AImFin

사용자의 성향과 기간에 맞춰 포트폴리오를 추천하고, 비교·리밸런싱까지 지원하는 핀테크 서비스.

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팀 & 역할

이름	역할	주요 담당
[윤다선]	팀장 / Backend	도메인·DB 설계, Django REST API, 정책 엔진, 지표 파이프라인
		Responses API 연동, 프롬프트 설계, 스키마 검증, 인증/회원, 마이페이지,
[윤강한]	Frontend / Design	Vue 기반 UI/UX, 화면 설계/데이터 시각화, 상태관리, 차트, 디자인 시스템, 접근성, 인터랙션

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프로젝트 목적 및 목표

• 목적: 포트폴리오 구성 경험이 없는 사용자도 쉽게 접근하고, 경험자는 객관적 비교와 리밸런싱을 통해 빠르게 의사결정하도록 지원합니다.
• 목표
  1. 추천 초안을 신속히 생성
  2. 정책(제약)을 적용해 현실 가능한 비중만 제공
  3. 일관된 지표 파이프라인으로 숫자와 설명의 불일치 제거
  4. 비교·리밸런싱을 반복 시뮬레이션 가능

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주요 기능

1. 성향 진단

   • 설문을 통해 성향 라벨 산출(안정형~공격투자형).
   • 성향·기간은 사용자당 최신 스냅샷 1건 유지(항상 최신 맥락 활용).

2. 맞춤 포트폴리오 추천

   • 사용자가 고른 선호 버킷(필수 포함)을 반영해 배분 초안 생성.
   • 정책 엔진이 min/max·합계=100%·선택 버킷 모드를 보장.
   • 기대수익(%)·위험점수(0–100) 제공.

3. 비교 & 리밸런싱

   • 저장 전 임시 비중으로 가상 비교, 저장 후 식별자(PK)로 비교 모두 지원.
   • 리밸런싱 결과도 동일 지표 파이프라인으로 재계산.

4. 대시보드

   • 현재 비중, 기대수익/위험도, 변경 이력 요약.

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시스템 흐름(핵심)

스키마 고정 → 정책 정규화 → 지표 계산 → 한국어 코멘트 생성

1. JSON 스키마로 응답 형식 고정(schemas/*_response.py).
2. 정책 엔진으로 제약 반영(portfolio_rules.py, policy.py).
3. 단일 지표 함수로 기대수익·위험도 산출(compute_portfolio_metrics).
4. 확정 수치를 근거로 설명 생성(prompts/*.txt + services/*).

발표 팁: “모델 원안(제안) / 최종안(정책 반영) / 보정 로그”를 한 화면에 배치.

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기술 스택

• Frontend: Vue, Vite, Axios, 차트 라이브러리
• Backend: Django 5, DRF, drf-spectacular(OpenAPI, /api/docs)
• Auth: JWT(SimpleJWT, 헤더/쿠키)
• DB: SQLite(개발용)
• 모델 연동: OpenAI Responses API(구조화 출력), 프록시 게이트웨이
• 기타: CORS/CSP, 캐시(LocMem)

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정책 엔진(현실 제약 반영)

• 보장 사항
  • 버킷별 최소/최대 비중 준수
  • 합계 정확히 100%(최대잔여 라운딩)
  • 선택 버킷 모드: 사용자가 선택한 버킷만 사용(엄격) 또는 정책 범위 내 보완 허용(유연)
• 효과
  • 들쭉날쭉한 초안도 일관된 결과로 수렴
  • 초보자는 단순하게, 숙련자는 옵션으로 정교하게 제어

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지표 일관 파이프라인

• compute_portfolio_metrics 한 곳에서 기대수익(%)과 위험점수(0–100) 산출
• 추천/리밸런싱/비교에서 동일 함수 사용 → “같은 입력 = 같은 숫자”
• 비교 프롬프트에도 외부 계산값을 주입해 숫자·서술 불일치 제거

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비교·리밸런싱 UX

• 비교 API 입력 유연성
  • 좌/우 모두 id 또는 allocations(JSON) 입력 가능
  • 저장 전 가상 비교와 저장 후 식별자 비교를 하나의 흐름으로 제공
• 리밸런싱
  • 프론트에서 보낸 비중을 그대로 분석
  • 정책 위반만 최소 보정하고, 보정 사유를 함께 제공

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API 문서

• OpenAPI(Swagger): /api/docs/
• 주요 엔드포인트
  • POST /api/analysis/recommend/portfolio
  • POST /api/analysis/rebalance/portfolio
  • POST /api/analysis/compare/portfolio
  • GET /api/portfolios/:id

실제 스펙은 Swagger에서 확인하세요.

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샘플 요청/응답(요약)

추천 요청

{
  "amount_krw": 20000000,
  "horizon_desc": "1~3년 (중단기)",
  "must_buckets": ["STOCKS_KR", "STOCKS_GLB"],
  "allow_ai_additions": false
}

추천 응답

{
  "final_allocations": [
    {"bucket": "STOCKS_KR", "weight_pct": 30, "assets": []},
    {"bucket": "STOCKS_GLB", "weight_pct": 35, "assets": []},
    {"bucket": "BONDS_KR",  "weight_pct": 10, "assets": []},
    {"bucket": "BONDS_GLB", "weight_pct": 7,  "assets": []},
    {"bucket": "ALTERNATIVES", "weight_pct": 8, "assets": []},
    {"bucket": "FUNDS", "weight_pct": 5, "assets": []},
    {"bucket": "CASH",  "weight_pct": 5,  "assets": []}
  ],
  "metrics": {"expected_return_pct": 6.93, "risk_score": 53.20},
  "rationale": "...",
  "summary": "...",
  "corrections": ["normalized to 100.00"],
  "generated_at": "2025-12-24T..."
}

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빠른 실행(개발)

# Backend
python -m venv venv
# Windows: venv\Scripts\activate
# macOS/Linux: source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
python manage.py migrate
python manage.py runserver 8000

# Frontend
cd frontend
npm install
npm run dev

환경 변수(.env 예시)

• AI_API_BASE, AI_API_KEY
• OPENAI_MODEL, AI_API_STYLE=responses
• BASE_URL, FRONTEND_URL

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확장 아이디어(요약)

• B2B 연금 포트폴리오: 기관/정책 템플릿을 정책 엔진에 주입
• 감사 로그/설명가능성: “왜 이 비중인가”를 규칙·숫자 기준으로 재현
• 스트레스 테스트: 금리·환율·섹터 충격 시나리오 민감도
• 자동 리밸런싱: 허용 편차·주기 기반 제안/알림

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