h e a d l e s s는 한국 내 78개 이상의 금융기관(은행, 카드사, 홈택스 포함)에서 제공하는 금융 데이터를 단일 API를 통해 통합적으로 접근하고 활용할 수 있도록 지원하는 Financial data aggregation 플랫폼입니다. 이는 각 기관별 데이터 포맷, 인증 방식, 인터페이스의 차이를 추상화하여 개발자가 복잡한 연동 작업 없이 표준화된 데이터를 손쉽게 이용할 수 있도록 하는 것을 핵심 가치로 삼습니다.

핵심 방법론 및 기술적 세부 사항:

1. Unified Endpoint 및 Standardized Schema:

h e a d l e s s는 여러 금융기관의 상이한 인증 방식을 단일 엔드포인트(e.g., POST /api/v1/data-jobs)로 통합하며, 이를 통해 기관별 특성 차이를 해소합니다. 수집된 데이터는 12가지의 표준 스키마(예: bank.transactions)로 정규화됩니다. 이는 데이터 일관성을 보장하며, 예를 들어 기관별로 상이하게 표기되는 상점명, 카테고리, 금액 등의 필드를 merchant_name, category, amount, type 등과 같은 통일된 필드명과 규격화된 값으로 변환합니다. 이 과정은 내부적인 데이터 매핑 및 변환 로직에 의해 수행됩니다.

2. AI Classification:

수집된 비정형 데이터, 특히 가맹점명(merchant_name)이나 거래 내역의 설명 필드 등을 AI 기반의 분류 모델을 활용하여 표준화된 카테고리(category)로 자동 매핑하고 구조화합니다. 예를 들어 "스타벅스 강남점"을 "F&B/카페"와 같은 카테고리로 분류하여 데이터의 활용도를 높입니다. 이는 Natural Language Processing (NLP) 및 Machine Learning (ML) 기술이 적용된 것으로 보입니다.

3. 운영 부담 자동화:

h e a d l e s s 플랫폼은 금융기관의 인터페이스 변경, 네트워크 오류, 대용량 데이터 처리 등 연동 과정에서 발생할 수 있는 다양한 운영 부담을 자동으로 처리합니다.

• 기관 인터페이스 변경 자동 대응: 금융기관의 API 스펙이나 데이터 포맷이 변경되어도 h e a d l e s s 내부 시스템이 이를 감지하고 자동으로 업데이트를 반영하여 클라이언트 측 코드 수정 없이 데이터 수집이 가능하도록 합니다.
• 자동 재시도 (Automatic Retry): 네트워크 불안정이나 타임아웃 발생 시, 시스템은 설정된 정책에 따라 자동으로 API 호출을 재시도합니다. 이는 Robustness를 위한 Fault-Tolerant 메커니즘입니다.
• 자동 청킹 (Automatic Chunking): 대용량 데이터 조회 요청 시, 시스템은 이를 관리 가능한 작은 단위(청크)로 분할하여 처리하고, 최종적으로 통합된 결과를 제공합니다. 이는 메모리 및 네트워크 효율성을 높이는 기법입니다.
• 장애 복구 및 실시간 모니터링: 시스템 내부에서 데이터 수집 상태 및 발생 가능한 장애를 실시간으로 모니터링하고, 자동으로 복구 메커니즘을 작동시킵니다.

4. 보안 및 데이터 보호:

모든 민감 정보(인증서, 비밀번호, 접근 정보)는 AES-256 암호화 방식으로 암호화되어 격리된 보안 저장소에 보관됩니다. 이는 고객사 서버에 민감한 금융 정보를 직접 보관할 필요성을 제거하여 보안 위험을 최소화합니다. 또한, 접근 로그에 대한 감사 추적(Audit Trail) 기능을 제공하여 데이터 접근 이력을 투명하게 관리합니다.

5. 확장성 및 유연한 연동 방식:

새로운 금융기관이나 데이터 액션이 추가되어도 기존 연동 코드를 변경할 필요 없이 동일한 API 스펙으로 즉시 지원합니다. 이는 하위 호환성을 보장하고 개발 노력을 줄입니다.
연동 방식은 사용자의 시스템 아키텍처에 맞춰 다양한 옵션을 제공합니다:

• 동기 HTTP: 즉각적인 응답이 필요한 경우.
• 비동기 HTTP (Polling): 작업 완료를 주기적으로 확인하는 방식.
• 비동기 HTTP (Webhook): 작업 완료 시 지정된 콜백 URL로 알림을 받는 방식.
• Queue (SQS, Kafka): 메시지 기반의 대용량 또는 분산 처리 연동.

워크플로우:

6. Connect: POST /api/v1/connectors 엔드포인트를 통해 금융기관의 인증서(providerId) 및 자격 증명(credentials)을 등록하여 커넥터를 설정합니다.
7. Collect: POST /api/v1/data-jobs를 호출하여 특정 connectorId와 action(예: bank.transactions)을 지정하여 데이터를 수집합니다. 이때 청킹 및 재시도 로직은 h e a d l e s s 플랫폼에 의해 자동으로 처리됩니다.
8. Normalize: 수집 작업이 완료되면 GET /api/v1/data-jobs/{job_id}/results를 통해 정규화된 표준 스키마의 데이터를 검색하고 활용합니다. 기관별 데이터 차이점은 h e a d l e s s가 처리하여 항상 통일된 schema와 data 구조를 제공합니다.

h e a d l e s s는 금융 데이터 연동의 복잡성을 해결하고, 개발자가 데이터 활용에 집중할 수 있도록 통합된 솔루션을 제공하는 것을 목표로 합니다.