Как я автоматизировал отслеживание расходов моего помощника с помощью ИИ

До внедрения новой системы процесс отслеживания расходов был крайне неэффективным и трудоемким. Вот разбивка старого процесса:

• Нина запрашивала скриншоты еженедельных транзакций у генерального директора.
• Генеральный директор отправлял скриншоты, которые Нина затем должна была обрабатывать вручную.
• Нина использовала OCR на iOS или Mac OS для извлечения текста из скриншотов.
• Затем она использовала заранее написанный запрос ChatGPT для категоризации расходов и форматирования данных.
• Наконец, Нина вручную вводила каждый расход в базу данных Notion.

Этот процесс занимал у Нины минимум 2 часа в неделю. Генеральный директор не знал о реальных затратах времени и считал, что это гораздо более быстрая задача.

Основными болевыми точками старой системы были ручная обработка данных, категоризация и ввод в Notion. Это был утомительный и подверженный ошибкам процесс, который значительно влиял на производительность Нины и видимость расходов для генерального директора.

За последние несколько месяцев я революционизировал и упростил систему отслеживания моих расходов. Ключевым компонентом этой разработки является интеграция GPT Vision, что позволяет в значительной степени автоматизировать процесс.

Вот как работает новая система:

1. Мой банк отправляет автоматические SMS-уведомления о каждой транзакции, которые я скриншотирую и отправляю моему помощнику Нине.
2. Нина загружает скриншоты в WhatsApp-чатбот, который я создал с помощью Voiceflow. Этот чатбот использует GPT Vision для извлечения деталей транзакции из изображений.
3. Извлеченные данные затем автоматически добавляются в базу данных Notion, где они отображаются в виде диаграммы для удобной визуализации моих ежемесячных расходов.

Новая система значительно сократила время и усилия, необходимые для отслеживания моих расходов. Ранее Нине приходилось тратить до 2 часов в неделю на ручную обработку транзакций. Теперь процесс в значительной степени автоматизирован, и Нине нужно только загружать скриншоты и проверять данные.

Интеграция GPT Vision является ключом к этому упрощенному подходу. Используя пользовательскую функцию Voiceflow, я могу легко интегрировать API OpenAI Vision в свой WhatsApp-чатбот, позволяя ему извлекать необходимую информацию из скриншотов расходов.

Ключом к этой разработке является интеграция GPT Vision и WhatsApp с использованием Voiceflow. Вот как это работает:

1. Банк отправляет автоматические SMS-уведомления о каждой транзакции, которые я скриншотирую и отправляю моему помощнику Нине.
2. Нина загружает скриншоты в WhatsApp-номер, подключенный к чатботу Voiceflow.
3. Чатбот Voiceflow использует пользовательскую функцию от Flowbridge для интеграции с API OpenAI Vision и извлечения деталей транзакции из изображения.
4. Извлеченные данные затем отправляются в автоматизацию Make.com, которая добавляет каждую транзакцию в виде строки в мой трекер расходов Notion.

Чатбот Voiceflow обрабатывает весь процесс, от получения входного изображения до категоризации транзакций и обновления базы данных Notion. Это упрощает рабочий процесс отслеживания расходов и экономит Нине значительное время по сравнению с предыдущим ручным процессом.

Ключевые компоненты этой разработки:

1. Voiceflow: используется для создания интерфейса чатбота WhatsApp и интеграции функциональности GPT Vision.
2. Flowbridge: предоставляет пользовательскую функцию для легкого подключения Voiceflow к API OpenAI Vision и обработки нетекстовых входных данных, таких как изображения.
3. Make.com: автоматизирует процесс добавления извлеченных данных о транзакциях в трекер расходов Notion.

Основные выводы из этого проекта:

• Автоматизация отслеживания расходов может сэкономить значительное время и усилия. Новая система использует GPT Vision и интеграцию с WhatsApp для упрощения процесса.
• Создание пользовательских решений на основе AI для решения личных проблем может привести к ценному опыту обучения и передаваемым навыкам.
• Следование своему любопытству и "чесанию собственного зуда" - эффективный способ получить практический опыт работы с AI и другими технологиями.
• Ресурсы и шаблоны, использованные в этом проекте, включая шаблон VoiceFlow и автоматизацию Make.com, будут опубликованы в бесплатном онлайн-сообществе создателя для использования другими.
• Постоянное улучшение системы, например, добавление отслеживания расходов по категориям, может дополнительно повысить функциональность и полезность решения.
• Проект демонстрирует, как AI можно интегрировать в личные рабочие процессы для повышения производительности и эффективности.