패턴 기반 규칙 — 어떤 AI 에이전트든 생성 가능

AI와 지출에 대해 대화하고 있습니다. 거래 내역을 둘러보다가 패턴을 발견합니다 — 매주 같은 카페 세 곳에 갑니다. 그래서 말합니다: "커피숍 방문에 모두 '일상 습관' 태그를 달아 줘."

에이전트가 답합니다: "완료했습니다 — 규칙을 만들었습니다. 기존 거래에도 적용할까요?"

이것으로 끝입니다. 양식도 없습니다. 설정 페이지도 없습니다. 규칙 UI를 배울 필요도 없습니다. 원하는 것을 설명했고, 실행되었습니다.

설정이 아닌 대화를 통한 규칙

모든 가계부 앱에는 설정 어딘가에 규칙 시스템이 숨어 있습니다. 메뉴를 탐색하고, 양식을 작성하고, 드롭다운에서 선택하고, 조건을 설정합니다. 기술적으로는 작동합니다. 하지만 즐겁다고 할 수 있는 사람은 없습니다.

Era Context는 다른 접근 방식을 취합니다. 규칙 엔진은 대화입니다.

"Uber와 카카오택시의 모든 거래에 '교통' 태그를 달아 줘." 완료.

"이마트, 홈플러스, 코스트코에서의 모든 거래를 식료품으로 분류해 줘." 완료.

"아직 태그가 없는 20만 원 이상 거래를 플래그해 줘." 완료.

장부를 관리하는 사람에게 말하듯 AI에게 말합니다. 패턴을 설명합니다. 무엇이 일어나야 하는지 설명합니다. 에이전트가 규칙을 만들고 승인을 기다립니다.

승인 전까지 아무것도 활성화되지 않습니다

가장 중요한 부분입니다. AI 에이전트가 지시에 따라 규칙을 만들지만, 명시적으로 승인할 때까지 아무것도 활성화되지 않습니다.

에이전트가 규칙을 만들면, 정확히 무엇을 하게 되는지 확인할 수 있습니다. 어떤 거래를 매칭할지. 어떤 작업을 수행할지. 규칙은 "네, 활성화해 줘" 또는 "사실, 조정하자"라고 말할 때까지 대기 상태에 있습니다.

이 승인 단계는 속도 저하가 아닙니다 — 핵심입니다. 규칙 설정의 지루한 작업을 AI에게 위임하면서, 금융 데이터에 대해 실제로 실행되는 것에 대한 완전한 통제를 유지합니다. 에이전트가 설정 작업을 합니다. 결정은 당신이 합니다.

규칙이 할 수 있는 것

Era Context의 규칙은 금융 데이터를 실제로 유용하게 만드는 반복적인 정리 작업을 다룹니다.

거래 자동 분류. "모든 구독 서비스를 '구독' 카테고리에 넣어 줘." 에이전트가 패턴을 식별하고, 규칙을 만들고, 일치하는 모든 거래가 자동으로 분류됩니다 — 과거와 미래 모두.

지출 패턴 태그 지정. "주말 레스토랑에서의 모든 거래에 '사교 지출' 태그를 달아 줘." 태그는 카테고리 위에 유연한 레이어를 제공합니다. 기분별, 목적별, 프로젝트별, 인물별 — 원하는 대로 사용하십시오.

가맹점 이름 정리. 은행의 암호 같은 거래 설명 — "SQ *조스커피 #1247" — 을 자동으로 정리할 수 있습니다. "SQ *조스커피 거래가 보이면 가맹점 이름을 '조스 커피'로 바꿔 줘." 읽기 쉬운 명세서, 노력 제로.

반복 청구 감지. "처음 나타나는 새로운 반복 청구를 보여 줘." 구독이 불어나기 전에 차단합니다. 규칙이 새로운 반복 패턴을 플래그하여 무엇이 과금되고 있는지 항상 인지할 수 있게 합니다.

이상 항목 플래그. "지난달 대비 50% 이상 증가한 카테고리가 있으면 알려 줘." 다른 일에 집중하는 동안 규칙이 비정상 패턴을 감시합니다.

사전 구축 라이브러리

처음부터 만들고 싶지 않은 분도 계십니다. Era Context에는 한 번의 대화로 찾아보고 활성화할 수 있는 사전 구축 규칙 라이브러리가 포함되어 있습니다.

에이전트에게 물어보십시오: "어떤 규칙이 있어?" 구독 감지, 가맹점 정리, 카테고리 정리, 지출 알림 등 일반적인 패턴에 대한 템플릿이 표시됩니다. 상황에 맞는 것을 골라, 원하면 사용자 정의하고, 활성화합니다.

라이브러리는 시작점이지, 제약이 아닙니다. 모든 사전 구축 규칙을 수정할 수 있으며, 원하는 것을 설명하여 완전히 맞춤 규칙을 만들 수도 있습니다.

모든 규칙이 당신의 말을 기억합니다

작아 보이지만 예상보다 중요한 세부 사항입니다: 모든 규칙은 생성 시 사용한 정확한 표현을 저장합니다.

6개월 후, 규칙을 보고 왜 존재하는지 궁금할 수 있습니다. 기술적 조건에서 로직을 역추적하는 대신, 원래 요청을 볼 수 있습니다: "반려동물에 얼마나 쓰는지 추적하고 싶어서 만들었어."

이것은 실제로 이해가 되는 감사 추적입니다. 타임스탬프와 기술 로그가 아니라, 자신의 의도를 자신의 말로 설명한 것입니다. 나중에 AI가 규칙을 검토할 때, 각 규칙이 무엇을 하는지뿐 아니라 왜 만들었는지를 참조할 수 있습니다.

어떤 에이전트든 규칙을 만들 수 있습니다

Era Context는 MCP 호환 모든 클라이언트와 작동하므로, 사용하는 AI에서 규칙을 만들 수 있습니다. Claude에서 규칙을 시작합니다. ChatGPT에서 수정합니다. Gemini에서 검토합니다. 규칙은 단일 에이전트가 아닌 Era Context에 존재합니다.

이것은 또한 각 AI의 대화 강점을 활용할 수 있다는 의미입니다. 뉘앙스 있는 설명을 더 잘 이해하는 에이전트가 있으면 복잡한 규칙에 사용하십시오. 빠른 변경에 더 빠른 에이전트가 있으면 유지보수에 사용하십시오. 규칙은 어떤 에이전트가 만들었는지 상관하지 않습니다.

관리에서 설명으로의 전환

더 큰 그림은 금융 도구와 상호작용하는 방식에 관한 것입니다. 전통적인 앱은 인터페이스를 배우라고 합니다 — 양식, 메뉴, 용어를. Era Context는 자신의 말을 사용하라고 합니다.

"업무 식사와 개인 외식을 분리하고 싶어"가 완전한 지시입니다. 에이전트가 해당하는 가맹점을 파악하고, 규칙을 만들고, 허가를 기다립니다. 결과를 설명했습니다. 에이전트가 구현을 처리했습니다.

이것이 재무 자동화가 어때야 하는 모습입니다. 설정 화면을 클릭하는 것이 아닙니다. 규칙 문법을 배우는 것이 아닙니다. 원하는 것을 말하고 결과를 승인하는 것입니다.

규칙 시작하기

규칙은 Era Context의 Organize 플랜 이상에서 사용할 수 있습니다. 계좌를 연결하고, AI와 대화를 시작하고, 정리하고 싶은 것을 설명하십시오. 에이전트가 나머지를 처리합니다 — 승인만 하면 됩니다.

간단하게 시작하십시오. "모든 식료품점에 태그해 줘." 어떤 느낌인지 확인합니다. 그다음 구체적으로. "30일 이상 사용하지 않은 구독을 플래그해 줘." 그다음 창의적으로. 한계는 설명할 수 있는 범위까지입니다.

금융 데이터는 데이터베이스가 구조화하는 방식이 아니라, 당신이 생각하는 방식으로 작동해야 합니다. 규칙은 그 격차를 메우는 방법입니다 — 한 번의 대화씩.