소개
경제 초보자로서 재테크의 첫걸음은 지출 통제라고 생각했습니다. 하지만 매일 가계부를 쓰거나, 한 달에 한 번 카드사 앱에 들어가 엑셀을 다운받아 분석하는 일은 너무 귀찮고 안하게 되더라고요. 그래서 누가 매주 내 지출을 자동으로 모니터링하고 뼈 때리는 피드백을 주면 어떨까? 하는 생각에 시도해보게 되었습니다.
카드사 지출 내역이나 토스 알림 데이터를 API를 통해 매주 일요일 아침 자동으로 수집
수집된 텍스트 데이터를 클로드로 넘겨서 카테고리별 과소비 항목을 분석하고 다음 주 지출 가이드라인이 담긴 재무 브리핑을 톡으로 받기
진행 방법
전체적인 자동화 파이프라인은 노코드 툴인 n8n을 활용했습니다. 카드 지출 내역은 개인 스크래핑 라이브러리를 활용해 API 형태로 호출하였고, 데이터 분석은 Claude API를, 최종 브리핑 발송은 Gmail 노드를 사용해 구현했습니다.
1. 카드 지출 내역 API 호출 및 데이터 정제
매주 일요일 밤, n8n 스케줄러가 작동하면서 지난 일주일간의 카드 승인 내역 API를 호출합니다. 가맹점명, 사용 금액, 결제 일시가 포함된 JSON 데이터를 받아와 1차로 정제합니다.
아래의 카드 결제 내역 데이터를 자바스크립트 데이터 배열로 정제해줘.
'가맹점명' 에서 배달의민족, 쿠팡, 요기요, 카카오T, 스타벅스 같은 핵심 키워드가 있다면 [배달, 쇼핑, 교통, 카페]라는 직관적인 카테고리(category) 키를 새로 추가해줘.
금액은 숫자형태로 변환해줘.
2. 카테고리별 지출 합산 및 이상 징후 포착
정제된 데이터를 바탕으로 이번 주에 어떤 카테고리에 돈을 가장 많이 썼는지, 지난주 대비 지출이 급증한 곳은 어디인지 계산하는 가벼운 필터링 코드를 n8n Code 노드에 심었습니다.
입력된 일주일간의 카드 소비 데이터셋을 바탕으로, 카테고리별 총지출 금액을 계산하는 자바스크립트 코드를 짜줘.
만약 특정 카테고리의 지출이 내가 설정한 주간 예산을 초과했다면, 'budget_over': true 라는 플래그를 추가해줘.
// 주간 소비 데이터 카테고리별 합산 및 예산 초과 체크
function analyzeSpending(items) {
const BUDGET_LIMITS = { '배달': 50000, '카페': 20000, '쇼핑': 100000 };
const summary = {};
items.forEach(item => {
const category = item.category || '기타';
const amount = parseInt(item.amount);
if (!summary[category]) {
summary[category] = { total: 0, budgetOver: false };
}
summary[category].total += amount;
});
// 예산 초과 여부 검사
for (const cat in summary) {
if (BUDGET_LIMITS[cat] && summary[cat].total > BUDGET_LIMITS[cat]) {
summary[cat].budgetOver = true;
}
}
return [{ spendingSummary: summary }];
}
3. AI의 재무 잔소리 리포트 생성 및 메일 발송
합산된 통계 데이터를 Claude API에게 던져, 다정하지만 뼈 때리는 말투로 주간 재무 보고서를 작성
너는 아주 냉철하면서도 나를 아끼는 개인 재무 컨설턴트야.
제공된 [주간 소비 요약 데이터]를 보고, 예산을 초과한 카테고리가 있다면 강하게 잔소리를 해줘.
그리고 다음 주에 지출을 줄일 수 있는 구체적인 행동 요령(예: 커피 텀블러 사용하기, 배달 앱 삭제하기 등)을 3가지 제안해줘.
HTML 이메일 형식으로 가독성 좋게 작성해줘.
결과와 배운 점
아직은 초보라 실현하는데에는 어려움이 있었지만, Gemini와 끊임없이 대화하며 가상의 파이프라인을 설계해 보았습니다. 복잡한 API 연동과 대량의 엑셀 데이터 정제도 n8n 같은 노 코드 툴과 LLM을 결합하면 머릿속 기획을 완벽히 자동화된 현실로 만들 수 있다는 확신을 얻을 수 있었습니다.
또한 직접 코드를 한 줄 한 줄 완벽하게 치지는 못하더라도, 전체적인 시스템 아키텍처(데이터 수집부터 AI 활용 그리고 결과 발송하는 부분까지)를 논리적으로 구상해 보는 것 자체가 경제·비즈니스 파트에서 AI를 어떻게 활용해야 하는지 배울 수 있는 좋은 기회였습니다.
도움이 필요한 부분 / 앞으로의 계획
지금은 비록 AI와의 대화를 통해 이렇게 만들 수 있다는 작동 원리와 프로토타입 구조를 배운 단계이지만, 앞으로 파이썬 기초와 n8n 사용법을 더 깊게 공부해 볼 생각입니다.
