① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?

현금과 예적금뿐 아니라 국내·미국·일본 주식, ETF, 달러와 엔화 등을 보유하면서 전체 자산이 어떻게 구성되어 있는지 한눈에 파악하고 싶었습니다. 단순히 총금액을 확인하는 것에서 나아가, “현금이 목표보다 많은가?”, “코어 투자 비중이 부족한가?”, “특정 국가나 통화에 자산이 집중되어 있는가?”처럼 제가 궁금한 질문에 답하는 화면이 필요했습니다.

특히 저는 총자산 중 현금과 투자자산의 목표 비중을 정하고, 투자자산 안에서도 코어·개별주·방어 투자 등의 역할을 구분해 관리하고 싶었습니다. 월별로 자산을 기록하고 변화도 확인하되, 모바일과 PC 어디서든 편하게 이용할 수 있기를 바랐습니다.

이러한 요구를 실제 웹사이트로 구현하기 위해 AI를 활용했습니다. 출발점은 복잡한 개발 설계서가 아니라, “내 자산에서 어떤 정보를 보고 싶은가”를 일상적인 언어로 설명하는 것이었습니다.

② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?

ChatGPT의 코딩·웹사이트 제작 기능을 활용해 개인 자산관리 대시보드인 ‘자산 나침반’을 구현했습니다. 저는 필요한 정보와 사용 방식을 설명하고, AI는 이를 데이터 구조, 화면 구성, 계산 기능과 저장 기능으로 구체화했습니다. (ChatGPT SITES 기능 이용)

처음에는 “자산 구성과 목표 비중을 비교하고 싶다”, “주식 가격이 갱신되면 좋겠다”, “수정한 내용이 다음 접속에도 남아 있어야 한다” 등 사소한 요구로 시작해, 실 사용을 통해 아래의 내용과 같은 기능들을 추가로 전달하며 추가 수정 중에 있습니다. (진행중)

<예시>
1)월별 기록을 저장하고 자산 추이를 확인하는 기능 추가
2)티커를 직접 찾는 대신 종목명으로 검색하고 선택하도록 입력 방식 개선
3)일본 주식과 엔화 자산을 포함한 원화 환산 기능 추가
4)자산의 역할·자산군·투자 지역·거래통화·환노출을 각각 관리하도록 분류 개편
5)목표 비중과 현재 비중의 차이, 집중 위험, 자산 요약 기능 추가
한 번의 질문으로 완성하는 방식보다, 직접 사용하고 불편한 점을 설명하며 반복적으로 개선하는 방식으로 AI를 활용했습니다.

③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?

제가 선택한 자산명, 잔액, 보유 수량과 분류 정보를 입력하면 원하는 기준으로 자산 현황을 확인할 수 있는 웹 대시보드를 갖추게 되었습니다. 지원되는 종목은 조회한 시세를 반영하고, 외화자산은 적용 환율에 따라 원화로 환산해 함께 비교할 수 있습니다.

이제 보유 종목 목록뿐 아니라 현금과 투자자산의 구성, 투자 역할별 비중, 실제 자산군, 국가·지역, 거래통화와 환노출 상태를 나누어 볼 수 있습니다. 목표와의 차이도 금액으로 표시되어 제가 설정한 방향과 현재 상태를 비교하기 쉬워졌습니다.

월별 기록에는 저장 당시의 가격과 환율을 남기도록 했습니다. 현재 시세가 변하더라도 과거 기록은 그대로 유지되어, 월별 자산 변화를 확인하는 기준으로 활용할 수 있습니다.

또한 자산 현황을 정리한 문장을 복사해 AI에 추가 질문을 할 수 있게 했습니다. 질문할 때마다 자산 내역을 다시 설명하는 대신, 같은 형식으로 정리된 정보를 바탕으로 검토를 이어갈 수 있습니다.

가장 큰 변화는 필요한 기능을 생각하는 데서 끝나지 않고, 직접 사용할 수 있는 도구로 구현하고 수정할 수 있게 된 것입니다.

④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?

첫째, 화면에 넣을 기능보다 제가 확인하고 싶은 질문을 먼저 정의했습니다. “총자산이 얼마인가?”뿐 아니라 “내 돈이 어떤 역할을 하고 있는가?”, “어느 국가와 통화에 배치되어 있는가?”를 중심으로 대시보드를 설계했습니다.

둘째, 서로 다른 분류 기준을 분리했습니다. 같은 ETF라도 코어 투자, 채권, 금, 테마 투자 등 역할과 성격이 다릅니다. 이를 하나의 분류에 넣지 않고, 포트폴리오 역할·자산군·지역·통화를 각각 저장하도록 개선했습니다. 특히 원화로 거래하는 해외자산 ETF처럼 거래통화와 실제 투자 대상이 다른 경우를 구분했습니다.

셋째, 계산의 기준과 한계를 명확하게 표시했습니다. ‘총자산 기준 비중’과 ‘투자자산 내부 비중’을 구분하고, 목표 차액은 매매 지시가 아닌 단순 비교값으로 표현했습니다. ETF 구성종목 정보가 없을 때는 중복 노출을 임의로 추정하지 않도록 했으며, 요약문에서도 확인되지 않은 미래 수익률이나 가격 전망을 생성하지 않도록 범위를 제한했습니다.

넷째, 기존 기록을 보존하면서 개선했습니다. 새 기능을 추가할 때마다 처음부터 자산을 다시 입력하는 대신, 기존 자산과 월별 기록을 유지하고 필요한 항목을 확장하는 방식을 택했습니다.

다섯째, 실사용을 하며 제가 필요한 부분을 계속 수정중에 있습니다.

AI가 만든 결과를 그대로 받아들이는 데 그치지 않고, 제가 기준을 정하고 실제 사용 과정에서 오류와 불편을 찾아 수정한 점이 이 사례의 핵심입니다.

⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?

네. 자신의 상황에서 보고 싶은 정보와 관리 기준을 정리하면 같은 접근을 활용할 수 있습니다. 처음부터 많은 기능을 요구하기보다, 작은 기능을 구현하고 직접 사용하면서 확장하는 것이 좋습니다.

1) 보고 싶은 질문을 정합니다.
예: “월별 자산이 얼마나 변했는가?”, “현금과 투자자산 비중이 목표에 맞는가?”

2) 최소한의 입력 항목을 정합니다.
자산명, 잔액 또는 수량, 거래통화 등부터 시작합니다.

3) AI에 화면과 동작을 구체적으로 설명합니다.
예: “입력한 자산을 원화로 합산하고, 현금 20%·투자자산 80% 목표와 비교하는 모바일 대시보드를 만들어 줘. 수정한 내용과 월별 기록도 저장해 줘.”

4) 가상 데이터로 계산과 저장을 확인합니다.
금액과 비중이 맞는지, 다시 접속해도 입력 내용이 남는지 확인합니다.

5) 사용하면서 필요한 기능을 추가합니다.
종목 검색, 외화 환산, 목표 범위, 지역별 분석처럼 자신의 필요에 따라 확장합니다.

본인이 필요한 부분이 무엇인지 정의를 내릴 수 있는것이 가장 중요하다고 생각합니다.