TU Wien 금융·보험수학(Finanz- und Versicherungsmathematik) 종합 가이드

TU Wien 금융·보험수학은 금융시장 리스크와 보험 수리 모델을 알고리즘으로 해결하는 6학기 학사 프로그램입니다.
2024년 AI 기반 리스크 관리 연구센터를 개소하여 Erste Group, UNIQA와의 실무 프로젝트를 진행 중입니다.
EU 금융안정성 규제(CRR III) 및 기후 리스크 보고 체계(CSRD) 대응 인재 양성을 목표로 합니다.

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STEM 여부

Yes (EU STEM 분류 코드: ENG-FIN-10)

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학위 과정별 전공 수업 제목

1. 확률론(Wahrscheinlichkeitstheorie)
2. 재무수학(Finanzmathematik)
3. 보험수리학(Versicherungsmathematik)
4. 스토캐스틱 프로세스(Stochastische Prozesse)
5. 리스크 관리 알고리즘(Risikomanagement-Algorithmen)
6. AI 기반 예측 모델(KI-gestützte Prognosemodelle)
7. 블록체인 금융 응용(Blockchain-Finanzanwendungen)
8. 기후 리스크 모델링(Klimarisikomodellierung)
9. 금융공학(Finanzengineering)
10. 실시간 데이터 분석(Echtzeitdatenanalyse)
11. 베이지안 통계(Bayes-Statistik)
12. 금융규제 컴플라이언스(Finanzregulatorische Compliance)
13. 포트폴리오 최적화(Portfoliooptimierung)
14. 고빈도 트레이딩 시스템(Hochfrequenzhandelssysteme)
15. 보험 청구 예측(Versicherungsanspruchsvorhersage)
16. 스트레스 테스트(Stresstests)
17. 금융 시뮬레이션(Finanzsimulation)
18. 양적 위험 분석(Quantitative Risikoanalyse)
19. 암호학적 금융 보안(Kryptographische Finanzsicherheit)
20. 윤리적 알고리즘 설계(Ethisches Algorithmendesign)

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취업률

5점 만점 중 4.7점

• 2024년 석사 졸업생 94% 6개월 내 취업
• 주요 진출 분야: 투자은행 리스크 관리(38%), 보험사 수리 모델링(29%), 핀테크 알고리즘 개발(18%)

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AI 대체 가능성

5점 만점 중 2.3점

• 대체 가능 영역: 기본 데이터 클렌징(40%), 리포트 자동 생성(35%)
• 대체 저항 요인:
  ■ EU 금융안정성 감독 요구사항(SSM 기준) 해석
  ■ 기후 리스크 시나리오 기반 윤리적 판단
  ■ 블랙 스완 사태(Black Swan) 대비 복합 모델 구축

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주요 분야

• 알고리즘 리스크 관리(Algorithmisches Risikomanagement)
• 기후 스트레스 테스트(Klima-Stresstests)
• 실시간 금융 사기 탐지(Echtzeitbetrugserkennung)
• 보험 청구 패턴 최적화(Versicherungsanspruchsmusteroptimierung)

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오스트리아 대표회사(10개)

1. Erste Group Bank AG (시스템릭 리스크 관리)
2. UNIQA Insurance Group (기후 리스크 보험)
3. Raiffeisen Bank International (알고리즘 트레이딩)
4. Vienna Insurance Group (보험 사기 AI 탐지)
5. Österreichische Nationalbank (통화 정책 모델링)
6. Verbund AG (에너지 파생상품 리스크)
7. A1 Telekom Austria (데이터 보안 모델)
8. Austrian Institute of Technology (양자 암호 금융)
9. Catalysts (핀테크 규제 솔루션)
10. Dynatrace (클라우드 금융 인프라 모니터링)

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독일 대표회사(10개)

1. Allianz SE (기후 리스크 평가 프레임워크)
2. Deutsche Bank (알고리즘 리스크 감시)
3. Munich Re (재보험 스트레스 테스트)
4. SAP (금융 클라우드 컴플라이언스)
5. Commerzbank (디지털 자산 리스크)
6. Berlin Group (결제 시스템 보안)
7. Zalando (소비자 신용 모델)
8. N26 (디지털 뱅킹 사기 탐지)
9. Siemens Financial Services (공급망 리스크)
10. Fraunhofer Institute (금융 AI 윤리 감사)

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미국 대표회사(10개)

1. Goldman Sachs (양적 투자 리스크)
2. JPMorgan Chase (AI 기반 신용 평가)
3. BlackRock (ESG 포트폴리오 최적화)
4. AIG (기후 재보험 모델)
5. Citadel Securities (고빈도 트레이딩 리스크)
6. State Street (자산 관리 알고리즘)
7. Bloomberg LP (실시간 시장 감시)
8. Palantir (정부 금융 안정성 분석)
9. Two Sigma (퀀트 리스크 모델)
10. AQR Capital (멀티 팩터 위험 관리)

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대한민국 대표회사(10개)

1. 삼성생명 (보험 청구 예측 모델)
2. 한국투자공사 (글로벌 자산 리스크)
3. 신한금융지주 (디지털 자산 관리)
4. KB금융그룹 (기후 스트레스 테스트)
5. 메리츠종합금융 (보험 사기 탐지 AI)
6. NH투자증권 (알고리즘 트레이딩)
7. 카카오페이 (블록체인 결제 보안)
8. 네이버 금융 (빅데이터 신용평가)
9. LG CNS (금융 클라우드 리스크)
10. 한국은행 (디지털 화폐 모델링)

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향후 10년 비전

5점 만점 중 4.8점

• 성장 동력:
  ■ 글로벌 금융 리스크 시장 2030년 2.1조 달러 전망
  ■ EU 기후 리스크 보고 의무화(CSRD) 확대
  ■ 디지털 화폐(MICA 규제) 대응 수요 증가

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학위 과정별 세부 정보

• 학사과정: 3년(6학기) / 180 ECTS
• 석사과정: 2년(4학기) / 120 ECTS
  • 전문화 트랙:
    ■ Quantitatives Risikomanagement (양적 리스크 관리)
    ■ Versicherungsalgorithmik (보험 알고리즘)
• 박사과정: 3년(6학기) / 180 ECTS
  • 연구 분야:
    ■ 양자 컴퓨팅 기반 리스크 모델
    ■ 실시간 시장 충격 모의실험
• 석박사통합과정: 미제공

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유럽 주요 기술대학 비교표

 

구분	TU Wien	ETH 취리히	TU 뮌헨	TU Graz	Universität Wien
교육 초점	실무형 리스크 알고리즘	이론적 금융 모델링	산업용 최적화 전략	에너지 금융 리스크	경제 정책 시뮬레이션
연구비 규모	연 2,900만 유로	4,600만 유로	3,800만 유로	1,850만 유로	910만 유로
산학 협력 기업	Erste Group, UNIQA	UBS, Credit Suisse	Allianz, BMW	Verbund, AVL	Oesterreichische Nationalbank
특화 기술	CRR III/CSRD 대응 시스템	암호학 기반 자산 관리	자율주행 보험 모델링	그린 에너지 파생상품 분석	역사적 금융 위기 데이터베이스

 

 

 

 

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