측정 결과
2026년 10월에 10페이지, 320행 은행 거래내역서의 텍스트를 API를 통해 세 가지 챗봇 모델에 붙여넣고, 모든 거래를 CSV로 추출하되 출금은 음수로 표시해 달라고 한 번 요청했습니다. GPT-6.1 Sol, Gemini 4 Argon, Claude Sonnet 5.5 모두 320행을 전부 반환했고, 모든 금액과 부호, 누적 잔액이 정확했습니다. 전체 방법과 원본 파일은 장시간 작업 연구에서 확인하실 수 있습니다.
보고할 만한 공정한 결과이고, 실제 위험이 어디에 있는지도 좁혀 줍니다. 출금 열과 입금 열이 있는 깨끗한 텍스트 320행은 모델에 따라 출력 토큰이 8,000~13,000개 정도 되는데, 요즘 모델은 이 정도를 처리합니다.
여전히 문제가 생기는 곳
실제 거래내역서 변환은 저희 테스트보다 어려운 경우가 많고, 세 가지가 상황을 바꿉니다.
- 스캔본과 사진. 스캔한 PDF에는 텍스트가 아니라 페이지 이미지가 들어 있습니다. 모든 숫자를 먼저 이미지에서 읽어야 하는데, 8이나 3을 잘못 읽어도 여전히 형식이 올바른 숫자입니다.
- 길이. 거래가 많은 계좌의 1년치는 수천 행에 이를 수 있습니다. 표가 앱이 한 번의 답변에 담을 수 있는 길이를 넘으면 답변이 중간에 끊기거나 챗봇이 나머지를 요약해 버립니다. 같은 연구에서 긴 대화 번역도 답변 한도에 걸려 문장 중간에서 그냥 끝나 버렸습니다.
- 레이아웃 추측. 은행마다 금액을 표시하는 방식이 다릅니다. 마이너스 부호를 쓰는 한 열, 입금과 출금을 나눈 두 열, 금액 옆의 CR 또는 DR, 출금을 괄호로 표시하는 방식 등입니다. 표기 규칙을 잘못 추측하면 지출이 입금으로 바뀌는데도 표에는 이상한 점이 전혀 보이지 않습니다.
이 문제들이 위험한 이유는 모두 아무 표시 없이 일어나기 때문입니다. 212행짜리 표는 214행짜리 표와 똑같아 보입니다.
왜 이런 일이 생길까요
AI 챗봇은 거래내역서를 읽은 다음 모든 행을 한 번의 답변으로 써 내려갑니다. 이 과정에는 행 수를 세거나 잔액과 대조해 계산을 검증하는 단계가 없습니다. 입력이 깨끗하고 충분히 짧으면 모델이 정확하게 처리합니다. 하지만 입력이 페이지 이미지이거나 한 번의 답변보다 길면 누락된 행을 알아차릴 단계가 없습니다.
직접 테스트하는 방법
은행 거래내역서에는 검증 수단이 내장되어 있으니 활용하세요.
- AI 챗봇에 날짜, 설명, 부호가 있는 금액(출금은 음수, 입금은 양수)으로 모든 거래를 나열해 달라고 요청합니다.
- 결과를 스프레드시트에 넣고 금액을 모두 더합니다.
- 거래내역서의 시작 잔액에 방금 구한 합계를 더해 마감 잔액과 비교합니다.
- 다르면 행마다 누적 잔액을 비교해서 어긋나는 지점을 찾습니다.
합계가 일치하면 추출이 완전할 가능성이 매우 높습니다. 일치하지 않으면 어딘가에 누락된 행, 잘못된 부호 또는 잘못된 숫자가 있습니다.
대신 쓸 수 있는 방법
거래내역서가 몇 페이지 안 되는 디지털 PDF라면 AI 챗봇에 위의 잔액 확인을 더하는 방법도 괜찮습니다. 스캔본이나 긴 거래내역서, 또는 거래내역서가 여러 개라면 이 한 가지 작업을 위해 만든 도구를 쓰세요. 저희 은행 거래내역서 변환기는 거래내역서의 각 페이지를 따로 읽고, 모든 거래를 같은 네 개의 열로 반환합니다. 날짜(YYYY-MM-DD 형식), 설명, 금액, 잔액입니다. 금액은 부호가 있는 하나의 숫자이며, 계좌에서 나간 돈은 음수, 들어온 돈은 양수입니다. 신용카드 거래내역서에서는 구매가 음수, 결제나 환불이 양수입니다. 모든 페이지가 하나의 표로 합쳐지고, XLSX나 CSV로 다운로드할 수 있습니다.
모든 페이지를 이미지로 읽기 때문에 스캔하거나 사진으로 찍은 거래내역서도 처리됩니다. 읽을 수 없는 숫자는 추측하지 않고 빈칸으로 남기며, 각 페이지의 결과를 원본 옆에 보여 주므로 직접 비교할 수 있습니다. 문서를 읽는 도구 중 완벽한 것은 없으므로, 파일을 믿고 쓰기 전에 잔액 확인은 여전히 필요합니다.
모든 거래내역서의 첫 페이지는 무료이며 회원가입이 필요 없습니다. 전체는 1회 결제 $5입니다. PDF 속 다른 표는 PDF Excel 변환을 참고하세요.