1. 노션 AI를 활용한 개인 가계부 만들기 [0]

thumbnail 노션 AI를 활용하여 개인 가계부 템플릿을 만드는 과정을 상세히 안내한다.

1.1. 가계부 제작 과정 개요 및 준비 [0]

  1. 이 영상은 실제 기업의 템플릿 제작 요청을 받았을 때의 과정을 보여주며, 템플릿 제작 순서를 확실하게 얻어갈 수 있다. [0]
  2. 실제 고객 요청 시 자료 조사, 수집, 레이아웃 설정, 기능 추가, 데이터베이스 설정 및 연결, 수식 생성 등 1년의 과정을 보여줄 예정이다. [4]
  3. 문서 작성은 제한서일 경우도 있고, 클라이언트가 무엇을 만들고 싶은지 모를 때 대화 내용을 바탕으로 작성하기도 한다. [5]
  4. 혼자 작업할 때는 머릿속에 있는 내용을 그대로 만들기 때문에 문서를 쓰지 않지만, 이번에는 개인의 가계부에 대한 생각 차이를 고려하여 문서를 먼저 작성하고 시작한다. [10]
  5. 가계부 제작의 첫 단계는 목표와 요구 사항 정의이다. [14]
  6. 개인의 가계부를 만들 것이며, 노션 AI를 활용할 것이다. [16]

1.2. 노션 AI 사용법 및 모델 선택 [17]

  1. 노션 AI는 유료 플랜(비즈니스 플랜)에서만 사용할 수 있으며, 가입 초기에는 약 20회 정도 테스트 호출이 가능하다. [17]
  2. 비즈니스 플랜 이용 시 AI를 무제한으로 사용할 수 있다. [22]
  3. 노션 AI는 자동 실행 시 모델을 선택할 수 있으며, GPT 4.5와 같은 최신 모델도 지원한다. [25]
  4. 워크스페이스 정보 활용 모델은 노션 워크스페이스에 포함된 정보를 함께 활용하므로, 자료가 많을수록 AI 활용도가 높아진다. [28]
  5. 반면, 워크스페이스 정보와 상관없이 사용할 수 있는 모델들도 있으며, 이 모델들은 최신 정보(GPT 4.5, GPT 5)를 포함한다. [30]
  6. 웹 검색이나 문서 생성 정도만 한다면 워크스페이스 정보 활용 여부와 상관없이 모델을 사용해도 무방하다. [34]

1.3. AI를 활용한 가계부 기능 추출 [38]

  1. 노션 AI에게 개인 가계부 생성을 요청하고, 가계부에 들어갈 기능들을 요약하여 정리하도록 지시한다. [38]
  2. 한국 가계부뿐만 아니라 해외 가계부 기능까지 요약, 분석, 탐색하여 가져오도록 요청한다. [41]
  3. 자동화 기능은 제외하고, 가계부에 필요한 기능들을 나열한다. [43]
  4. AI는 웹 검색 기능도 포함하고 있어, 함께 활용하면 좋다. [45]
  5. AI가 추출한 가계부 기능은 다음과 같다: 수입/지출 기록, 카테고리 관리, 자산 관리(현금, 신용카드), 월별/항목별 예산 설정, 결산 및 통계 보고서, 구독 관리. [52]
  6. 반복 거래 기능은 지원되지 않으며, 구독 관리 기능으로 대체할 수 있다. [53]
  7. 추출된 기능들을 페이지로 저장하고, 불필요한 내용은 삭제한다. [55]

1.4. 데이터베이스 정의 및 생성 [56]

  1. 추출된 기능을 기반으로 데이터베이스 설정을 시작한다. [56]
  2. 목표와 요구 사항 정의는 직접 만들 때는 생략하고 바로 데이터베이스 정의로 넘어간다. [57]
  3. 필요한 데이터베이스는 수입/지출 기록, 카테고리 관리, 자산 관리, 예산 설정, 구독 관리이다. [68]
  4. 데이터베이스는 인라인 방식으로 생성하는 것을 선호하며, 이는 데이터 입력 및 수정이 빠르기 때문이다. [83]
  5. AI를 활용하여 데이터베이스를 생성할 때, 데이터베이스 이름과 설명을 입력하고 AI가 생성하도록 한다. [91]
  6. AI는 기본적으로 세 개의 예시 데이터를 생성하며, 필요한 속성(전기 거래, 첨부 파일, 결제 수단, 내용, 유형, 금액, 날짜, 거래명)을 추가한다. [99]
  7. 데이터베이스 생성 시, 월별 캘린더, 카테고리별 보드 등의 보기 설정은 최근 기능인 데이터베이스 소스를 활용하여 통합 관리할 수 있다. [107]

1.5. 카테고리, 자산, 예산, 구독 관리 데이터베이스 생성 [115]

  1. 카테고리 데이터베이스는 기존에 만들어진 카테고리를 가져오거나 AI를 통해 생성할 수 있다. [115]
  2. 과거에는 데이터베이스를 하나하나 따로 만들어야 했지만, 이제는 하나의 데이터베이스에서 여러 소스를 관리할 수 있다. [118]
  3. 자산 관리 데이터베이스는 AI를 통해 생성하며, 연간 총액 등은 수식으로 처리할 수 있다. [140]
  4. 구독 관리 데이터베이스도 AI를 통해 생성한다. [145]
  5. 총 다섯 개의 원본 데이터베이스(수입 지출, 카테고리, 자산, 예산 설정, 구독 관리)가 생성된다. [148]

1.6. 속성 정리 및 관계 설정 [152]

  1. 생성된 데이터베이스의 속성들을 정리한다. [155]
  2. 수입 지출 데이터베이스의 날짜 형식을 '연월일'로 변경하고, 금액 표시는 신표 포함 숫자로 설정한다. [156]
  3. 모든 속성은 보이도록 설정하고, 결제 수단과 카테고리를 연결한다. [161]
  4. 자산 관리 데이터베이스는 결제 수단과 연동하여 어떤 통장이나 카드에서 돈을 썼는지 기록하도록 설정한다. [168]

1.7. 샘플 데이터 입력 및 AI 활용 [181]

  1. 샘플 데이터는 최소 20개 정도 입력하는 것을 추천하며, 이를 위해 노션 AI를 활용한다. [181]
  2. 수입 지출 데이터베이스에 관련된 예시 거래 20개를 AI로 생성하도록 요청한다. [185]
  3. AI가 생성한 예시 거래 내역을 확인하고, 불필요한 항목은 삭제한다. [196]
  4. 통계 데이터를 텍스트로 가져와 글리 기호로 변환한 후, 카테고리 데이터베이스에 입력한다. [200]
  5. 텍스트로 입력된 카테고리를 다중 선택으로 칸을 만들고, 선택 속성으로 변경하여 관리한다. [214]
  6. 카테고리 데이터베이스에 입력된 내용을 바탕으로, 수입 지출 데이터베이스의 카테고리 속성을 채운다. [222]

1.8. 카테고리 예산 및 아이콘 설정 [231]

  1. 예산 설정 데이터베이스의 설명 및 메모 속성을 AI를 활용하여 예시 데이터로 채운다. [232]
  2. AI가 생성한 예산 데이터를 확인하고, 필요에 따라 금액을 조정한다. [243]
  3. 카테고리 이름에 맞는 아이콘으로 변경하도록 AI에게 요청한다. [269]
  4. 아이콘은 랜덤으로 생성되거나 이름 앞에 추가될 수 있으며, 이는 AI의 상태에 따라 달라진다. [275]

1.9. 자산 관리 데이터 채우기 및 이름 변경 [284]

  1. 자산 관리 데이터베이스에 은행별 계좌, 카드, 주식 계좌 등을 추가한다. [287]
  2. AI를 활용하여 자산 이름을 센스 있게 변경하도록 요청한다. [295]
  3. 생성된 자산 이름들을 확인하고, 필요에 따라 수정한다. [299]
  4. 잔액, 계좌번호, 메모 등의 빈칸을 AI를 활용하여 채운다. [303]

1.10. 구독 관리 데이터 채우기 및 마무리 [306]

  1. 구독 관리 데이터베이스에 대한민국에서 많이 사용하는 구독 서비스 20개를 찾아 예시 데이터로 채우도록 AI에게 요청한다. [306]
  2. AI가 찾은 구독 서비스 목록을 확인하고, 사용하지 않는 구독은 제외한다. [310]
  3. 구독 서비스별 금액을 확인하고, 필요에 따라 수정한다. [315]
  4. 연간 총액 계산을 위해 수식 속성을 추가하고, 금액과 납부일을 기준으로 연간 총 사용 금액을 계산하도록 설정한다. [319]
  5. 납부일이 특정 월에 몰려 있는 경우, 1월부터 12월까지 랜덤으로 납부일을 설정하도록 한다. [321]