LLM 辅助纯文本会计的用户体验与反馈
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纯文本会计 (PTA) 长期以来一直是精通技术的财务爱好者的秘密武器。使用简单的文本文件和 Beancount 或 Ledger 等工具,你可以对财务数据获得无与伦比的控制、透明度和所有权。但坦率地说,它一直以来都以操作繁琐而闻名。学习曲线陡峭,数据录入乏味,一个逗号放错位置就可能让你陷入令人沮丧的调试困境。
但是,如果你可以在不费吹灰之力的情况下拥有 PTA 的强大功能会怎样?大型语言模型 (LLM) 应运而生。人工智能开始渗透到 PTA 工作流程的每个角落,承诺将自动化那些枯燥乏味的工作,并使每个人都能使用这个强大的系统。基于对用户反馈的深入研究,让我们探讨人工智能如何彻底改变纯文本会计,以及它是否达到了预期效果。
旧方法:PTA 的手动操作
多年来,PTA 体验一直受到一些常见障碍的困扰:
- 令人望而生畏的壁垒: 新手常常感到不知所措。正如一位用户所承认的,“多年来我一直望而却步……但它似乎很有用,最终会有回报。” 在学习复式记账法和使用命令行工具之间,入门非常困难。
- “编辑-编译-调试”循环: 与 GUI 软件会在你出错时立即发出警告不同,PTA 错误通常隐藏起来,直到你运行检查为止。这种缓慢的反馈循环感觉就像调试代码,将简单的数据录入任务变成了一项繁琐的工作。
- 导入噩梦: 将数据导入系统是一个主要瓶颈。它通常涉及从多家银行手动下载 CSV 文件,清理它们,并运行自定义脚本——这是一个脆弱且耗时的过程。一位用户花了 “大约 4 个小时来追赶过去约 8 个月” 的交易导入,即使使用了一些自动化工具也是如此 。
人工智能助手登场:LLM 如何大幅减少工作量
这就是人工智能正在改变游戏规则的地方,它充当强大的助手来处理 PTA 中最繁琐的部分。
自动化繁琐的工作:分类和导入
这是人工智能唾手可得的成果。你无需编写复杂的规则来弄清楚“星巴克 #12345”是什么,只需询问 LLM 即可。
用户报告说,将交易描述提供给 GPT-4 等模型并获得完美的分类(例如 Expenses:Food:Coffee
)取得了巨大的成功。像 Beanborg 这样的工具甚至集成了 ChatGPT,在其自身规则失效时智能地建议类别。
更好的是,LLM 正在成为实时数据导入器。现在,你无需编写 Python 脚本来解析银行凌乱的 CSV 文件,只需将数据粘贴到聊天窗口中,然后要求 AI 将其转换为 Beancount 格式即可。它并不总是 100% 完美,但它将数小时的编码变成了几分钟的提示工程。