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Wie ich die Ausgabenverfolgung meines Assistenten mit KI automatisiert habe

Vereinfachen Sie die Ausgabenverfolgung mit KI: Erfahren Sie, wie ich die Ausgaben meines Assistenten mithilfe eines GPT-Vision-gesteuerten Chatbots automatisiert habe und so mehr als 2 Stunden pro Woche spare. Entdecken Sie Integrationen für Ihr eigenes KI-gestütztes Finanzmanagement.

15. Januar 2025

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Erfahren Sie, wie ein Unternehmer seinen Ausgabenverfolgungsprozess durch den Einsatz von KI und Automatisierung optimiert hat, wodurch seine Assistentin wertvolle Zeit für wichtigere Aufgaben gewinnen konnte. Dieser Blogbeitrag bietet eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, wie Sie ein ähnliches System zur Optimierung Ihres eigenen Finanzmanagements umsetzen können.

Der ineffiziente Ausgabenverfolgungsprozess

Bevor das neue System eingeführt wurde, war der Prozess der Ausgabenverfolgung sehr ineffizient und zeitaufwendig. Hier ist eine Aufschlüsselung des alten Prozesses:

  • Nina bat den CEO um Screenshots der wöchentlichen Transaktionen.
  • Der CEO sendete die Screenshots, die Nina dann manuell verarbeiten musste.
  • Nina verwendete die iOS- oder Mac OS-OCR, um den Text aus den Screenshots zu extrahieren.
  • Dann verwendete sie eine vorgefertigte ChatGPT-Eingabeaufforderung, um die Ausgaben zu kategorisieren und die Daten zu formatieren.
  • Schließlich trug Nina jede Ausgabe manuell in eine Notion-Datenbank ein.

Dieser Prozess nahm Nina mindestens 2 Stunden pro Woche in Anspruch. Der CEO war sich des tatsächlichen Zeitaufwands nicht bewusst und dachte, es sei eine viel schnellere Aufgabe.

Die Hauptprobleme des alten Systems waren die manuelle Datenextraktion, -kategorisierung und -eingabe in Notion. Dies war ein mühsamer und fehleranfälliger Prozess, der Ninas Produktivität und die Sichtbarkeit des CEO in Bezug auf seine Ausgaben erheblich beeinträchtigte.

Das neue automatisierte Ausgabenverfolgungssystem

In den letzten Monaten habe ich das System zur Verfolgung meiner Ausgaben revolutioniert und vereinfacht. Die Schlüsselkomponente dieses Aufbaus ist die Integration von GPT Vision, die einen weitgehend automatisierten Prozess ermöglicht.

So funktioniert das neue System:

  1. Meine Bank sendet automatische SMS-Benachrichtigungen für jede Transaktion, die ich als Screenshot an meine Assistentin Nina sende.
  2. Nina lädt die Screenshots in einen WhatsApp-Chatbot hoch, den ich mit Voiceflow erstellt habe. Dieser Chatbot nutzt GPT Vision, um die Transaktionsdetails aus den Bildern zu extrahieren.
  3. Die extrahierten Daten werden dann automatisch in eine Notion-Datenbank eingefügt, wo sie in einem Diagramm zur einfachen Visualisierung meiner monatlichen Ausgaben angezeigt werden.

Das neue System hat den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Verfolgung meiner Ausgaben erheblich reduziert. Zuvor brauchte Nina bis zu 2 Stunden pro Woche, um die Transaktionen manuell zu bearbeiten. Jetzt ist der Prozess weitgehend automatisiert, und Nina muss nur noch die Screenshots hochladen und die Daten überprüfen.

Integration von GPT Vision und WhatsApp mit Voiceflow

Der Schlüssel zu diesem Aufbau ist die Integration von GPT Vision und WhatsApp mit Voiceflow. So funktioniert es:

  1. Die Bank sendet automatische SMS-Benachrichtigungen für jede Transaktion, die ich als Screenshot an meine Assistentin Nina sende.
  2. Nina lädt die Screenshots in eine mit dem Voiceflow-Chatbot verbundene WhatsApp-Nummer hoch.
  3. Der Voiceflow-Chatbot verwendet eine benutzerdefinierte Funktion von Flowbridge, um eine Verbindung zur OpenAI Vision API herzustellen und die Transaktionsdetails aus dem Bild zu extrahieren.
  4. Die extrahierten Daten werden dann an eine Make.com-Automatisierung gesendet, die jede Transaktion als Zeile in meinen Notion-Ausgabentracker einfügt.

Der Voiceflow-Chatbot wickelt den gesamten Prozess ab, von der Entgegennahme der Bildereingabe bis zur Kategorisierung der Transaktionen und der Aktualisierung der Notion-Datenbank. Dies rationalisiert den Ausgabenverfolgungsworkflow und spart Nina im Vergleich zum vorherigen manuellen Prozess erheblich Zeit.

Schlussfolgerung

Die wichtigsten Erkenntnisse aus diesem Projekt sind:

  • Die Automatisierung der Ausgabenverfolgung kann erheblich Zeit und Aufwand sparen. Das neue System nutzt GPT Vision und die Integration mit WhatsApp, um den Prozess zu rationalisieren.
  • Das Erstellen von maßgeschneiderten KI-Lösungen zur Lösung persönlicher Probleme kann zu wertvollen Lernerfahrungen und übertragbaren Fähigkeiten führen.
  • Dem eigenen Interesse und "Kratzen an der eigenen Kratze" zu folgen, ist ein effektiver Weg, um praktische Erfahrungen mit KI und anderen Technologien zu sammeln.
  • Die in diesem Projekt verwendeten Ressourcen und Vorlagen, einschließlich der VoiceFlow-Vorlage und der Make.com-Automatisierung, werden in der kostenlosen Online-Community des Erstellers für andere zur Verfügung gestellt.
  • Die kontinuierliche Verbesserung des Systems, wie z.B. die Hinzufügung einer kategoriebasierten Ausgabenverfolgung, kann die Funktionalität und Nützlichkeit der Lösung weiter verbessern.
  • Das Projekt zeigt, wie KI in persönliche Arbeitsabläufe integriert werden kann, um die Produktivität und Effizienz zu steigern.

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