O funcție pe care am planificat-o încă de la început a fost oferirea unui raport generat cu AI pentru cheltuielile și veniturile tale. Am avut chiar și o secțiune de “disponibil în curând” pe pagina de rapoarte.
Ne bucurăm să anunțăm că, în această săptămână, am lansat-o în sfârșit pentru toți utilizatorii noștri. Vom trece rapid în revistă cum funcționează, ce face și care sunt politicile de confidențialitate.
Confidențialitate
Vom începe cu principala noastră prioritate: confidențialitatea. În primul rând, raportul AI este o funcție implicit dezactivată, astfel încât niciun fel de date nu sunt trimise pentru procesare AI până când nu optezi în mod explicit pentru aceasta. Ecranul de activare oferă toate detaliile: ce date vor fi trimise, ce modele AI vor fi utilizate și în ce centru de date va avea loc procesarea. Poți renunța în orice moment, iar de la acel moment, nu se vor mai trimite nici un fel de date pentru procesare.
Când funcția este utilizată, datele trimise către AI sunt lista categoriilor și suma totală asociată fiecăreia. Atâta timp cât numele categoriilor nu conțin informații personale (ceea ce, în utilizare normală, nu are de ce să se întâmple), procesarea este confidențială din start.
Cum funcționează
Pe data de 5 a fiecărei luni, sau când declanșezi manual, se execută procesarea pentru luna precedentă. Modelul pe care l-am ales este Claude 3.5 Sonnet de la Anthropic, rulat pe AWS Bedrock. Promptul cere AI-ului să analizeze datele din ultimele patru luni și să emită o interpretare pentru ultima lună.
Ce face
Ca utilizator, introduci tranzacțiile cu categorii ca de obicei. Raportul AI este generat după ce se încheie luna și sunt adăugate toate tranzacțiile lunare. Pe baza categoriilor de cheltuieli și venituri și a sumelor cheltuite sau câștigate, AI-ul generează un raport scurt și unul lung, pe care le poți vedea în pagina de rapoarte.
Pe baza datelor și a promptului, AI-ul este suficient de inteligent pentru a înțelege cheltuielile fixe, regulate și discreționare; de asemenea, înțelege cheltuielile ocazionale și recurente și își bazează concluziile pe acestea.
Ce am învățat
În acest proces, am învățat câteva lecții valoroase.
- Deși decisesem deja că nu vrem să trimitem tranzacțiile efective din motive de confidențialitate, am testat dacă trimiterea lor ar ajuta rezultatele. Comparativ cu furnizarea doar a categoriilor și totalurilor, nu a avut un impact semnificativ asupra calității rezultatului.
- Trimiterea veniturilor și cheltuielilor a produs rezultate mult mai bune decât trimiterea doar a cheltuielilor; chiar și AI-ul trebuie să ia în considerare cât câștigi înainte de a decide dacă cheltuielile sunt în regulă.
- Pentru a produce cele mai bune rezultate, am instruit AI-ul să se abțină de la a oferi recomandări financiare și să explice doar ceea ce observă.
- În compararea modelelor, Claude 3.5 Sonnet a avut rezultate mult mai bune decât Amazon Titan și alte modele disponibile; observațiile și interpretările sale au produs cele mai naturale rezultate.
- Procesarea AI, în special pe LLM-uri mari precum Claude 3.5, este costisitoare, așa că se am stabilit limite de utilizare per cont.
Avem planificate și alte funcții bazate pe AI, inclusiv clasificarea automată a tranzacțiilor importate.
Vrei să încerci? Dacă ești utilizator, mergi la Rapoarte și activează funcția. Dacă nu ai încă un cont, te poți înregistra gratuit și, în câteva luni, după ce aduni suficiente date, o poți încerca.