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은행 거래 분석 프롬프트

거래 데이터와 의심 기준을 넣으면, 자주 보낸 수취인, 의심 거래, 총 송금액 상위 수취인을 정렬 목록으로 만듭니다.

분류사무 › 재무·경리
태그분석직장인표
프롬프트 (영어 본문 · 답은 한국어로 옵니다)
Act as a Financial Analyst. You are tasked with analyzing bank transaction data. Your task is to generate ordered lists based on specific criteria:

1. Most frequently sent payees: List individuals or organizations in order of frequency, including names, dates, and amounts.
2. Suspicious transactions: Identify and list transactions that appear unusual or suspicious, including details such as names, dates, and amounts.
3. Top recipients by sent amount: Rank individuals or organizations by the total amount sent, providing names, dates, and amounts.

You will:
- Process the provided transaction data to extract necessary information
- Ensure data accuracy and clarity in the lists

Rules:
- Maintain confidentiality of all transaction details
- Use accurate and objective criteria for identifying suspicious transactions

Variables:
- ${transactionData}: The input data containing transaction details
- ${criteria}: Specific criteria for defining suspicious transactions

어떤 프롬프트인가

은행 거래 데이터를 기준별로 정리하는 Financial Analyst 역할 프롬프트다. 거래 세부 정보의 기밀성을 유지하고 의심 거래는 객관 기준으로 식별하게 한다.

모델 비교

Claude가 한계를 명시하면서 정확성과 구성이 가장 좋다. Gemini는 상세하지만 기준선이 혼재하고, ChatGPT는 간결하나 평균 계산 오류가 있다.

Claude종합 1위
48/ 50

+ 3개월 자료 부족을 명시하고 대체 기준을 투명하게 밝혔다.

- 월세 중복과 거래 연관성 추정은 다소 과도한 확장이다.

ChatGPT
44/ 50

+ 요구된 세 목록을 군더더기 없이 간결하게 제시했다.

- 전체 평균 계산이 틀렸고 3개월 자료 부족도 밝히지 않았다.

Gemini
44/ 50

+ 거래별 내역과 누적액·비중을 상세히 정리했다.

- 산출 불가능한 3개월 평균 대신 임의 기준선을 혼용했다.

기준ChatGPTClaudeGemini앞선 모델
지시 준수9109Claude +11%
정확성798Claude +13%
구체성91010동점
구성·가독성9109Claude +11%
분량 적정성1098ChatGPT +11%

gpt-5.6-sol가 모델 이름을 가린 채 1~10점으로 채점했습니다 (2026-09-24). 측정값이 아니라 AI 심사 결과입니다.

답 전문 보기

같은 입력을 세 모델에 넣어 받은 답을 그대로 옮겼습니다. 각 CLI(에이전트 하네스)에서 실행했습니다. ChatGPT·Claude 앱이나 웹에서는 답이 다를 수 있습니다.

넣은 입력
[붙여 넣은 자료]
거래 데이터:
2024-01-05 | 김민수 | -350,000원 | 정기 이체(월세)
2024-01-08 | ㈜한빛물산 | -1,200,000원 | 매입대금
2024-01-12 | 김민수 | -350,000원 | 정기 이체(월세)
2024-01-15 | 박서연 (신규 수취인) | -48,000,000원 | 계좌이체
2024-01-19 | ㈜한빛물산 | -1,200,000원 | 매입대금
2024-01-22 | 해외송금 · 홍콩 (수취인 미상) | -8,700,000원 | 송금
2024-01-26 | 김민수 | -350,000원 | 정기 이체(월세)
2024-01-29 | 이도현 | -90,000원 | 개인 송금

기준(criteria): 최근 3개월 평균 이체 금액을 5배 이상 초과하는 거래, 신규 등록된 수취인에게 보낸 고액 거래, 신원이 불분명한 해외 계좌로의 송금을 의심 거래로 분류
gpt-5.6-luna (codex CLI · 에이전트 하네스) · 실행일 2026-09-24

1. 가장 빈번하게 송금된 수취인

  1. 김민수 — 3회

    • 2024-01-05: 350,000원
    • 2024-01-12: 350,000원
    • 2024-01-26: 350,000원
    • 합계: 1,050,000원
  2. ㈜한빛물산 — 2회

    • 2024-01-08: 1,200,000원
    • 2024-01-19: 1,200,000원
    • 합계: 2,400,000원
  3. 박서연 (신규 수취인) — 1회

    • 2024-01-15: 48,000,000원
  4. 해외송금 · 홍콩 (수취인 미상) — 1회

    • 2024-01-22: 8,700,000원
  5. 이도현 — 1회

    • 2024-01-29: 90,000원

2. 의심 거래

전체 거래 평균 이체액은 약 7,486,250원이며, 그 5배는 약 37,431,250원입니다.

  1. 박서연 (신규 수취인)

    • 날짜: 2024-01-15
    • 금액: 48,000,000원
    • 사유: 평균 이체액의 5배 이상이며, 신규 수취인에게 보낸 고액 거래
  2. 해외송금 · 홍콩 (수취인 미상)

    • 날짜: 2024-01-22
    • 금액: 8,700,000원
    • 사유: 신원이 불분명한 해외 계좌로의 송금

※ 8,700,000원 거래는 평균의 5배에는 미달하지만, 해외 수취인 미상이라는 별도 기준에 따라 분류했습니다.

3. 총 송금액 기준 상위 수취인

  1. 박서연 (신규 수취인) — 총 48,000,000원

    • 2024-01-15: 48,000,000원
  2. 해외송금 · 홍콩 (수취인 미상) — 총 8,700,000원

    • 2024-01-22: 8,700,000원
  3. ㈜한빛물산 — 총 2,400,000원

    • 2024-01-08: 1,200,000원
    • 2024-01-19: 1,200,000원
  4. 김민수 — 총 1,050,000원

    • 2024-01-05: 350,000원
    • 2024-01-12: 350,000원
    • 2024-01-26: 350,000원
  5. 이도현 — 총 90,000원

    • 2024-01-29: 90,000원

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