NumbyAI: 로컬 LLM 기반의 프라이버시 중심 금융 거래 자동 분류 도구

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핵심 요약

NumbyAI는 클라우드 전송 없이 로컬 환경에서 은행 거래 내역을 자동으로 분류하고 관리하는 도구이다. Ollama를 활용하여 다양한 은행의 CSV 형식을 스스로 감지하며, 규칙 엔진과 LLM을 결합하여 높은 정확도의 카테고리 분류를 수행한다. 사용자의 데이터가 외부로 유출되지 않는 로컬 퍼스트 아키텍처를 채택하여 보안성을 극대화했다. 대시보드를 통해 소비 패턴 분석 및 예산 관리가 가능하며, Docker를 통한 간편한 배포를 지원한다.

배경

Python 3.11+, Node.js 18+, Ollama, Docker (선택 사항)

대상 독자

개인 금융 데이터를 안전하게 관리하고 싶은 개발자 및 로컬 LLM 활용 사례에 관심 있는 엔지니어

의미 / 영향

이 프로젝트는 민감한 개인 데이터를 다루는 애플리케이션에서 로컬 LLM이 클라우드 AI의 실질적인 대안이 될 수 있음을 보여준다. 특히 규칙 기반 시스템과 LLM의 하이브리드 설계는 비용 효율적인 AI 서비스 구축의 모범 사례를 제시한다.

섹션별 상세

휴리스틱 엔진과 LLM을 결합하여 수동 컬럼 매핑 없이 CSV 파일을 드롭하기만 하면 메타데이터, 날짜 형식, 통화, 숫자 표기법 등을 자동으로 감지한다. 신뢰도가 높은 경우 휴리스틱 엔진이 우선 처리하며, 모호한 경우에만 Ollama를 호출하여 부족한 정보를 보완하는 하이브리드 방식을 사용한다.

은행 CSV 파일을 업로드하고 AI가 자동으로 카테고리를 분류하는 시연 영상 — Screenshot사용자가 CSV 파일을 드래그 앤 드롭하면 시스템이 컬럼을 자동 감지하고 LLM을 통해 각 거래 항목에 카테고리를 할당하는 실시간 과정을 보여준다.

저장된 규칙 엔진이 알려진 패턴을 즉시 분류하여 LLM 부하를 줄이는 효율적인 파이프라인을 구축했다. 규칙에 매핑되지 않은 거래는 Ollama의 병렬 워커를 통해 배치 단위로 처리되며, 결과가 불확실한 항목은 사용자가 직접 검토할 수 있도록 리뷰 큐로 전송된다.

모든 처리는 사용자의 머신에서 이루어지며 외부 API 호출이나 텔레메트리 수집이 전혀 없는 로컬 퍼스트 아키텍처를 구현했다. FastAPI 백엔드와 SQLite/PostgreSQL 데이터베이스, 그리고 로컬에서 실행되는 Ollama를 연동하여 완전한 데이터 주권을 보장한다.

text

OLLAMA_MODEL=qwen3.5:9b
CATEGORIZATION_BATCH_SIZE=20
CATEGORIZATION_MAX_WORKERS=2

LLM 모델 설정 및 배치 처리 성능 최적화를 위한 환경 변수 설정 예시

Rule Advisor 기능은 사용자의 분류 패턴을 분석하여 재사용 가능한 규칙을 제안함으로써 향후 업로드 시 자동화율을 높인다. 대시보드는 카테고리별 지출 내역, 월별 트렌드, 현금 흐름 및 예산 대비 실제 지출 현황을 시각화하여 제공한다.

카테고리별 지출 및 예산 현황을 보여주는 대시보드 화면 — Screenshot분류된 데이터를 바탕으로 월별 지출 트렌드, 카테고리 비중, 예산 대비 실제 지출액을 시각화하여 사용자에게 인사이트를 제공하는 인터페이스를 확인 가능하다.

사용자 패턴을 분석하여 자동 분류 규칙을 제안하는 Rule Advisor 기능 — Screenshot반복되는 거래 패턴을 감지하여 정규표현식 기반의 규칙 생성을 제안함으로써, 향후 동일 거래 발생 시 LLM 호출 없이 즉시 분류할 수 있게 돕는 과정을 보여준다.

실무 Takeaway

프라이버시가 중요한 금융 데이터 처리를 위해 Ollama와 같은 로컬 LLM을 활용하여 클라우드 비용과 데이터 유출 위험을 동시에 해결할 수 있다.
모든 데이터를 LLM으로 처리하는 대신 휴리스틱 엔진과 규칙 기반 시스템을 전처리 단계에 배치하여 추론 비용과 응답 속도를 최적화했다.
병렬 배치 처리 구조를 통해 로컬 환경에서도 대량의 거래 내역을 빠르게 분류할 수 있는 성능을 확보했다.

언급된 리소스

GitHubNumbyAI GitHub Repository

문서Ollama Download