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Dev.toAI/ML
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PDF Parsing 및 LLM 파이프라인 기반 8개국어 금융 데이터 분석 시스템 구축
How I built a PDF bank statement analyzer in 8 languages (and what I learned)
AI 요약
Context
은행 계정 직접 연결에 따른 GDPR 및 보안 우려로 인한 사용자 이탈 문제 발생. PDF 뱅크 스테이트먼트를 활용한 비침습적 데이터 추출 및 분석 구조의 필요성 대두.
Technical Solution
- pdfplumber 및 OCR Fallback 전략을 통한 PDF 텍스트 추출 계층 설계
- 은행별 상이한 포맷 대응을 위한 Bank-specific Parser와 Generic Parser의 하이브리드 구조 채택
- 국가별 금융 용어 및 로케일 차이를 해결하기 위한 Language-specific Merchant Dictionary 구축
- 정기 결제 및 숨겨진 수수료 식별을 위한 LLM Categorization Pipeline 적용
- 사용자 경험 최적화를 위해 대시보드 형태가 아닌 Actionable Number 중심의 리포트 생성 로직 구현
실천 포인트
1. 비정형 문서 파싱 시 특정 포맷용 전용 파서와 범용 파서를 계층적으로 배치했는지 확인
2. 다국어 도메인 처리 시 단순 UI 번역을 넘어 도메인 특화 사전(Dictionary)을 구축했는지 검토
3. LLM 파이프라인 설계 시 분석 결과의 단순 나열보다 사용자에게 즉각적인 행동을 유도하는 지표를 우선 정의