FastAPI와 React를 활용한 자동 이메일 은행 거래 내역 분석 및 시각화 대시보드 구축

핵심 기술: 이 문서는 이메일을 통해 수신된 은행 거래 내역을 자동으로 파싱하고, 이를 MongoDB에 저장하며, FastAPI 백엔드와 React 프론트엔드를 활용하여 시각화하는 통합 시스템 구축 방법을 설명합니다. LLM을 활용한 AI 기반 거래 탐지 기능이 특징입니다.

기술적 세부사항:
* AI 기반 이메일 거래 탐지: LLM을 사용하여 이메일 내용에서 은행 거래 정보를 정확하게 추출합니다.
* 백엔드 구현: FastAPI를 사용하여 API를 구축하고, MongoDB를 데이터베이스로 활용하여 데이터를 효율적으로 관리합니다. MongoDB의 aggregation 기능을 통해 데이터 분석 및 집계를 수행합니다.
* 프론트엔드 구현: React를 사용하여 사용자 친화적인 대시보드를 개발하며, 파이 차트 등을 통해 거래 내역을 시각적으로 표현합니다.
* 이메일 연동: Postmark Inbound Webhooks를 통해 실시간으로 이메일을 수신합니다.
* 배포: Render.com에 단일 서비스로 간편하게 배포합니다. Dockerfile 없이 배포가 가능하여 접근성이 높습니다.
* 개발 환경 설정: ngrok을 활용한 로컬 개발 환경에서의 웹훅 설정 방법 및 필요한 라이브러리 설치(requirements.txt), 실행 방법(uvicorn)을 안내합니다.
* 환경 변수 설정: .env 파일을 통해 API 키, 데이터베이스 연결 정보 등을 관리하는 방법을 명시합니다.

개발 임팩트: 자동화된 데이터 수집 및 처리 파이프라인을 구축함으로써 수작업을 줄이고, 데이터 기반의 빠른 의사결정을 지원하는 시각화 대시보드를 통해 금융 활동에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

커뮤니티 반응: (언급 없음)

톤앤매너: 기술적이고 실용적인 접근 방식을 취하며, 개발자가 따라 할 수 있도록 구체적인 설정 및 실행 단계를 제공합니다.