LEDGR - 영수증 입력, 통찰력 출력. 자동으로

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

웹 개발

대상자

• 개발자/사용자 대상: 온라인 쇼핑을 자주 하는 일반 사용자 및 자동화된 재무 관리 도구를 필요로 하는 개인/기업
• 난이도 관점: 초보자도 사용 가능한 직관적인 UI 제공, 기술적 배경 필요 없음

핵심 요약

• LEDGR는 이메일 인박스의 주문 확인 이메일을 자동으로 분석하여 AI 기반의 지출 추적을 제공합니다.
• Gemini 1.5 Flash 모델을 활용해 구조화된 데이터 추출 및 스마트 카테고리 분류를 수행합니다.
• Supabase를 기반으로 한 서버리스 아키텍처를 채택해 프론트엔드와 백엔드의 완전 분리를 실현했습니다.

섹션별 세부 요약

1. 문제 정의 및 LEDGR의 필요성

• 수동적인 영수증 관리로 인한 시간 소모와 데이터 분실 문제를 해결하기 위한 도구 개발이 필요했습니다.
• 온라인 주문 이메일이 이메일 인박스에 쌓여 있는 상황을 자동화해 재무 통찰력을 제공합니다.

2. LEDGR의 핵심 기능

• 이메일 전달: 사용자가 주문 확인 이메일을 LEDGR 전용 이메일로 전달하면 자동 처리됩니다.
• AI 추출: Gemini 모델을 통해 판매처, 날짜, 항목, 가격, 총액 등의 구조화된 정보를 추출합니다.
• 스마트 분류: AI가 카테고리(예: '식료품', '구독')를 자동으로 할당해 지출 패턴 분석이 가능합니다.

3. 기술 스택 및 아키텍처

• 프론트엔드: React + Vite를 사용해 라이브 코딩(바이브코딩) 방식으로 구현했습니다.
• 백엔드: Supabase Edge Functions을 이용한 서버리스 처리를 통해 실시간 처리를 달성했습니다.
• 데이터 저장소: Supabase DB에 주문 내역, 항목, 예산 정보를 저장하고 RLS(Row Level Security)를 적용해 보안을 강화했습니다.

4. 개발 과정 및 도전 과제

• 수동 파싱 시도 실패 후 Gemini 모델 도입으로 정확도를 100% 향상시켰습니다.
• Postmark -> EF1 -> DB Trigger -> EF2 웹후크 체인 구성 시 디버깅이 필요했습니다.
• Gemini의 프롬프트 엔지니어링을 통해 다양한 항목의 카테고리 분류가 가능하도록 했습니다.

5. 향후 개선 방향

• CSV 데이터 내보내기, 사용자 맞춤 카테고리 설정, 주간 예산 기능, PDF 재무문서 파싱 기능 추가 계획.
• 예측 분석 및 고급 통찰력 기능 확장으로 재무 의사결정 지원 강화.

결론

• LEDGR는 AI와 서버리스 아키텍처를 결합한 자동화된 지출 관리 도구로, 수동 입력 없이 실시간 재무 통찰을 제공합니다.
• Gemini 1.5 Flash와 Supabase의 조합은 빠른 처리 속도와 정확한 데이터 분석을 가능하게 했습니다.
• 사용자 맞춤 설정과 확장 가능성을 고려해 지속적인 기능 개선을 통해 재무 자동화의 표준 도구로 자리매김할 수 있습니다.