카드 결제 내역 자동 태깅과 지출 분석을 통해 ‘어디에 얼마나 쓰는지’ 가계부 대시보드로 한눈에 보는 방법을 실생활 예시로 쉽게 소개합니다.
목차
서론: “가계부는 쓰는데… 왜 돈이 새는지”가 안 보이는 진짜 이유
가계부를 매달 적는데도 지출이 줄지 않는 느낌, 다들 한 번쯤 겪죠. 문제는 의지가 아니라 “구조”예요.
카드 결제 내역은 생각보다 흩어져 있고(카드사/간편결제/온라인 결제/가족카드), 또 생각보다 정리하기 까다롭습니다(가맹점명이 들쭉날쭉, 업종 분류가 애매, 환불/부분취소).
그래서 오늘 목표는 딱 하나입니다.
카드 결제 내역 자동 태깅으로 지출을 자동 분류하고, 지출 분석으로 패턴을 잡아, 가계부 대시보드에서 “어디에 얼마나 쓰는지”를 매일 10초 만에 확인하는 시스템 만들기
특히 마이데이터를 쓰면 카드·계좌 정보를 통합 조회하는 흐름을 만들기 쉬워져요. (표준 API 기반으로 안전하게 전송한다는 정책 방향도 함께 안내돼 있습니다.)
게다가 최근 ‘마이데이터 2.0’에서는 동의 절차를 단순화하고(한 번에 전체 조회), 가입 유효기간을 최대 5년까지 선택 가능하게 하는 등 편의성 개선이 강조됩니다.
본론 1: 데이터부터 잡자 — 카드 결제 내역을 “대시보드용 원천 데이터”로 만드는 방법
카드 결제 내역 수집 루트 3가지 (현실적으로 제일 잘 되는 순서)
(1) 마이데이터 연결(추천)
- 카드사 여러 곳 + 계좌 + (가능하면) 간편결제까지 한 번에 묶기 좋습니다.
- 표준 API 기반으로 개인신용정보를 수집·활용하는 방식이 안내되어 있어, “스크래핑 가계부”보다 안정적인 편이에요.
(2) 카드사 앱/홈페이지에서 CSV 다운로드
- 가장 “원본에 가까운” 데이터.
- 단점: 매달 다운로드가 귀찮아 자동화 난이도가 올라감.
(3) 가계부/핀테크 앱의 내보내기(export) 기능
- 이미 쓰는 앱이 있다면 가장 빠름.
- 다만 앱마다 항목명이 다르고, 업종 분류 로직이 상이할 수 있어요.
핵심은 “어느 경로든 상관없이” 대시보드에 넣기 좋은 형태로 표준화하는 겁니다.
대시보드용 표준 스키마(열 이름)부터 고정하면 절반은 끝
아래처럼 “원천 데이터 표준 스키마”를 먼저 고정하세요. 그래야 카드 결제 내역 자동 태깅이 흔들리지 않습니다.
| 필드(열) | 예시 | 왜 필요한가 |
| 승인일시 | 2025-12-22 13:05 | 월/주/요일 분석, 트렌드 |
| 결제금액 | 18,900 | 지출 합계, 예산 대비 |
| 가맹점명(원문) | (주)OO페이*ABC | 태깅 1차 키 |
| 정규화 가맹점명 | ABC | 같은 가맹점 묶기 |
| 결제수단 | 신용/체크/간편결제 | 혜택/실적/현금흐름 구분 |
| 할부/일시불 | 일시불 | ‘큰 지출’ 왜곡 방지 |
| 취소여부/원거래키 | 취소/원거래ID | 환불 정리 |
| (가능하면) 업종/MCC | 5812(식당) | 자동 태깅 정확도↑ |
여기서 **MCC(가맹점 카테고리 코드)**가 들어오면 자동 태깅 난이도가 확 내려갑니다. MCC는 가맹점을 업종으로 분류하는 4자리 코드 체계로, ISO 표준(ISO 18245)에서 코드 값을 정의합니다.
또 MCC는 카드 리워드/혜택 산정에도 영향을 줄 수 있어, “왜 적립이 안 됐지?” 같은 문제를 분석할 때 도움이 됩니다.
마이데이터를 쓰면 뭐가 좋아지나? (자동화/보안 관점)
- 자동 업데이트: 연결 유지 시 주기적으로 내역이 갱신되는 서비스 구조를 만들기 좋음
- 범위 확장: 카드만이 아니라 계좌/대출/포인트 등도 함께 보면 현금흐름까지 보임
- 보안/동의 관리: 최근 안내된 마이데이터 2.0 흐름에서는 가입 유효기간(최대 5년 선택), 장기 미접속 시 전송 중단(6개월), 정보 삭제(1년) 등 보호조치도 강조됩니다.
결론: 마이데이터 + 표준 스키마가 “지속 가능한 가계부 대시보드”의 출발점입니다.
본론 2: 자동 태깅이 성패를 가른다 — ‘카드 결제 내역 자동 태깅’ 설계법
태그는 많이 만들수록 망한다: 12~20개로 시작하기
처음부터 “디테일 태그 100개” 만들면 2주 안에 포기합니다.
가계부 대시보드에서 가장 잘 굴러가는 태그 수는 보통 12~20개예요.
추천 태그 세트(예시 16개)
- 식비(외식) / 식비(배달) / 카페·디저트
- 장보기(마트) / 편의점
- 교통 / 주유·차량
- 주거·관리 / 통신
- 구독(정기결제) / 쇼핑(일반) / 쇼핑(생활)
- 의료·약국 / 교육
- 여행·숙박 / 경조사·선물
- 세금·공과금 / 기타
여기서 중요한 건 “태그가 곧 분석 축”이라는 점입니다.
태그가 깔끔해야 지출 분석이 정확해지고, 결과적으로 카드 결제 내역 자동 태깅이 내 삶을 편하게 합니다.
자동 태깅 로직 3단계: 규칙 → MCC → 예외(수동확정)
자동 태깅은 아래 순서가 제일 안전합니다.
1단계: 가맹점명 키워드 규칙(룰 기반)
- “스타벅스/투썸/메가커피” → 카페·디저트
- “쿠팡/11번가/SSG” → 쇼핑(일반)
- “OO아파트관리/도시가스/전기요금” → 주거·관리/공과금
룰 기반 장점: 빠르고 설명 가능(왜 이 태그인지 이해됨)
단점: 가맹점명이 변형되면(OO페이*가맹점) 누락
2단계: MCC/업종 기반 보정(가능하면 꼭)
MCC는 가맹점 업종 분류에 쓰이는 코드로 ISO 표준(ISO 18245)에서 정의됩니다.
이게 들어오면 “OO페이*ABC”처럼 가맹점명이 난잡해도 업종으로 2차 태깅이 가능해요.
3단계: 예외 리스트(내가 확정한 정답 사전)
- 같은 가맹점인데 태그가 매번 바뀌는 경우
- 백화점/대형몰처럼 “한 곳에서 여러 업종을 결제”하는 경우
- 병원/약국처럼 가족카드로 섞이는 경우
정답 사전은 결국 “내 대시보드의 정확도”입니다.
일주일만 쌓아도 다음 달부터 카드 결제 내역 자동 태깅 정확도가 확 올라갑니다.
태깅 정확도를 90%까지 끌어올리는 ‘정규화(표준화)’ 팁
가맹점명(원문)은 결제 중계/PG/간편결제를 거치며 아래처럼 지저분해지곤 합니다.
- “네이버페이*OO몰”
- “(주)OO커머스_서울지점”
- “OO페이/ABC STORE”
그래서 정규화 규칙을 간단히 만드세요.
- 특수문자 제거(*, /, _, -, 공백 다중)
- 법인표기 제거(주식회사, (주), 유한회사 등)
- 결제중계 키워드 제거(페이, PG, 간편결제 등)
- 지점/지역 제거(서울, 강남, 00점)
이 작업이 들어가면 지출 분석이 “가맹점 단위”로도 말끔해져서,
가계부 대시보드에서 “이번 달 내가 제일 돈 많이 쓴 곳 TOP 10”이 제대로 나옵니다.
본론 3: 지출 분석 지표 설계 — 대시보드에 무엇을 올릴 것인가
‘보는 순간 행동이 바뀌는’ 핵심 KPI 7개
가계부 대시보드에 차트를 잔뜩 넣어도, 결국 보는 건 몇 개뿐입니다. 아래 7개는 강력 추천이에요.
- 월 총지출(이번 달 vs 지난달)
- 고정비 비중(통신/구독/주거/보험 등)
- 변동비 TOP 3(식비·카페·쇼핑 등)
- 주간 지출 추이(월~일)
- 결제수단 비중(신용/체크/간편결제)
- 구독 감지(정기결제 목록/증감)
- “비정상 지출” 알림(평소보다 2배 이상)
특히 구독 감지는 체감 효과가 커요. “안 쓰는데 빠져나가는 돈”이 고정비에서 터지기 때문이죠.
한눈에 보는 요약 도표(예시)
1) 카테고리별 지출 비중(ASCII 차트)
2) 예산 대비(태그별) 표
| 태그 | 예산 | 실제 | 차이 | 코멘트 |
| 식비(외식) | 300,000 | 365,000 | +65,000 | 회식/약속 증가 |
| 카페·디저트 | 120,000 | 178,000 | +58,000 | 출근 동선 점검 |
| 쇼핑(일반) | 200,000 | 140,000 | -60,000 | 양호 |
| 구독(정기결제) | 80,000 | 96,000 | +16,000 | 서비스 1개 정리 |
이렇게 “예산-실제-차이”가 보이면, 지출 분석이 곧바로 행동으로 이어집니다.
카드 혜택/실적까지 엮으면 더 강해진다(선택)
이 글의 핵심은 지출이지만, 많은 분들이 결국 묻습니다.
“그럼 이 태깅으로 카드 혜택도 최적화할 수 있어요?”
가능해요. MCC가 리워드/혜택 산정에 영향을 줄 수 있다는 설명처럼, 같은 ‘식비’라도 어디로 찍히느냐가 달라질 수 있거든요.
그래서 태그에 “실적 인정/제외(추정)” 속성을 붙이면,
- 이번 달 카드 실적이 왜 모자라는지
- 할인/적립이 왜 빠졌는지
까지 추적이 쉬워집니다.
본론 4: 가계부 대시보드 구현 3가지 루트 (난이도별)
루트 A) 구글 스프레드시트 + Looker Studio(노코드, 추천)
누구에게 좋나? 직장인/사회초년생/부부 가계부, “쉽고 유지보수 적게”
구성
- 시트1: Raw(원천 데이터)
- 시트2: Rules(태깅 룰/예외 사전)
- 시트3: Tagged(태깅 결과)
- Looker Studio: 대시보드(차트/필터)
운영 포인트
- “Raw는 손대지 않기” (원본 보존)
- 룰/예외 사전만 편집해서 카드 결제 내역 자동 태깅을 고도화
- 대시보드에 필터 3개만 두기: 기간 / 결제수단 / 태그
루트 B) Airtable/Notion 데이터베이스(가정용 + 협업에 강함)
누구에게 좋나? 가족카드/공동 생활비처럼 “공유와 메모”가 필요한 경우
- 거래 1건마다 “태그 + 메모 + 담당자”가 붙어 정리하기 편함
- 단점: 거래량이 많으면 비용/성능 이슈가 생길 수 있음
루트 C) Python(또는 SQL) + Metabase(확장형, 데이터 덕후용)
누구에게 좋나? 프리랜서/자영업/분석 좋아하는 분, “자동화 끝판왕”
- (선택) 스케줄러로 매일 데이터 적재
- DuckDB/BigQuery 같은 저장소에 쌓고
- Metabase로 대시보드 운영
장점: 대용량/정교한 분석 가능
단점: 초기 세팅 난이도
품질 체크리스트(이거만 지켜도 중간은 갑니다)
- 환불/부분취소가 원거래와 연결되는가?
- 동일 가맹점이 이름 변형으로 분산되지 않는가(정규화)?
- 태그가 “너무 디테일”하지 않은가(16개 내외)?
- 카드 결제 내역 자동 태깅 정확도가 80% 이하로 떨어지면 룰/예외 사전을 보강했는가?
- 데이터 동의/연결을 최소화하고, 안 쓰는 연결은 정리했는가? (마이데이터 동의·보호조치 흐름도 함께 점검 권장)
결론: 자동 태깅 대시보드는 ‘한 번 만들고 끝’이 아니라 ‘습관을 바꾸는 장치’다
정리하면, 카드 결제 내역 자동 태깅으로 거래를 자동 분류하고, 그 위에서 지출 분석을 돌리면,
가계부는 “기록”이 아니라 “결정 도구”가 됩니다.
- 이번 달 돈이 새는 구멍(구독/카페/쇼핑)이 어디인지
- 내가 줄일 수 있는 지출이 무엇인지
- 예산이 왜 깨졌는지(태그 단위로)
이걸 가계부 대시보드에서 한 화면으로 보는 순간, ‘관리’가 쉬워져요.
마지막으로 다음 단계 토론거리 하나만 남길게요.
“내 지출은 의지 문제인가, 구조 문제인가?”
대시보드를 만들면, 이 질문의 답이 숫자로 바로 보입니다.
FAQ (자주 검색되는 질문 6가지)
Q1. 카드 결제 내역 자동 태깅은 어느 정도까지 자동화가 가능한가요?
보통 룰 기반 + 예외 사전만 잘 만들어도 80~90%는 자동화됩니다.
나머지 10~20%는 백화점/종합몰/간편결제 변형 같은 “애매 거래”라서, 예외 사전으로 계속 학습시키는 방식이 가장 현실적이에요.
Q2. MCC(업종 코드)가 뭐길래 태깅에 도움이 되나요?
MCC는 가맹점을 업종으로 분류하는 4자리 코드 체계로, ISO 18245 표준에서 정의됩니다.
가맹점명이 지저분해도 업종이 잡히면 태깅 정확도가 확 올라갑니다.
Q3. 왜 같은 ‘카페’인데 적립이 되기도 하고 안 되기도 하죠?
리워드/혜택은 가맹점 분류(예: MCC) 등에 영향을 받을 수 있다는 설명이 있어요.
그래서 대시보드에서 “가맹점/태그/MCC(가능 시)”까지 같이 보면 원인 파악이 쉬워집니다.
Q4. 마이데이터를 쓰면 동의/보안이 불안한데 괜찮을까요?
마이데이터는 동의 기반이며, 최근 ‘마이데이터 2.0’ 관련 안내에서는 가입 유효기간(최대 5년 선택), 6개월 미접속 시 전송 중단, 1년 미접속 시 정보 삭제 등 보호조치 강화가 언급됩니다.
다만 실무적으로는 **“주력 앱 1개만, 안 쓰면 해지”**가 가장 안전합니다.
Q5. 가족카드/공동 생활비는 어떻게 분리하나요?
거래 데이터에 사용자(본인/배우자/자녀) 같은 열을 추가해 “필터 기준”으로 쓰세요.
Airtable/Notion처럼 협업이 쉬운 도구가 유리하고, 구글 시트도 충분히 가능합니다.
Q6. 대시보드를 만들었는데 며칠 쓰다 말아요. 유지 팁이 있나요?
유지의 핵심은 “화면을 줄이는 것”입니다.
대시보드는 KPI 7개만, 태그는 16개 내외만, 그리고 매주 5분만 보게 설계하면 오래 갑니다.
참고/레퍼런스
- 금융위원회: 마이데이터 2.0 서비스/제도 개선(동의 절차 단순화, 유효기간 최대 5년, 장기 미접속 보호조치 등)
- 금융결제원(KFTC): 마이데이터 표준 API 개요
내부 링크
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