8300여명 동문 강력한 네트워크 구축
KAIST 경영대학은 전 학생 지도교수제를 시행하고, 전일제 재학생에게 연구공간을 24시간 제공해준다. /KAIST경영대학  제공

KAIST 경영대학은 전 학생 지도교수제를 시행하고, 전일제 재학생에게 연구공간을 24시간 제공해준다. /KAIST경영대학 제공

KAIST 경영대학(MBA)은 1995년 한국에서 처음으로 전일제 MBA를 개설해 운영해왔다. 국내 최고 이공계 연구대학이란 특성을 살려 기술과 경영을 융합한 전문인력을 양성하는 것이 목표다. 국내에서 유일하게 4개 국제기관에서 공인(AACSB, GMAC, EQUIS, PIM)받기도 했다. 2016년에는 영국의 파이낸셜타임스가 선정한 ‘이그제큐티브 에듀케이션 경영대학원 순위’에서 5년 연속 아시아 1위를 차지했다. 세계 순위는 21위였다.

김영배 학장

김영배 학장

KAIST 측은 세계적 수준의 교수진이 학생을 면밀히 지도해준다고 설명했다. 전 학생 지도교수제를 시행해 학교 생활 적응력을 높이고 깊이있는 연구에 도움이 된다는 얘기다. 전일제 재학생 전원에게는 개인별 연구공간도 24시간 제공해준다. 또 국내 최대 규모의 금융 실습시설인 로이터 트레이딩센터, 세계 실시간 금융정보 검색실 KOSCOM 금융정보센터 등도 운영하고 있다. 전일제 학생은 모두 기숙사에 입주할 수 있다.

동문 네트워크도 KAIST 경영대학의 자산이다. 22년간 8300여 명의 졸업생을 배출해 강력한 네트워크를 구축했다. 이들은 세계적인 기업 및 국내 주요 기업에서 핵심 인재로 활약하고 있다고 학교 측은 설명했다. 특히 경영공학 박사 졸업생의 45%가 대학교수로 임용됐다. 경영학 교수로는 국내 최다 배출이다.

KAIST 경영대학은 사회 및 경영 트렌드 변화를 반영한 지속적인 교육혁신을 통해 국내 경영교육을 선도하고 기술과 경영 지식을 아우르는 융합형 인재 양성에 앞장서왔다. 산업의 대변혁을 가져올 ‘4차 산업혁명’에 주목해 전통적인 경영 교육에 더해 최근 주목 받는 ‘비즈니스 애널리틱스(Business Analytics)’와 기업가정신 관련 커리큘럼을 강화하며 전문가 양성에 주력하고 있다.

테크노경영MBA는 KAIST 경영대학이 가장 먼저 개설한 국내 최초 2년 전일제 MBA 과정이다. 테크노경영MBA는 학생들이 비즈니스 애널리틱스에 대한 이해를 갖는 융합형 인재로 성장할 수 있도록 비즈니스 애널리틱스를 필수과목으로 지정하고, 비즈니스 애널리틱스 집중 분야를 운영하고 있다. 기본적인 개념 이해를 넘어 프로그래밍, 빅데이터 이해 및 통계적 분석 등 더욱 깊이 있는 기술적 분석능력을 갖추길 원하는 학생들을 위해 마련했다. 이를 통해 다양한 응용분야에서의 주요 의사결정과 경영전략 수립을 과학적, 체계적으로 해결할 인재를 양성하고 있다는 게 학교 측 설명이다.

정보미디어MBA는 비즈니스 애널리틱스 집중분야를 통해 사물인터넷(IoT) 기반 환경에서 대규모 데이터를 분석해 경영학적 통찰력을 도출할 수 있도록 교육하고 있다. 비즈니스 분석을 위한 경영학, 통계학 등 기본적인 지식뿐만 아니라 실제 데이터베이스의 설계에서부터 실험, 수집을 거쳐 통계적인 분석 기술까지 교육함으로써 실무능력 향상뿐만 아니라 융합적 사고력을 함양할 수 있도록 한다.

정보미디어MBA는 비즈니스 애널리틱스 집중분야에 비즈니스 애널리틱스, 비즈니스 애널리틱스를 위한 프로그래밍, 고급 비즈니스 애널리틱스, 빅 데이터 애널리틱스 실습, 고객관계관리 전략 및 고객분석, 데이터마이닝과 지능형 마케팅, 혁신을 위한 프로토타이핑, e-Business전략 교과목 등을 개설하고 있다.

금융MBA는 핀테크산업 부상에 따라 금융산업에서 정보기술과 금융 빅데이터 분석 능력을 갖춘 금융전문가를 양성하기 위해 금융프로그래밍과 금융데이터 분석 관련 커리큘럼을 강화했다.

금융공학 석사과정 금융 애널리틱스(Financial Analytics) 심화과정은 정보기술(IT) 지식이 강한 금융전문가를 양성하는 과정이다. 세계 금융산업의 새로운 패러다임을 열고 있는 핀테크 분야 전문가를 양성하기 위해 KAIST 본원 전산학과와의 협력을 통해 금융-IT 융합교육을 하고 있다. 해당 과정에서는 R을 이용한 금융통계분석 및 금융계량분석을 바탕으로 파이톤, 알고리즘을 배우는 금융공학프로그래밍, 데이터베이스와 뉴메릭 분석을 배우는 전산금융, 머신 러닝을 금융에 적용하는 금융공학 인공지능(AI) 및 기계학습, 빅데이터 분석을 기반으로 한 빅데이터와 금융자료 분석, 빅데이터를 이용한 신용위험 분석 등의 교과목을 개설했다.

이수빈 기자 lsb@hankyung.com

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