AI
MyBankScan
호주 은행 거래 PDF 명세서를 업로드하면 AI가 50+ 카테고리로 자동 라벨링하고, 지출 패턴을 인터랙티브 대시보드로 시각화하는 AI 금융 분석 SaaS.
2025.11 - 현재
1인 개발
Role:1인 개발 (아키텍처 설계, 프론트엔드, 백엔드, AI 파이프라인, 결제)
Tech Stack
Next.jsTypeScriptFastAPIPythonSupabaseVector DBStripeRechartsshadcn/ui
Problem to Solve
호주의 은행 명세서는 PDF로만 제공되어 거래 내역을 수동으로 분류하지 않으면 어떤 카테고리에 얼마나 지출했는지 파악하기 어렵습니다. Excel로 옮긴다 해도 수백 건의 거래를 일일이 분류하는 것은 비현실적이며, 머천트명만으로는 카테고리를 즉시 판단하기 힘든 경우도 많습니다.
Solution
PDF 파싱 파이프라인으로 거래 내역을 추출한 뒤, AI가 각 거래의 description과 머천트를 분석해 50+ 카테고리 중 하나로 자동 라벨링합니다. 라벨링된 데이터는 인터랙티브 대시보드(월별 지출 트렌드, 카테고리 도넛 차트, 수입/지출 비교)로 시각화되고, CSV/Excel/JSON으로 내보낼 수 있습니다. RAG 기반 대화형 챗봇으로 "지난 달 외식비가 얼마였어?" 같은 자연어 질의도 가능합니다.
Key Features
- Bank Statement PDF 파싱 및 거래 내역 구조화
- AI 기반 거래 자동 카테고리 라벨링 (50+ 카테고리, 호주 머천트 최적화)
- 월별 지출 트렌드 / 카테고리 도넛 / 수입 vs 지출 인터랙티브 차트
- 정렬·필터·검색 가능한 트랜잭션 테이블
- CSV / Excel / JSON 내보내기
- RAG 기반 대화형 지출 분석 챗봇
- Stripe 구독 결제 연동
- Bank-grade 암호화 및 데이터 보호
Results
- PDF → 구조화 데이터 파이프라인 풀사이클 구축
- LLM 라벨링 정확도 향상을 위한 프롬프트 및 카테고리 스키마 설계
- Vector DB 기반 RAG 챗봇 구현 (대화형 지출 분석)
- 공개 데모(View-only) 배포로 포트폴리오 + 마케팅 통합
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