하는 단계와 거의 비슷한 시기에 진행했다.

기업의 평판리스크 보험을 벤치마킹하면서 '파라메트릭 모델'이라는 신모델을 공부했다. 파라메트릭 방식의 보험상품 구조를 구성하고, 우리가 새로이 정의한 부보위험인 '별점하락리스크'가 수집 데이터 상에서 몇 번 나타나고 있는지 측정해 보험료를 산출했다.

​

파라메트릭 모델에서 보험료 산출 구조는 고정 보상액 × 기대 발생 빈도 이다.

자세한 구조는.. 보험계리 지식이 들어가야하는데..

대략적으로 이야기하자면 경험데이터를 토대로 분포를 가정하기 위해 보는 몇가지 척도가 있다. 기대값과 분산의 관계라던지 ab class라던지... 그런 기준들을 토대로 보았을 때 별점하락리스크 발생 빈도는 음이항분포를 따른다고 보는 것이 적절했고, 그렇게 기대 발생 빈도를 측정했다.

그리고 가게별 리스크 발생 빈도에 대한 그래프를 보았을 때, 가게의 개별 특성으로 보험료 할인할증이 들어가야 보험료의 공정성에 부합할 것 같았다. 그렇게 표준보험료를 산출하고 이에 할인할증률을 반영한 할인할증보험료까지 산출했다.

​

수익성분석은 빈도의 음이항분포를 베이스로 하는 몬테카를로 시뮬레이션을 진행했다!

​

그렇게 나온 보험 상품 요약..!

​

논문 구성은 다음 목차와 같다!

논문을 쓰면서는 추가적인 보험서비스 프로토타입을 구체화하고,

연구를 진행하는 동안 들었던 아쉬웠던 부분, 연구의 한계, 그럼에도 의미를 갖는 부분에 대해 서술했다.

아무래도 학부생이고 실제로 보험개발을 해보지도, 하는걸 보지도 못했던 지라

한계가 있다면 솔직히 드러내며 오히려 피드백을 받을 수 있는 시간을 갖고자 했다.

​

그렇게 완성된... 25페이지의 논문...

​

그렇게 제출하고 두어달 후에 본선에 진출했다는 연락을 받았다!

신나서 팀원이랑 소리지르며 전화했던 기억이 난다 ㅎㅎ

​

디자인 능력이 출중한 나의 팀원이 이쁘게 PPT도 만들어주고 스티브 잡스로 보일 수 있게 애니메이션 효과도 멋들어지게 넣어주었다.

스티브 잡스 로망 누리기 위해 발표 연습 열심히 했었다.

​

본선에 가서는 너무 긴장한 탓에 마스크를 벗고 발표해야했는데 마스크 벗는걸 까먹고 ㅋㅋㅋㅋ

마스크 말고는 실수난 부분이 없어서 참 다행이다..

​

발표를 하고 나면 심사위원이신 교수님 세 분과 DB금융연구소 부사장님의 질문 및 피드백 시간이 주어진다.

보험의 아이디어 자체도 특이해서 그런지 피드백보다는 교수님들의 관심과 궁금증을 해결하는 시간이었다!

나와 팀원은 통계분석을 하며 모델의 유효성이 염려되었어서 논문에도 발표자료에도 한계점에 유효성을 넣었는데

부사장님께서 염려되는 부분에 대해서는 실무에서도 어려움을 겪는 부분이라며 오히려 격려해주셨다... (감동 ㅠㅠ)

​

그렇게 우리는 우수상(2위)를 수상했다!

​

사실 수상과 상금도 물론 너무너무 달콤하지만,

공모전 발표가 모두 끝나고 다들 귀가준비를 하는 때에 금융연구소 부회장님이시자 DB생명 부회장님께서 직접 자리에 찾아오셔서 우리 연구에 대한 관심을 보여주셨다. '파라메트릭 보험은 어떻게 알게 됐는지, 기업 평판리스크를 공부하며 어땠는지' 등등. 큰 그룹의 부회장까지 오르신 높은 분이 학생 신분인 나에게 오셔서 이런 저런 피드백과 보험계리에 대한 열정을 응원해주시니 정말 큰 감동이자 벅찬 순간이었다!

​

- 정답은 없다! 한계가 보이고 부족함이 보인다면 왜 한계를 맞았는지 솔직하게 풀어내고 앞으로의 개선 방향에 대해 생각하면 된다. 완벽한 건 없다는 걸 항상 생각하기.

- 국내 기사, 논문 외에도 해외 자료 찾아보기! 파파고로 열심히 돌려서 보면 순간 내가 똑똑한가?하는 마법이 걸리기도 한다.

- 연구를 하는 동안 문뜩 드는 아이디어나 생각, 개선방향, 한계점은 스쳐보내지말고 꼭 기록하기!

- 모르는게 생기면 네이버보다는 구글로! 한국어로 쳐서 안나오면 영어로 쳐볼것! 'how to...'

​

​

이번.. 대장정을 함께 해주신 분들께 너무너무 감사드리며

이 글을 읽은 모든 분들의 노력이 빛이 나기를