Досвід користувачів та відгуки про ведення простого текстового обліку за допомогою великих мовних моделей
Простий текстовий облік (ПТО) вже давно є секретною зброєю технічно підкованих фінансових фанатів. Використовуючи прості текстові файли та інструменти, такі як Beancount або Ledger, ви отримуєте безпрецедентний контроль, прозорість та право власності на свої фінансові дані. Але будьмо відверті — він завжди мав репутацію, скажімо так, складного. Крива навчання крута, введення даних стомлююче, а одна кома, поставлена не в тому місці, може призвести до неприємного пошуку помилок.
Але що, якби ви могли мати потужність ПТО без цих складнощів? Ось тут і з'являються великі мовні моделі (ВММ). Штучний інтелект починає проникати в кожен куточок робочого процесу ПТО, обіцяючи автоматизувати нудні завдання та зробити цю потужну систему доступною для всіх. Ґрунтуючись на гли бокому аналізі відгуків користувачів, давайте дослідимо, як ШІ революціонізує простий текстовий облік — і чи виправдовує він ажіотаж.
Старий спосіб: Ручна робота з ПТО
Роками досвід ПТО визначався кількома поширеними перешкодами:
- Стіна страху: Новачки часто відчувають себе приголомшеними. Як зізнався один користувач: "Я роками боявся... але це здавалося корисним і врешті-решт мало окупитися." Між вивченням подвійного запису та освоєнням інструментів командного рядка початок роботи є складним.
- Цикл "редагування-компіляція-налагодження": На відміну від програмного забезпечення з графічним інтерфейсом, яке кричить на вас, щойно ви припуститеся помилки, помилки ПТО часто ховаються, доки ви не проведете перевірку. Це повільне коло зворотного зв'язку схоже на налагодження коду, перетворюючи просте завдання введення даних на рутину.
- Кошмар імпорту: Отримання ваших даних в систему є основною перешкодою. Це часто передбачає ручне завантаження CSV-файлів з кількох банків, їх очищення та запуск спеціальних скриптів — ненадійний та трудомісткий процес. Один користувач витратив "близько 4 годин на імпорт даних за останні ~8 місяців", навіть з певною автоматизацією.
Зустрічайте помічника зі штучним інтелектом: Як ВММ скорочують робоче навантаження
Саме тут ШІ змінює правила гри, виступаючи потужним помічником для виконання найнудніших частин ПТО.
Автоматизація рутинної роботи: Категоризація та імпорт
Це найпростіше завдання для ШІ. Замість того, щоб писати складні правила, щоб з'ясувати, що таке "STARBUCKS #12345", ви можете просто запитати ВММ.
Користувачі повідомляють про великий успіх, надаючи описи транзакцій таким моделям, як GPT-4, та отримуючи ідеальну категоризацію, наприклад Expenses:Food:Coffee
. Такі інструменти, як Beanborg, навіть інтегрують ChatGPT, щоб інтелектуально пропонувати категорії, коли власні правила не спрацьовують.
Ще краще те, що ВММ стають імпортерами даних "на льоту". Замість того, щоб писати скрипт Python для аналізу безладного CSV-файлу банку, тепер ви можете вставити дані у вікно чату та попросити ШІ конвертувати їх у формат Beancount. Це не завжди ідеально на 100%, але перетворює години кодування на кілька хвилин роботи з підказками.