Використання великих мовних моделей для автоматизації та покращення бухгалтерського обліку з Beancount

Beancount – це система бухгалтерського обліку у форматі простого тексту, яка останнім часом стала більш доступною завдяки великим мовним моделям (LLM), таким як ChatGPT. Технічні користувачі – включаючи власників бізнесу, засновників стартапів, інженерів та бухгалтерів – можуть використовувати LLM для автоматизації рутинних бухгалтерських завдань, зберігаючи при цьому гнучкість і прозорість текстової бухгалтерської книги Beancount. У цьому звіті досліджуються практичні способи, за допомогою яких LLM можуть оптимізувати робочі процеси Beancount, включаючи категоризацію транзакцій, виявлення аномалій, інтелектуальні пропозиції щодо журнальних записів, генерування записів з природної мови та звірку виписок. Наведено приклади запитів та результатів для ілюстрації цих можливостей, а також поради щодо впровадження, існуючі інструменти та обговорення можливостей і обмежень.

Автоматизована категоризація транзакцій за допомогою LLM

Одним з найбільш трудомістких аспектів бухгалтерського обліку є категоризація транзакцій (призначення їх на правильні рахунки) на основі дескрипторів, таких як платник, призначення платежу або сума. LLM можуть значно прискорити цей процес, використовуючи своє розуміння мови та широкі знання, щоб запропонувати відповідні рахунки витрат або доходів для кожної транзакції.

Наприклад, якщо ваша бухгалтерська книга Beancount містить некатегоризований запис:

2023-02-28 * "Amazon.com" "Підставка для ноутбука, ... Портативна підставка для ноутбука..."
   Assets:Zero-Sum-Accounts:Amazon-Purchases   -14.29 USD
   (відсутній рахунок витрат)

Запит до LLM може попросити відповідний рахунок витрат для балансування транзакції. В одному реальному випадку LLM класифікувала покупку підставки для ноутбука на Amazon як Expenses:Office-Supplies:Laptop-Stand. Подібним чином, вона віднесла покупку щітки склоочисника до Expenses:Car:Maintenance, а кухонний прилад – до Expenses:Kitchen:Appliances, інтелектуально виводячи категорії з описів товарів. Ці приклади показують, як LLM може використовувати контекст (платника та опис) для вибору відповідного рахунку Beancount.

Сучасні інструменти, такі як Beanborg, інтегрують цю можливість: Beanborg – це імпортер Beancount з відкритим кодом, який може автоматично зіставляти дані транзакцій з правильними рахунками витрат. Він в основному використовує механізм на основі правил, але також підтримує машинне навчання і навіть ChatGPT для пропозицій щодо категоризації. За допомогою Beanborg ви можете імпортувати банківський CSV і отримати більшість записів автоматично класифікованими (наприклад, платник, що містить "Fresh Food Inc.", може бути класифікований як Expenses:Groceries за правилами або за допомогою LLM).

Як використовувати LLM для категоризації: Ви можете передати пакет описів транзакцій моделі, подібній до GPT-4, і попросити її призначити ймовірні рахунки. Один із запропонованих робочих процесів: використовуйте GPT для категоризації невеликої партії витрат, виправте будь-які помилки вручну, а потім використовуйте вбудовані плагіни імпортера Beancount (наприклад, smart_importer), щоб навчитися на цих прикладах для майбутніх транзакцій. Цей гібридний підхід використовує широкі знання LLM для нових або незвичайних транзакцій (наприклад, виведення того, що PILOT Parallel Calligraphy Pens повинні підпадати під рахунок витрат на канцелярське приладдя) і потім послідовно застосовує ці категоризації в майбутньому.

Приклад запиту та відповіді: У таблиці нижче показано, як користувач може взаємодіяти з LLM для категоризації транзакцій:

Запит користувача (деталі транзакції)	Запропонований LLM рахунок/запис
Категоризувати: "Starbucks - Latte $5.00 on 2025-04-01"	Пропозиція: Витрати – ймовірно Expenses:Food:Coffee (покупка кави)
Категоризувати: "Amazon.com - Bosch Rear Wiper Blade $11.60"	Пропозиція: Expenses:Car:Maintenance (заміна автомобільної запчастини)
Категоризувати: "Salary payment from ACME Corp $5000"	Пропозиція: Income:Salary (дохід від зарплати)
Повний запис: 2025-07-10 * "Office Depot" "printer ink" Assets:Checking -45.00 USD	Додає: Expenses:Office:Supplies 45.00 USD (балансування запису)

У цих прикладах LLM використовує загальні знання (Starbucks – це кава, автомобільні запчастини Amazon пов'язані з технічним обслуговуванням автомобіля, зарплата ACME – це дохід), щоб запропонувати правильний рахунок Beancount. Вона може навіть завершити журнальний запис, додавши відсутню балансуючу проводку (у випадку з Office Depot, пропонуючи рахунок витрат на канцелярське приладдя для компенсації платежу). З часом така категоризація на основі ШІ може заощадити час і зменшити ручні зусилля при класифікації транзакцій.

Виявлення аномалій та ідентифікація дублікатів

Крім категоризації, LLM можуть допомогти позначити аномалії в бухгалтерській книзі – такі як дублікати записів або незвичайні витрати – шляхом аналізу описів транзакцій та закономірностей простою англійською мовою. Традиційне програмне забезпечення може виявляти точні дублікати за допомогою хешів або суворих правил (наприклад, Beanborg використовує хеш даних CSV, щоб запобігти повторному імпорту тієї самої транзакції). Однак LLM може надати більш контекстно-обізнаний огляд.

Наприклад, ви можете запропонувати LLM список останніх транзакцій і запитати: "Чи виглядає щось з цього як дублікати або незвичайні викиди?" Оскільки LLM чудово справляються з контекстним аналізом, вони можуть помітити, якщо два записи мають однакову дату та суму або дуже схожі описи, і позначити їх як потенційні дублікати. Вони також можуть розпізнавати закономірності звичайних витрат і виявляти відхилення. Як зазначає одне джерело, "в контексті потоку фінансових транзакцій LLM може виявляти аномальні звички витрачання коштів", вивчаючи, що є типовим, і визначаючи, що не відповідає.

Приклад незвичайної суми: Якщо ви зазвичай витрачаєте $30–$50 на паливо, але раптом одна транзакція на паливо становить $300, LLM може виділити це як аномалію ("ця витрата на паливо в десять разів перевищує ваш звичайний шаблон"). LLM виявляють аномалії, виявляючи навіть незначні відхилення, які системи на основі правил можуть пропустити. Вони враховують контекст – наприклад, час, категорію, частоту – а не лише жорсткі пороги.

Приклад дубліката: Враховуючи два рядки бухгалтерської книги, які майже ідентичні (однаковий платник і сума на близькі дати), LLM може відповісти: "Транзакції 2025-08-01 і 2025-08-02 на суму $100 компанії ACME Corp, схоже, є дублікатами." Це особливо корисно, якщо дані були введені з кількох джерел або якщо банк подвоїв транзакцію.

Хоча виявлення аномалій на основі LLM все ще є новою сферою, воно доповнює традиційні методи, пояснюючи чому щось позначається природною мовою. Це може допомогти людині, яка переглядає, швидко зрозуміти та вирішити проблему (наприклад, підтвердити дублікат і видалити один запис або дослідити незвичайну витрату).

Інтелектуальні пропозиції щодо завершення журналу

LLM можуть діяти як інтелектуальні помічники, коли ви складаєте або виправляєте журнальні записи в Beancount. Вони не тільки класифікують транзакції, але й пропонують, як завершити часткові записи або виправити дисбаланси. Це як мати розумне автозавершення для вашої бухгалтерської книги.

Пропозиції щодо рахунку та суми: Припустимо, ви вводите нову транзакцію з платником і сумою, але не вирішили, до якого рахунку вона належить. LLM може запропонувати рахунок на основі опису (як описано в категоризації). Він також може забезпечити балансування запису, надавши додаткову проводку. Наприклад, користувач може написати:

2025-09-10 * "Cloud Hosting Inc" "Щомісячна плата за VM хостинг"
   Assets:Bank:Checking        -120.00 USD
   [Відсутня друга проводка]

Запитавши LLM, "Яка інша сторона цієї транзакції?", вона може запропонувати: Expenses:Business:Hosting 120.00 USD, щоб збалансувати запис, визнавши, що плата за хмарний хостинг є бізнес-витратою.

В Google Group Beancount один користувач продемонстрував це, передавши партію односторонніх записів про покупки на Amazon в ChatGPT і запропонувавши їй "додати категоризовані проводки витрат для балансування кожної транзакції". GPT заповнила кожну відсутню проводку правдоподібним рахунком витрат (хоча іноді занадто деталізованим, наприклад, створюючи рахунок лише для "Laptop Stand"). Це показує, як LLM можуть складати повні журнальні записи, коли їм надаються неповні дані.

Покращення опису: LLM можуть навіть допомогти покращити опис у записах. Якщо опис занадто загадковий (наприклад, внутрішній код з банківської виписки), ви можете попросити LLM переписати його більш чітко для бухгалтерської книги. Оскільки LLM добре обробляють природну мову, вони можуть перетворити "PUR CHK 1234 XYZ CORP" на "Check #1234 to XYZ Corp" для ясності.

Керівництво та навчання: З часом LLM можна інтегрувати у ваш робочий процес редагування (можливо, через плагін редактора або розширення Fava), щоб пропонувати ймовірні завершення під час введення транзакції. Це аналогічно тому, як редактори коду використовують ШІ для пропозицій щодо завершення коду. У бухгалтерському обліку в форматі простого тексту LLM може використовувати ваші існуючі назви рахунків і минулі записи, щоб порекомендувати, як завершити наступний. Наприклад, якщо ви часто записуєте Office Supplies, коли в платнику з'являється "Staples", модель може вивчити цей шаблон. Деякі користувачі повідомляють, що пропозиції ChatGPT можна вдосконалити після кількох прикладів, а потім узагальнити за допомогою плагіна, такого як smart_importer, для майбутніх транзакцій.

Підсумовуючи, LLM забезпечують "другу пару очей" на ваші записи, пропонуючи завершення та виправлення, які відповідають правилам подвійного запису Beancount.

Генерування записів Beancount з неструктурованих даних

Мабуть, одним з найпотужніших способів використання LLM є перетворення неструктурованої фінансової інформації – необробленого тексту, квитанцій або описів природною мовою – на структуровані записи Beancount. Це дозволяє користувачам говорити або вставляти дані у вільній формі та отримувати дійсні записи бухгалтерської книги у відповідь.

Від природної мови до запису: Ви можете запропонувати LLM речення, наприклад,

"Я купив канцелярське приладдя (чорнило для принтера) в Office Depot за $45 10 липня 2025 року, оплативши з мого поточного рахунку."

Здатний LLM інтерпретує це і створить щось на зразок:

2025-07-10 * "Office Depot" "чорнило для принтера"
   Assets:Bank:Checking        -45.00 USD
   Expenses:Office:Supplies     45.00 USD

Він визначив дату, платника, опис, суму та вгадав відповідні рахунки (кредитування банківського активу, дебетування рахунку витрат на канцелярське приладдя). Це, по суті, перетворює звичайний звіт про витрати англійською мовою на належним чином відформатований журнальний запис Beancount. Нещодавні дослідження навіть використовували Beancount як цільовий формат для оцінки розуміння подвійного бухгалтерського обліку LLM, з неоднозначними результатами (LLM часто потребують ретельного запиту, щоб отримати синтаксис точно правильним). Однак за допомогою добре складеного запиту або кількох прикладів моделі, такі як GPT-4, зазвичай можуть створити правильний запис для простих сценаріїв.

OCR в бухгалтерську книгу: LLM з можливостями зору або OCR (такі як GPT-4 з введенням зображень або спеціалізовані інструменти) можуть піти ще далі: взяти зображення квитанції або PDF-файл банківської виписки та витягти з нього транзакції. Наприклад, ви можете показати ChatGPT фотографію квитанції та попросити запис Beancount – модель проаналізує дату, загальну суму, продавця та, можливо, податок, а потім виведе запис з цими деталями. В одному з посібників зазначається, що ChatGPT може конвертувати дані з рахунків-фактур або квитанцій у "чисті, відформатовані таблиці, придатні для бухгалтерського обліку", які потім можна зіставити з рахунками Beancount. Подібним чином, експорт CSV або Excel можна передати LLM з інструкціями щодо виведення транзакцій Beancount – справді, користувачі запропонували GPT "написати сценарій Python для аналізу CSV та виведення записів Beancount" як спосіб автоматизації імпорту.

Обробка кількох транзакцій: LLM можуть обробляти також пакетні вхідні дані. Ви можете вставити список необроблених транзакцій (дати, описи, суми) і попросити модель згенерувати відповідні рядки бухгалтерської книги Beancount. Приклад запиту від спільноти використовує детальну інструкцію для GPT-4, щоб "перетворити вміст CSV у формат Beancount", дотримуючись при цьому принципів бухгалтерського обліку. Результатом є повний файл .beancount, що охоплює всі транзакції. Цей підхід, по суті, дозволяє непрограмістам досягти того, що зробили б спеціальні сценарії імпорту – інструктуючи ШІ природною мовою.

Майте на увазі, що, хоча LLM вражають аналізом і генеруванням тексту, валідація має вирішальне значення. Завжди переглядайте записи, створені з неструктурованих даних. Перевіряйте дати, суми та баланс дебетів/кредитів (компілятор Beancount виявить помилки дисбалансу). Як підкреслює одне дослідження, без ретельного керівництва LLM може створювати повністю правильні транзакції подвійного запису лише невелику частину часу. Надання прикладів шаблонів у вашому запиті та явне нагадування моделі про синтаксис Beancount значно покращить точність.

Звірка виписок за допомогою LLM

Звірка банківської виписки – процес зіставлення вашої бухгалтерської книги із зовнішньою випискою (банківською або кредитною карткою) – може бути виснажливою. LLM можуть діяти як інтелектуальні механізми порівняння, допомагаючи виявити розбіжності між вашими записами Beancount і випискою.

Визначення відсутніх або невідповідних записів: Простий варіант використання – надати LLM два списки: один із транзакцій з вашої бухгалтерської книги за певний період, а інший – з банківської виписки, а потім попросити його знайти, які записи не збігаються. Оскільки модель може читати та порівнювати рядок за рядком, вона виділить елементи, присутні в одному списку, але відсутні в іншому. Наприклад, ви можете запропонувати: "Ось моя бухгалтерська книга за березень і банківська виписка за березень. Які транзакції є у виписці, але відсутні в моїй бухгалтерській книзі, або навпаки?". У посібнику з використання ChatGPT у бухгалтерському обліку зазначається: "Вставте список транзакцій, і ChatGPT виділить відсутні або невідповідні записи.". Це означає, що ШІ може видати щось на зразок: "Платіж у розмірі 120.00 USD 03-15 відображається у банківській виписці, але відсутній у бухгалтерській книзі (можливо, відсутній запис)."

Пояснення відмінностей: LLM можуть також описувати відмінності простою мовою. Якщо транзакція має іншу суму або дату між бухгалтерською книгою та випискою (можливо, через друкарську помилку або різницю в часі), LLM може позначити: "Транзакція X має $105 у бухгалтерській книзі проти $150 у банківській виписці – це може стосуватися того самого елемента з розбіжністю в сумі." Це природне пояснення може скерувати вас безпосередньо до проблеми, яку потрібно виправити, замість того, щоб вам вручну сканувати рядки чисел.

Автоматизація робочих процесів звірки: На практиці ви можете використовувати функцію Advanced Data Analysis (раніше Code Interpreter) ChatGPT: завантажте свою виписку CSV і, можливо, експорт вашої бухгалтерської книги, і дозвольте їй програмно перехресно перевірити їх. Існують також нові плагіни та інструменти, орієнтовані на звірку. Наприклад, деякі продемонстрували, що ChatGPT готує звіти про звірку і навіть пропонує коригуючі журнальні записи для балансування книг. Хоча це експерименти на ранній стадії, вони вказують на майбутнє, де значна частина рутинної роботи зі звірки (порівняння, виділення відмінностей) перекладається на ШІ, а людина-бухгалтер просто переглядає та затверджує коригування.

Важливо зберігати контроль і безпеку при використанні LLM для звірки, особливо з конфіденційними фінансовими даними. Якщо ви використовуєте хмарні моделі, переконайтеся, що номери рахунків або особисті ідентифікатори не розголошуються, або використовуйте анонімізовані дані. Альтернативою є запуск локального LLM (обговорюється нижче), щоб дані ніколи не покидали ваше середовище.

Методи реалізації: API, робочі процеси та інструменти

Як можна практично інтегрувати LLM в робочий процес на основі Beancount? Існує кілька підходів, починаючи від простої взаємодії копіювання-вставки з ChatGPT і закінчуючи створенням спеціальних автоматизованих конвеєрів:

• Ручне введення запитів (інтерфейс ChatGPT): Найбільш доступним методом є інтерактивне використання ChatGPT (або іншого інтерфейсу LLM). Наприклад, скопіюйте партію некатегоризованих транзакцій і запропонуйте моделі категорії. Або вставте фрагмент банківської виписки та попросіть конвертацію Beancount. Це не вимагає кодування – про що свідчать багато користувачів, які просто описують свою проблему ChatGPT і отримують придатні для використання результати. Недоліком є те, що це трохи спеціально і ви повинні переконатися, що модель добре керована кожного разу.

• API та сценарії: Для більш повторюваного робочого процесу ви можете використовувати API (такий як API OpenAI для GPT-4) для обробки транзакцій. Це можна зробити в сценарії Python, який читає нові транзакції та викликає API, щоб отримати пропозицію щодо категорії або повний запис. Ви можете інтегрувати це у свій конвеєр імпорту. Наприклад, конфігурація Beanborg дозволяє вмикати пропозиції ChatGPT, встановивши use_llm: true та надавши ключ API. Потім кожна імпортована транзакція отримує додатковий прогноз категорії від GPT разом із прогнозом на основі правил або машинного навчання, який ви можете переглянути.

• Плагіни та розширення: Оскільки LLM набирають популярності, ми можемо очікувати появи плагінів для Beancount або його веб-інтерфейсу Fava. Вони можуть додати кнопку "Запитати ШІ" до транзакцій. Хоча на момент написання цієї статті офіційного плагіна Beancount AI не існує, інтерес спільноти зростає. Насправді, творець Beancount зазначив, що ідея бібліотеки запитів LLM для Beancount звучить весело, і члени спільноти експериментують з "обліковими ботами LLM" і розробкою запитів для облікових завдань. Слідкуйте за форумами Beancount і проблемами GitHub щодо такої інтеграції.

• Бібліотеки з відкритим кодом: Окрім Beanborg, інші пов'язані інструменти включають smart_importer (плагін Beancount, де ви можете написати функцію Python або навіть використовувати просте машинне навчання для класифікації транзакцій під час імпорту). Хоча це не LLM, він добре поєднується з використанням LLM: ви можете використовувати LLM, щоб швидко згенерувати навчальні дані або правила, а потім дозволити smart_importer застосувати їх. Також є інтерес до таких інструментів, як Llamafile (локальний LLM з відкритим кодом для завдань з даними), що використовуються для аналізу та перетворення фінансових даних, і до таких проектів, як Actual або Paisa у сфері обліку в форматі простого тексту (хоча вони більше зосереджені на наданні інтерфейсу користувача, а не ШІ). Ландшафт швидко розвивається, і, ймовірно, з'явиться більше дослідницьких проектів і коду з відкритим кодом, які конкретно націлені на автоматизацію обліку за допомогою LLM. Наприклад, у статті 2024 року представлено метод використання запитів мовою, специфічною для домену (правила синтаксису Beancount), для оцінки та покращення вихідних даних LLM для обліку – такі дослідження можуть призвести до створення бібліотек, які допомагають LLM більш суворо дотримуватися правил бухгалтерського обліку.

• Гібридні робочі процеси ШІ: Ви можете об'єднати LLM з іншими ШІ/автоматизацією. Наприклад, використовуйте OCR, щоб отримати текст із квитанцій, а потім передайте його в LLM для генерування записів. Або використовуйте модель машинного навчання для виявлення аномалій, щоб позначити викиди, а потім попросіть LLM пояснити ці викиди. Частини можна з'єднати за допомогою сценаріїв або платформ автоматизації (наприклад, використання Zapier або спеціального коду для надсилання нових транзакцій в службу ШІ та зберігання відповіді).

Під час реалізації пам'ятайте про витрати та обмеження швидкості, якщо використовуєте платний API, особливо для великих бухгалтерських книг (хоча категоризація однієї транзакції коштує дуже мало токенів). Крім того, включіть обробку помилок – наприклад, якщо ШІ повертає недійсне ім'я рахунку або неправильно сформований запис, передбачте резервні копії або етапи ручного перегляду.

Існуючі інструменти, бібліотеки та дослідження

• Beanborg – Як обговорювалося, автоматизований імпортер транзакцій для Beancount, який інтегрує правила, ML і ChatGPT для категоризації. Він має відкритий код і може служити шаблоном для створення власних робочих процесів імпорту за допомогою ШІ.

• smart_importer – Плагін для Beancount, який дозволяє писати логіку Python для автоматичної класифікації або навіть виправлення транзакцій під час імпорту. Деякі користувачі використовували GPT, щоб допомогти створити ці правила або попередньо класифікувати дані, які потім використовує smart_importer.

• Розробка запитів Beancount (спільнота) – На форумах (Reddit r/plaintextaccounting, Beancount Google Group) тривають дослідження спільноти щодо використання LLM. Наприклад, один користувач поділився техніками запитів, щоб змусити GPT-4 правильно виводити записи Beancount, явно нагадуючи йому про формат і використовуючи покрокові міркування. Інший відкритий GitHub gist надає рецепт використання GPT-4 або Claude для створення функції Python, яка класифікує транзакції за ключовими словами. Ці експерименти спільноти є цінними ресурсами для вивчення стратегій запитів.

• Фінансові дослідження LLM – Окрім практичних сценаріїв, наукові статті (такі як "Evaluating Financial Literacy of LLMs through DSLs for Plain Text Accounting", FinNLP 2025) безпосередньо розглядають здатність LLM у подвійному бухгалтерському обліку. Вони часто відкривають код своїх запитів або набори даних, які можна перепрофілювати для точного налаштування або навчання моделей для підвищення точності. Також ведеться робота з використання вкладень LLM для виявлення аномалій у фінансах і спеціалізованих фінансово-орієнтованих LLM, які можуть більш надійно обробляти облікові запити. Хоча це не інструменти plug-and-play, вони вказують напрямок майбутніх удосконалень.

• Плагіни ChatGPT та пов'язані SaaS – Кілька сторонніх служб і плагінів мають на меті інтегрувати ChatGPT з бухгалтерським програмним забезпеченням (QuickBooks, Xero тощо). Наприклад, деякі плагіни стверджують, що "візуально позначають розбіжності" в QuickBooks за допомогою ChatGPT. Для Beancount (який базується на файлах і є відкритим) таких плагінів ще не існує, але може з'явитися комбінація інтерфейсу, дружнього до ШІ, як Fava, з LLM за лаштунками. Ентузіасти відкритого коду можуть створити розширення Fava, яке надсилає запити до LLM (наприклад, вкладка Fava, де ви можете задавати питання про свою бухгалтерську книгу природною мовою).

Підсумовуючи, поєднання сценаріїв спільноти, спеціальних інструментів, таких як Beanborg, і передових досліджень розширює межі того, як LLM можуть допомогти в обліку в форматі простого тексту. Навіть якщо для кожного завдання немає ідеального готового рішення, існують будівельні блоки та приклади, щоб технічні користувачі могли зібрати власну систему бухгалтерського обліку, доповнену ШІ.

Можливості та обмеження LLM у робочих процесах Beancount

LLM пропонують цікаві можливості для користувачів Beancount:

• Значне підвищення ефективності: Вони можуть скоротити ручні зусилля з категоризації та введення транзакцій. Завдання, які раніше вимагали написання спеціального коду або правил, часто можна виконати, просто попросивши ШІ зробити це. Це знижує бар'єр для непрограмістів для автоматизації свого бухгалтерського обліку ("тепер кожен може бути розробником", використовуючи ChatGPT). Власники бізнесу можуть більше зосередитися на перегляді фінансових відомостей, а не на введенні даних.

• Адаптивне навчання: На відміну від жорстких правил, LLM можуть узагальнювати та обробляти крайні випадки. Якщо ви починаєте витрачати в новій категорії, ШІ може обробити це плавно, за аналогією з відомими категоріями. Крім того, якщо їх належним чином інтегровано, вони можуть навчатися на виправленнях – наприклад, якщо ви скасовуєте пропозицію, ця інформація може бути використана для точного налаштування майбутніх результатів (вручну або через цикл зворотного зв'язку в таких інструментах, як Beanborg). Це подібно до того, як можна з часом навчити помічника.

• Природна взаємодія: LLM розуміють повсякденну мову, що дозволяє мати розмовні інтерфейси для обліку. Уявіть, що ви запитуєте: "Які мої загальні витрати на каву цього місяця?" і отримуєте відповідь або навіть запит Beancount, створений для вас. Хоча ми зосередилися на автоматизації, можливість