신한은행 금융일반 AI 활용 과제 면접 예상 과제 10선 및 상위 1% 답안 예시 (26년 하반기)
■ 이 글이 다루는 것 — Executive Summary
신한은행 2026년 하반기 일반직 신입행원 채용은 통합면접에 AI 협업면접을 포함합니다. 이 글의 금융일반은 공고의 개인/기업금융 일반직을 뜻합니다. 금융일반이라는 이름은 2025년 하반기 일반직 신입행원 응시 후기에서 쓰인 표기입니다. 지원자는 금융업무를 이해하는 데서 나아가 AI가 제안한 판단을 고객 상황에 맞게 고쳐야 합니다.
PRESS9의 2026년 10월 7일 보도에 따르면 지원자는 면접장에서 받은 과제를 생성형 AI로 풉니다. AI가 낸 답에서 부족하거나 틀린 내용을 찾아 최종 해결안을 만듭니다. 신한은행은 고객분석과 자산관리 에이전트를 활용하고 있습니다. 영업 기회를 찾는 속도와 고객을 보호하는 판단이 함께 필요한 국면입니다.
흔한 답은 AI의 분석과 판단을 그대로 받아들이고 실행 계획을 붙입니다. 차별화된 답은 AI가 내린 결론을 원자료와 대조하고 고객 요청에도 맞는지 확인합니다. 자료가 빠진 경우와 조건을 충족하지 못한 경우도 구분합니다. 확인을 기다리는 업무와 먼저 진행할 업무를 나누면 신중함과 실행 속도를 함께 보여 줄 수 있습니다.
이 글은 예상 과제 10개를 실었습니다. 과제마다 문제, 배경, 과제, 출제 의도, 해결 프레임, 상위 1% 발표 예시, 면접관 꼬리질문, 해설서를 같은 순서로 담았습니다. 앞 과제는 IRP 상담 대상 선정, 중소기업 공급망 금융 검토, 정보 유출 관련 고객 보호 대응을 다룹니다.
이어지는 과제들은 개인/기업금융 업무에서 AI의 분석과 행원의 판단을 연결하는 문제를 다룹니다. 공통된 기준은 고객에게 영향을 주는 결정을 어떤 근거로 내렸는지 설명하는 것입니다. 과제 앞에는 면접 전형, 기업, 직무 분석을 두어 바뀐 전형과 사업 방향, 상담과 심사에서 구분할 정보를 정리했습니다.
■ 면접 전형/기업/직무 분석
① 면접 전형 분석
금융투자협회에 2026년 9월 9일 게재된 공고의 공식 명칭은 일반직 신입행원입니다. 담당 분야는 개인/기업금융이며 일반과 지역인재로 나뉩니다. 금융일반은 링커리어에 올라온 2025년 하반기 일반직 신입행원 응시 후기에서 쓰인 명칭입니다. 이 글은 일반직의 고객 상담과 기업금융 업무를 대상으로 합니다.
2026년 하반기 전형은 지원서 접수와 영상인터뷰, 역량검사로 시작합니다. 이후 SLT, 통합면접, 채용검진 순으로 진행됩니다. 지원서 접수는 2026년 9월 17일 마감됐습니다. 공고에는 2026년 12월 중 입문연수 시작 예정이라고 적혀 있습니다. 통합면접에는 심층면접, 그룹면접, AI 협업면접이 포함됩니다.
PRESS9는 2026년 10월 7일 AI 협업면접의 진행 과정을 보도했습니다. 지원자는 면접장에서 받은 과제를 파악하고 AI에 요청을 작성합니다. 나온 답의 오류나 부족한 부분을 찾아 다시 묻거나 수정합니다. 최종 해결안에는 지원자의 판단이 들어가야 합니다. 요청 내용과 결과를 고친 이유가 함께 평가 대상이 됩니다.
녹색경제신문의 2026년 9월 16일 보도는 은행의 평가 취지를 전했습니다. AI를 도구로 문제를 풀고 결과를 검증해 자기 판단을 반영하는지를 본다는 설명입니다. 따라서 AI 활용을 많이 보여 주는 것만으로는 부족합니다. 어떤 제안을 채택했고 무엇을 제외했는지 업무 근거로 설명해야 합니다.
직전 전형과의 차이도 구분해야 합니다. 2025년 하반기 공고는 면접을 2단계로 안내했습니다. 2026년 하반기에는 통합면접으로 바뀌었습니다. SLT도 NCS와 적성, 신한 FIT TEST로 구성됩니다. 지난 전형의 금융상식과 디지털 리터러시 구성을 이번 공고에 그대로 대입하면 준비 방향이 달라집니다.
2026년 6월 16일 게시된 링커리어의 2025년 하반기 일반직 후기는 인성, 토의, PT를 소개합니다. 상품 관련 제시문을 검토하고 다른 지원자의 질문에 대응한 경험도 담겨 있습니다. 이 내용은 직전 전형의 사례입니다. 이번 준비에서는 과거 형식 암기보다 금융 판단을 설명하고 반론을 처리하는 능력을 가져와야 합니다.
준비할 때는 자료의 사실, 계산 결과, 추가 확인이 필요한 항목을 나눠 읽어야 합니다. AI에는 표를 요약시키거나 대안을 비교하도록 요청할 수 있습니다. 이후 원자료와 대조해 누락과 잘못된 연결을 찾아야 합니다. 고객의 행동을 예측한 문장과 실제로 확인된 고객 의사도 구분해야 합니다.
발표에서는 결론과 실행 범위를 먼저 말하는 편이 좋습니다. 자료가 갖춰진 업무는 무엇이고 어떤 결정은 보완 뒤에 할지 이어서 설명합니다. AI의 제안을 거절한 이유뿐 아니라 받아들인 이유도 필요합니다. 확인 요청의 대상과 다음 행동을 구체화하면 검토 과정이 실행 계획으로 이어집니다.
② 기업 분석
신한금융그룹의 2026년 7월 14일 보도자료는 하반기 전략으로 Wide & Deep을 소개했습니다. 고객기반을 넓히고 고객관계를 깊게 한다는 방향입니다. IRP 상담 대상 선정 과제에서는 연락 대상을 늘리는 데서 그치지 않아야 합니다. 고객의 자금 목적을 이해하고 후속 상담을 이어 갈 이유를 만드는 판단 근거가 됩니다.
비즈워치의 2026년 7월 22일 보도에 따르면 고객분석 에이전트는 고객군과 영업 멘트를 제안합니다. 자산관리 에이전트는 생애주기와 자산현황 등을 분석합니다. 같은 보도는 맥락 판단과 최종 승인, 고객 신뢰 관계를 사람이 맡는 원칙도 소개합니다. AI의 고객 분류는 상담 대상을 찾는 데 활용하되, 상품 권유는 고객의 목적과 조건을 확인한 뒤 판단해야 합니다.
헤럴드경제의 2026년 2월 15일 보도는 그해 상반기 영업점 평가에서 소비자보호를 강조했습니다. 표준판매 절차와 금융사기 예방이 포함됩니다. IRP 과제는 고객에게 적합한 설명을 했는지, 정보 유출 대응 과제는 피해 확대를 막는 행동을 했는지 살펴야 합니다. 판매와 보호를 별개의 업무로 다루면 고객 판단이 끊어집니다.
2026년 2월 출시된 공급망 지급결제 플랫폼은 협력업체의 거래 대금 지급과 결제를 관리합니다. 이코노미사이언스의 2026년 3월 2일 보도는 판매기업의 매출채권 할인 기능을 소개했습니다. 기업금융 과제에서는 매출 규모보다 채권의 상태와 입금 시기를 읽어야 합니다. 플랫폼의 기능과 개별 기업의 이용 가능 조건도 나눠 판단해야 합니다.
MTN은 2026년 10월 1일 고객 약 2만5천명의 정보 유출과 은행장 사과를 보도했습니다. SBS Biz는 2026년 10월 6일 금감원의 검사 전환을 전했습니다. 고객 보호 과제에서는 이 사실을 근거로 보안과 상담의 연결을 살펴야 합니다. 개별 고객의 거래 피해는 상담 내용과 거래 확인을 통해 별도로 판단해야 합니다.
③ 직무 분석
공고의 담당업무는 여신, 수신, 외환, 퇴직연금 상담과 상품 판매입니다. 종합자산관리 컨설팅과 전담고객, 전담기업 관리도 포함됩니다. 공통점은 고객의 현재 상태를 금융 선택으로 연결한다는 것입니다. AI가 자료를 정리하더라도 고객의 목적과 실행 조건을 묻는 과정은 행원이 맡아야 합니다.
퇴직연금 상담에서는 계좌 보유 여부와 상담 필요를 구분해야 합니다. 특정 은행의 계좌 목록만으로 고객의 전체 연금 준비를 판단할 수는 없습니다. 과제 자료에서는 타사 보유 여부, 자금 사용 시기, 상담 의사를 각각 살펴야 합니다. 연락 가능 여부와 상품 권유에 필요한 정보도 서로 다른 조건으로 읽어야 합니다.
기업금융에서는 청구한 금액과 실제로 들어올 자금을 나눠 봐야 합니다. 납품, 검수, 지급 조건이 다르면 입금 시기도 달라집니다. 과제에 포함된 거래 문서와 현금흐름표를 연결해야 합니다. AI가 계산한 부족액도 입금일과 지출일이 어떤 자료에 근거했는지 확인한 뒤 해석해야 합니다.
고객 보호에서는 신고 내용과 확인한 거래 사실을 구분해야 합니다. 링크를 눌렀다는 진술, 인증정보를 입력했다는 진술, 송금 진행 여부는 대응의 긴급성을 다르게 만듭니다. AI가 붙인 위험 명칭만으로 고객 조치를 결정하면 필요한 행동이 흐려집니다. 다음 피해 가능성을 줄이는 행동부터 구체화해야 합니다.
자료를 다루는 방식도 직무 판단에 포함됩니다. 업무에 필요한 정보만 AI에 전달하고 원문과 요약을 연결해야 합니다. 고객을 식별하는 정보와 분석용 구분값을 나누면 검토에 필요한 맥락을 보존할 수 있습니다. 실행 이후에는 판매나 처리 건수와 함께 설명 누락, 재문의, 보완 요청의 원인을 살펴야 합니다.
배경의 [사실]은 공개 자료로 확인한 내용이고, [내부가정]과 [외부가정]은 과제를 풀기 위해 회사 안팎의 조건을 정해 둔 가정입니다.
■ 과제 1. AI 추천 고객의 IRP 상담 순서 결정
■ 문제
AI가 IRP 미보유 고객을 일괄 추천한 상황에서 고객별 정보의 차이와 상담 여력을 반영해 연락 순서와 상품 권유 전 확인 조건을 확정하는 것이 과제입니다.
■ 배경
[사실] 신한금융그룹의 2026년 7월 14일 보도자료는 고객기반 확대와 관계 심화를 뜻하는 Wide & Deep을 소개했습니다. 비즈워치의 2026년 7월 22일 보도에 따르면 고객분석 에이전트는 연령, 연소득, 수신잔액 등을 활용해 고객군과 영업 멘트를 제안합니다.
[사실] 같은 비즈워치 보도에는 개인형 IRP가 없는 직장인 고객에게 상담을 제안한 사례가 실렸습니다. 은행의 AI 운영 원칙은 휴먼 인 더 루프입니다. 대량 분석과 이상 탐지는 AI가 맡고, 맥락 판단과 최종 승인, 고객 신뢰 관계는 사람이 맡는다고 설명했습니다.
[내부가정] 경기 지역 영업점에 직장인 고객 60명의 상담 검토 목록이 전달됐습니다. 이 가운데 해당 은행의 IRP가 없는 고객은 36명입니다. 자료에는 연령대, 소득 구간, 수신잔액 구간, 최근 상담 메모가 있습니다. 타사 연금 보유와 향후 자금 사용 계획은 일부 고객의 메모에만 있습니다.
[내부가정] AI는 IRP 미보유 고객 모두에게 우선 연락하라고 제안했습니다. 수신잔액이 낮은 고객에게는 높은 수익을 강조한 안내 문구도 만들었습니다. 그러나 이 목록에는 최근 상담을 거절한 고객과 주거자금 사용을 앞둔 고객이 함께 있습니다. 소득 구간만으로 여유자금을 판단한 문장도 포함됐습니다.
[내부가정] 업무 목적의 연락 가능 여부와 최근 거절 이력은 별도 자료에서 확인할 수 있습니다. 상담 인력은 기존 예약 업무도 맡고 있어 추천 고객을 한꺼번에 상담하기 어렵습니다. AI에는 식별정보를 뺀 요약 자료만 넣습니다. 상품 권유 단계에서는 고객 목적과 관련 정보를 확인하는 절차를 따릅니다.
[외부가정] 같은 직장인이라도 연금 준비와 가까운 시기의 지출 계획은 다릅니다. 일부 고객은 타사에서 이미 연금을 운용하고 있습니다. 고객은 연락 목적과 상담 선택권을 명확히 안내받기를 원합니다. 상담 의사가 있는 고객도 자금 사용 계획에 따라 설명받을 내용과 다음 행동이 달라집니다.
배경 요약: 핵심 병목 = IRP 미보유를 상담 필요와 상품 적합성으로 연결한 AI 추천 / 달성 목표 = 연락 조건과 고객 목적을 확인해 상담 순서를 정하고 권유 전 필요한 정보를 확보합니다.
■ 과제
위 배경 자료를 분석하고, AI 추천을 검증해 고객별 연락 순서와 상담 내용, 상품 권유 전 확인 조건을 정하는 구체적 전략을 제시하시오.
■ 출제 의도
문제 인식에서 차별화된 답변은 계좌 미보유와 상담 필요를 구분합니다. 흔한 답변은 미보유 고객을 모두 같은 영업 기회로 보고 연락량을 늘리는 방안을 제시합니다. 고객이 연락을 받을 조건도 함께 살펴야 합니다.
자료 해석에서 차별화된 답변은 정보가 비어 있는 고객과 목적이 확인된 고객을 나눕니다. 흔한 답변은 소득과 잔액만으로 투자 여력과 선호를 판단합니다. 타사 연금과 자금 사용 계획을 확인할 질문이 필요합니다.
실행 계획에서 차별화된 답변은 먼저 연락할 대상과 추가 확인할 대상을 정합니다. 흔한 답변은 분류만 늘리거나 모든 상담을 미룹니다. 기존 예약 업무를 고려해 실제로 처리할 상담 범위를 제시해야 합니다.
AI 결과 검증과 설명에서 차별화된 답변은 추천 문장의 근거와 수정 이유를 연결합니다. 흔한 답변은 AI 활용 사실이나 오류 지적에 머뭅니다. 수정한 안내 문구가 고객에게 어떤 선택을 남기는지도 보여 줘야 합니다.
■ 해결 프레임
문제 정의에서는 연락 허용, 상담 필요, 상품 권유 조건을 분리합니다. 현상 분석은 추천 목록과 상담 메모를 대조하는 데서 시작합니다. 거절 이력과 자금 사용 계획을 먼저 확인하고, 타사 연금 정보의 빈칸은 추가 질문으로 남깁니다.
전략은 연락 조건 정리, 상담 목적 확인, 권유 전 정보 보완으로 나눕니다. 기존 예약을 처리하며 목적이 확인된 고객부터 상담합니다. 이후 처리 여력에 맞춰 대상을 넓힙니다. 상담 수락뿐 아니라 취소 이유, 설명 누락, 재문의도 함께 추적합니다.
결론은 전원 권유를 목적 확인 중심의 순차 상담으로 바꾸는 것입니다. AI 활용 과정은 식별정보를 뺀 자료로 분류와 질문 초안을 요청하는 데 씁니다. 낮은 잔액을 높은 수익 선호로 연결한 문장은 제외합니다. 타사 보유와 자금 목적이 빈칸인 경우에는 권유 판단을 유보하고 필요한 질문을 적습니다.
■ 상위 1% 발표 예시
[ 연락 순서부터 바꾸겠습니다 ]
결론부터 말씀드리겠습니다. 저는 AI가 추천한 전원에게 IRP를 권유하는 대신, 연락 조건과 상담 목적을 확인해 순서대로 상담하겠습니다. 이미 목적을 밝힌 고객의 상담은 먼저 진행하겠습니다. 정보가 부족한 고객에게는 가입 제안보다 필요한 질문을 먼저 드리겠습니다.