사람을 갈아넣던 엑셀 업무, AI 전처리 봇이 대신하다

import pandas as pd

df = pd.read_excel("통장거래내역.xlsx")

# 1. 쓸데없는 공백과 (주) 글자 날려버리기
df["거래처"] = df["거래처"].astype(str).str.strip().str.replace("(주)", "", regex=False)

# 2. 콤마(,)가 포함된 문자열 금액을 진짜 숫자로 변환
df["금액"] = df["금액"].astype(str).str.replace(",", "").astype(float)

# 3. 날짜 형식 오류 잡아내기 (NaT 변환)
df["거래일자"] = pd.to_datetime(df["거래일자"], errors="coerce")

# 4. 사업자등록번호 기반 거래처 마스터 파일 병합 (엑셀 VLOOKUP과 동일)
df = df.merge(customer_master, on="사업자번호", how="left")

# 엑셀의 각 행(Row)마다 위험도를 평가하는 파이썬 함수
def check_transaction_risk(row):
    score = 0
    reasons = []
    
    if row["금액"] >= 50000000:
        score += 30
        reasons.append("5천만원 이상 고액거래")
        
    if row["미수금"] > 0:
        score += 40
        reasons.append("입금액 부족 (미수금 발생)")
        
    return pd.Series([score, ", ".join(reasons)])

# 데이터프레임 전체에 일괄 적용 (수만 건 1초 컷)
df[["위험점수", "검토사유"]] = df.apply(check_transaction_risk, axis=1)