AI와 금융앱 연동해 지출 카테고리 자동 분류하기

가계부를 작성할 때 가장 귀찮은 과정은 ‘지출 내역을 하나하나 분류하는 일’입니다. 하지만 요즘은 AI와 금융앱을 연동하면, 소비 데이터를 불러오기만 해도 자동으로 카테고리 분류 → 분석 → 절약 포인트 제안까지 가능합니다. 이번 글에서는 그 방법과 활용법을 정리해 보겠습니다.

1️⃣ 왜 카테고리 자동 분류가 중요한가?

• 소비 패턴 파악 용이: 어떤 영역(식비·교통·주거 등)에 과소비가 집중되는지 한눈에 확인
• 시간 절약: 매달 수십 건의 지출을 직접 태깅하는 노동을 AI가 대신 처리
• 분석 고도화: 카테고리별 변화 추세(예: 외식비 ↑, 구독비 ↓)를 바로 파악

2️⃣ 실전 프로세스

1. 금융앱 데이터 불러오기

• 토스, 뱅크샐러드, 카카오뱅크 등에서 거래 내역 CSV 다운로드
• 항목: 날짜 / 금액 / 가맹점 / 카테고리

2. AI 분류 요청하기

프롬프트 예시:
“아래 지출 내역을 식비, 교통비, 주거비, 쇼핑, 건강/의료, 여가, 구독, 기타 등으로 분류해 줘. 가능하다면 중복 지출이나 불필요한 지출도 표시해 줘.”

3. 자동 분류 + 시각화

• ChatGPT가 카테고리별 합계·비율을 자동 계산
• 구글시트/노션 연동 시 자동 차트 생성 → 소비 습관의 시각화 가능

3️⃣ 활용 사례

• 중복 구독 찾기: 넷플릭스·왓챠 등 비슷한 OTT가 동시에 결제되는 경우 자동 탐지
• 소액 지출 누적: 커피·편의점 결제가 월 10만 원 이상인 패턴 발견
• 이상 거래 감지: 특정 월에 교통비가 갑자기 2배 이상 증가했을 때 알림

4️⃣ 추천 도구 조합

• AI + 구글시트: ChatGPT API를 활용한 자동 분류·집계
• 토스/뱅크샐러드 앱: 기본 카테고리 분류 + AI 분석 결합
• Zapier/IFTTT: 금융앱 → 구글시트 자동 업데이트 → AI 분석 루틴 완성

✅ 결론

이제는 매번 손으로 가계부를 적을 필요가 없습니다. AI와 금융앱을 연동하면, 지출 데이터를 자동으로 정리하고, 분석과 절약까지 이어주는 생활 코치가 될 수 있습니다.

오늘도 긴 글 읽어주셔서 감사드립니다.
다음 글에서는 “AI로 저축률·투자율 최적화 시뮬레이션하기”를 다뤄, 실제 금융 목표 달성까지 연결할 수 있는 방법을 알아보겠습니다.

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