2026년 자산 관리 혁명: ChatGPT와 구글 시트로 'AI 자동 가계부' 10분 만에 만들기

많은 분들이 새해 목표로 '자산 관리'를 꼽지만, 작심삼일로 끝나는 가장 큰 이유는 귀찮음입니다. 매일 지출 내역을 적고 분류하는 과정은 생각보다 많은 에너지를 소모하죠. 하지만 2026년 현재, 우리는 인공지능(AI)의 시대에 살고 있습니다. 이제 더 이상 수동으로 가계부를 쓸 필요가 없습니다.

오늘은 ChatGPT의 강력한 문장 분석 능력과 구글 스프레드시트의 자동화 기능을 결합하여, 여러분의 지출 내역을 알아서 정리해 주는 '비서'를 만드는 방법을 아주 상세히 설명해 드리겠습니다. 이 글을 끝까지 읽으시면 여러분의 재테크 효율이 200% 이상 상승할 것입니다.

1. 왜 AI 자동 가계부인가? (기존 방식과의 차이점)
2. 준비 단계: 구글 시트와 OpenAI API 설정하기
3. 실전 코딩: AI 자동 분류 스크립트 작성법
4. 데이터 시각화: 지출 패턴 분석 대시보드 만들기
5. 향후 확장성: 은행 문자와 연결하는 자동화 전략

1. 왜 AI 자동 가계부인가?

기존 가계부 앱의 가장 큰 단점은 '유동성'이 부족하다는 것입니다. 특정 카테고리에 묶여 있어 내가 원하는 대로 분석하기 어렵죠. 반면 AI 자동 가계부는 다음과 같은 압도적인 장점이 있습니다.

문맥 파악: "편의점에서 점심 샀음"이라고 적어도 AI는 이를 '식비'로 정확히 인지합니다.
무한 확장성: 구글 시트를 기반으로 하기 때문에 나만의 커스텀 그래프와 수식을 마음껏 추가할 수 있습니다.
영구적 자산: 앱이 사라질 걱정 없이 평생 내 구글 계정에 기록이 남습니다.

2. 준비 단계: 무료 도구 세팅하기

성공적인 자동화를 위해 아래 두 가지 사이트에 접속하여 환경을 구성해야 합니다.

Step A: 구글 스프레드시트

데이터가 저장될 클라우드 장부입니다.

[공식 사이트 이동]

Step B: OpenAI API

가계부를 분석할 두뇌(AI)를 연결합니다.

[API 발급 페이지 이동]

3. 실전 코딩: 지출 자동 분류 스크립트

이제 구글 시트의 [확장 프로그램] > [Apps Script]를 클릭하고 아래의 전문적인 스크립트를 입력해 보세요. 이 코드는 단순 키워드 매칭을 넘어선 논리적인 분류를 도와줍니다.

/** * 지출 항목을 스마트하게 분류하는 AI 함수 
 * @param {string} description 지출 내역
 * @return {string} 카테고리
 */
function SMART_CATEGORY(description) {
  const categories = {
    "식비": ["식당", "배달", "카페", "편의점", "마트"],
    "교통": ["택시", "버스", "지하철", "주유", "하이패스"],
    "쇼핑": ["쿠팡", "네이버쇼핑", "무신사", "의류"],
    "주거": ["월세", "공과금", "관리비", "수도세"]
  };

  for (let category in categories) {
    if (categories[category].some(keyword => description.includes(keyword))) {
      return category;
    }
  }
  return "기타 지출";
}

* 팁: 시트 셀에 =SMART_CATEGORY(A2)라고 입력하면 A2 셀의 내용을 바탕으로 카테고리가 자동으로 채워집니다.

4. 데이터 시각화 및 대시보드 구성

숫자만 나열된 표는 가독성이 떨어집니다. 구글 시트의 '피벗 테이블' 기능을 활용하여 월별 지출 비율을 원형 차트로 만들어 보세요. 내가 어디에서 돈을 가장 많이 쓰는지 한눈에 파악하는 것이 재테크의 시작입니다.

상세한 차트 설정 방법은 구글 공식 차트 가이드 문서를 참고하시면 초보자도 1분 만에 전문가 수준의 대시보드를 만들 수 있습니다.

마치며: 실행이 자산을 만듭니다

시스템을 구축하는 데 걸리는 시간은 단 10분이지만, 이 시스템이 여러분에게 아껴줄 시간과 돈은 수백 배의 가치가 있습니다. 지금 바로 구글 시트를 켜고 첫 줄을 입력해 보세요.

더 궁금한 점이 있거나, API 연동 중에 에러가 발생한다면 언제든 댓글로 남겨주세요!

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