감정을 바탕으로 사용자의 소비 패턴을 파악하여 이후 사용자가 자금을 관리하는데에 도움을 주고자 설계된 프로젝트입니다.
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🧐 문제 정의
1. 수동으로 기록해야하는 가계부의 기록 누락 가능성과 지속적 관리의 불편함이 있습니다.
2. 불규칙적이거나 규칙성을 띠는 소비 패턴의 정확한 원인 분석 어려움이 있습니다.
3. 기존의 일기 애플리케이션과 가계부 애플리케이션은 따로 운영되어 상호 종속성이 높은 감정과 소비 데이터를 동시 분석하기 어려움이 있습니다.
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💡 문제 해결
1. 토스 거래 내역을 기반으로 노션 가계부 DB를 자동으로 구축하여 수기 입력의 번거로움과 누락 문제 해결
2. 사용자가 노션 일기 데이터베이스에 업데이트
3. 가계부 데이터베이스와 일기 데이터베이스를 날짜 속성 기준으로 전처리 및 조인하여 통합 DB 생성
4. 통합된 데이터를 LLM이 분석하여, 단순 통계를 넘어 감정과 소비의 상관관계를 짚어주는 맞춤형 피드백을 자동 발행
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⚙️ 핵심 기능
1. 금융 데이터 자동 처리
은행이나 카드사에서 다운로드한 거래 내역 파일을 자동으로 노션 가계부 DB로 변환하는 기능입니다.
구글드라이브에 거래내역 파일이 업로드 되면 워크플로우가 시작됩니다. (트리거) Upstage Document Parse 노드를 통해 구글 드라이브에서 HTML 파일로 변환한다. Code 노드로 HTML 파일을 테이블 형태(JSON)로 변환합니다.
2. 일기 및 감정 데이터 분석
노션에 작성된 일기의 제목, 날짜, 본문 내용을 추출하여 테이블 형태로 만듭니다. 테이블을 Upstage Solar Pro2 모델에 전달하여 본문 내용 요약을 하고, 사용자가 느꼈을 감정을 분석하여 한 단어로 추출합니다. 추출한 두 속성(요약, 감정)을 테이블에 추가합니다.
3. 소비 내역과 일기 내용을 종합하여 인사이트 도출
1, 2에서 추출한 테이블을 날짜 속성을 기준으로 하나로 통합하여 날짜별 테이블을 만듭니다. 날짜별로 지출 및 수입 내역을 계산하여 날짜별 소비 및 일기 통합 테이블을 추출합니다. 추출한 테이블을 Upstage Solar Pro2 모델에 전달합니다. AI 모델이 감정에 따른 소비 패턴을 분석하여 사용자에게 피드백을 제공합니다.
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🎬 데모 영상
Write your awesome label here.
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👥 팀원 소개
김건호 - 기초 틀 작업 및 전체 워크플로우 관리 보조 - 플로우차트 작성 - zvzv1919@naver.com
김나연 - 전체 워크플로우 관리 및 일기 가계부 병합 - na020306@gmail.com
김용성
- 일기 데이터 및 필요 데이터 추출, PPT 작업
- soomunk3094@gmail.com
장윤경 - 은행 거래내역 및 가계부 워크플로우 작성 - jygyeong10@gmail.com
