텔레그램·Notion 기반 금융 뉴스 AI 자동수집 시스템 구축

포트폴리오 소개

본 프로젝트는 금융 리서치 업무에서 매일 발생하는 텔레그램 메시지, 뉴스 링크, 시황 정보를 자동으로 수집하고 AI가 요약·분류한 뒤 Notion 데이터베이스에 구조화해 저장하는 자동화 시스템입니다.

고객사는 여러 채널과 대화방에서 들어오는 투자·시황 정보를 사람이 직접 확인하고 정리해야 했습니다. IT7은 Mac mini 상시 운영 환경, Telegram API, Gemini API, Notion API를 연동해 수집부터 요약, 중복 판단, 분류별 적재까지 이어지는 자동화 흐름을 구축했습니다.

핵심은 단순 크롤링이 아니라 텔레그램 뉴스 자동 수집, 링크 기사 본문 추출, AI 요약, 중복 뉴스 판단, Notion DB 자동 적재를 하나의 운영 흐름으로 묶은 점입니다. 금융 리서치, 투자 뉴스 모니터링, 사내 지식관리, 경쟁사 동향 수집처럼 빠른 정보 정리가 필요한 업무에 응용할 수 있습니다.

프로젝트 목표

• 텔레그램 채널·대화에서 발생하는 금융 뉴스와 시황 메시지를 자동 수집


• 메시지에 포함된 여러 뉴스 링크의 본문을 추출해 AI 요약에 반영


• 요약 제목, 요약 메시지, 분류, 중복 여부를 생성해 Notion DB에 저장


• 비전문가도 Markdown 설정 파일만 수정해 실행 주기와 분류 기준을 조정할 수 있게 구성

주요 구축 범위

• Mac mini 기반 24시간 수집 데몬 구성 및 재부팅 후 자동 실행 설정


• 고객 계정의 텔레그램 대화·채널 수집 범위 자동 갱신


• 메시지 원문, 링크 URL, 기사 본문, 유튜브 링크 등 다양한 콘텐츠 입력 처리


• Gemini 기반 요약·분류·중복 판단 파이프라인 구현


• Notion 메인 DB와 분류별 DB에 동일 데이터를 자동 적재하는 구조 설계


• 운영자가 수정할 수 있는 실행 주기, 분류 기준, 요약 프롬프트 Markdown 파일 제공


• 운영 매뉴얼, 소스 백업, 장애 확인 절차 인계

적용 가능한 업무

• 증권사·운용사·리서치 조직의 텔레그램 뉴스 모니터링 자동화


• 분야별 뉴스 요약을 Notion, Slack, 사내 위키로 적재하는 지식관리 자동화


• 중복 기사와 반복 메시지를 구분해 중요한 신규 이슈만 빠르게 검토하는 업무


• Mac mini, 사내 서버, 클라우드 VM을 활용한 저비용 상시 운영 자동화

기술 구성

Python, Telethon, Gemini API, Notion API, SQLite, macOS LaunchDaemon, Markdown 설정 파일, 콘텐츠 추출 모듈을 조합해 운영형 자동화 시스템으로 구성했습니다.

수집과 처리는 분리되어 있으며, 네트워크나 외부 API 실패 시 로컬 DB에 상태를 남기고 다음 실행 주기에서 재처리할 수 있도록 설계했습니다. 또한 Notion 데이터베이스 컬럼 순서나 보기 설정이 바뀌어도 API 적재가 유지되도록 속성명 기반으로 저장했습니다.

핵심 적용 포인트

이 사례는 텔레그램 금융 뉴스 자동 수집 시스템, Notion 뉴스 DB 자동화, Gemini API 기반 뉴스 요약 자동화, 중복 뉴스 판단 자동화가 필요한 기업에 적합한 구축 사례입니다.

사용자는 텔레그램에서 들어오는 메시지를 일일이 복사하지 않아도 되고, Notion에서 요약 제목·요약 메시지·분류·중복 여부를 기준으로 금융 뉴스 흐름을 확인할 수 있습니다.

프로젝트 FAQ

Q. 텔레그램 채널이 많아도 자동 수집이 가능한가요?
가능합니다. 고객 계정의 대화와 채널 목록을 기준으로 수집 대상을 갱신하고, 운영 정책에 맞춰 제외·분류·주기를 조정할 수 있습니다.

Q. 여러 링크가 포함된 메시지도 요약할 수 있나요?
가능합니다. 메시지 안의 기사 링크를 추출하고 각 링크의 본문을 함께 분석해 링크별 요약과 종합 관점을 만들 수 있습니다.

Q. Notion에는 어떤 형태로 저장되나요?
요약 제목, 원본 메시지, 요약 메시지, 원본 URL, 분류, 중요도, 처리 상태, 중복 여부 같은 속성을 가진 데이터베이스 row로 저장됩니다.

Q. AI 비용이나 API 장애가 발생하면 어떻게 되나요?
수집 데이터와 처리 상태를 로컬 DB에 남기고, API 결제 또는 장애가 복구된 뒤 재처리할 수 있도록 설계했습니다.

성과 및 의의

수동으로 확인하던 금융 뉴스 정리 업무를 자동화해 반복 작업 시간을 줄이고, Notion에서 분류별·이슈별로 뉴스 흐름을 확인할 수 있는 운영 체계를 마련했습니다.

특히 단순 크롤링이 아니라 메시지 원문, 링크 기사, AI 요약, 중복 여부, 분류 DB 적재까지 이어지는 end-to-end 업무 자동화 사례라는 점에서 향후 리서치·모니터링·사내 지식관리 자동화로 확장 가능한 기반을 확보했습니다.