Зарплата только поступила, а спустя несколько дней в кошельке снова пусто? Многие теряют часть дохода, даже не осознавая этого. По данным исследований, примерно 10% средств уходит неизвестно куда. Но стоит лишь освоить автоматизацию финансового учета и научиться замечать каждую трату — и можно вернуть контроль над бюджетом.

Как нейросети помогают следить за расходами

Вместо сложных таблиц и платных экспертов теперь можно использовать анализ расходов с помощью ChatGPT. Не нужны никакие специальные программы. Сейчас расскажу, как из разбросанных чеков собрать четкую картину своих расходов.

Почему стандартные методы неэффективны

Когда-то пробовали вести учет личных финансов в Excel или скачивали приложения для контроля денег? Обычно энтузиазма хватает всего на несколько дней.

Причины просты:

• Рутинно и скучно вбивать все вручную

• Неясно, как использовать накопленные цифры

• Нет результативности — мотивация быстро исчезает

С помощью нейросетей привычный подход меняется. Вы становитесь сыщиком, который раскрывает загадку исчезающих денег, а ChatGPT выступает в роли вашего цифрового ассистента, берущего на себя всю рутину.

Что потребуется для анализа расходов

Минимальный набор инструментов:

• Подключение к ChatGPT (например, бесплатный бот с нейросетями)

• Банковские выписки за 2-3 последних месяца

• Полчаса свободного времени

Дополнительно пригодятся:

• Фото чеков (если часть покупок оплачивается наличными)

• Перечень подписок и регулярных платежей

Шаг 1. Готовим данные для анализа

Первое правило: чтобы ChatGPT понял ваши расходы, нужно правильно их оформить. Как это сделать:

Вариант А. Экспорт данных из банка

Зайдите в мобильный банк и скачайте выписку за 2-3 месяца в Excel или CSV. Обычно эта функция находится в разделе "История операций".

Важно: обязательно удалите из файла персональные данные (номер карты, ФИО) перед загрузкой в ChatGPT — оставьте только даты, суммы и описание платежей.

Вариант Б: Ручное составление списка

Если не удается выгрузить расходы автоматически, просто запишите все траты за месяц в любом удобном формате:

• 15 сентября — Перекресток — 2450 руб

• 16 сентября — Такси — 340 руб

• 17 сентября — Кофе — 250 руб

Здесь не нужна стопроцентная точность. Важно получить общее представление о расходах.

Шаг 2: Первая беседа с нейросетью

Теперь начинается самое необычное. Откройте ChatGPT и запустите обсуждение. Вот промт, который пригодится:

Ты — специалист по управлению семейным бюджетом. Я отправлю тебе список своих расходов за несколько месяцев. Тебе нужно:

1. Разделить расходы по категориям (продукты, транспорт, досуг, сервисы и т.п.)

2. Определить 3-5 направлений, куда уходит больше всего средств

3. Найти незаметные, но значимые мелкие траты, которые суммарно оказываются большими

4. Рассчитать, какой процент дохода расходуется по каждой категории

5. Предложить практические шаги для экономии

Мой доход за месяц: [впишите сумму]

Вот мои расходы: [добавьте перечень]

Что делать дальше: Вставьте свои данные и отправьте запрос. ChatGPT приступит к анализу расходов.

Шаг 3: Глубже — ищем лишние траты

После базового анализа расходов с помощью ChatGPT нейросеть покажет общую структуру расходов. Но самые интересные детали всплывают, когда задаете дополнительные вопросы.

Промты для расширенного анализа:

1. Выявление закономерностей:

Проследи, есть ли у меня повторяющиеся сценарии трат. Может быть, траты увеличиваются в определенные дни недели или после каких-то событий?

2. Сравнение с усредненными данными:

Сопоставь мои расходы с рекомендациями экспертов по финансам. В каких категориях есть явные отклонения?

3. Прогноз расходов:

Если я продолжу тратить в таком же ритме, сколько средств уйдет за год? А за пять лет, во что это выльется?

4. Поиск лишних подписок:

Проверь регулярные небольшие списания. Есть ли среди них сервисы, о которых я забыл?

Живой пример: как это устроено

Разберем на истории Марины (28 лет), маркетолога с ежемесячным доходом в 80 000 рублей.

Что Марина предполагала о своих расходах:

• Главная статья — аренда жилья (30 000 рублей)

• На еду уходит примерно 15 000 рублей

• Остальные траты — на повседневные нужды

Что выявил разбор расходов с помощью ChatGPT:

• Заказ еды — 12 500 рублей в месяц (ожидания были 3-4 тысячи)

• Поездки на такси — 8 200 рублей (при выборе метро экономия до 6 000)

• Неиспользуемые подписки — 4 сервиса по 500 рублей, в сумме 2 000 рублей

• Кофе навынос — 6 300 рублей (по 300 рублей ежедневно)

В результате Марина обнаружила, что ежемесячно незаметно уходит 22 000 рублей. За год эта сумма достигает 264 000 рублей!

Шаг 4: Формируем стратегию изменений

После анализа важно не просто удивиться итогам, а приступить к разработке понятного плана. Здесь снова приходит на помощь искусственный интеллект для автоматизации финансового учета.

Промт для создания стратегии:

Используя анализ моих затрат, составь четкий план сокращения расходов на ближайшие 3 месяца.

Условия:

• Не хочу резко менять привычки

• Готова делать небольшие шаги

• Хочу отслеживать успех каждую неделю

Раздели задачи так:

1. Мгновенные меры (реализовать сегодня)

2. Задания на неделю

3. Цели на месяц

Для каждого этапа укажи:

• Конкретные действия

• Сколько потребуется времени

• Какую сумму удастся сэкономить

ChatGPT подготовит детализированный план, подстроенный под ваши потребности и поможет вести учет личных финансов эффективнее.

Шаг 5: Разбираемся с видами расходов

Искусственный интеллект поможет проанализировать каждую статью отдельно. Вот варианты промтов для популярных категорий:

Питание и продукты:

Вот мои расходы на еду за месяц: [данные] Проанализируй: Как часто я выбираю доставку вместо приготовления дома? Есть ли закономерности в лишних тратах (например, дорогие кафе по пятницам)? Какие 5 простых шагов помогут уменьшить эти расходы на 20-30% без ухудшения рациона?

Подписки и сервисы:

Вот перечень всех подписок и регулярных платежей: [список] Помоги: Определить, что действительно используется. Найти более выгодные предложения. Замечать дубли (например, две подписки на музыку). Посчитать, сколько можно сэкономить при отмене каждой.

Развлечения и покупки по импульсу:

Вот мои расходы на развлечения и незапланированные покупки за 3 месяца: [данные] Покажи: Проявляются ли триггеры для спонтанных трат (стресс, определенный день, время суток)? Какие товары приобретаю под влиянием эмоций? Как грамотно планировать бюджет на досуг, чтобы не ограничивать себя, но и не уходить в минус?

Продвинутые способы работы с ChatGPT

Освоив основы, переходите к следующим шагам:

1. Разработка финансовых сценариев

Сформируй три варианта развития финансов на год вперед:

Вариант А (оптимистичный):

• Доход вырастет на 15%

• Траты сократятся на 20%

Вариант Б (реалистичный):

• Доход останется прежним

• Траты снизятся на 10%

Вариант В (пессимистичный):

• Доход уменьшится на 10%

• Траты останутся на прежнем уровне

Для каждого варианта определи:

• Сколько можно отложить за год

• Какие цели реально достичь

• Какие шаги предпринять

2. Проверка по правилу 50/30/20

Проверь свои расходы по принципу 50/30/20:

• 50% — на обязательные нужды (жилье, питание, транспорт)

• 30% — на удовольствия (отдых, хобби)

• 20% — на накопления

Твои данные: [информация о доходах и расходах]

Насколько твоя структура трат совпадает с этой схемой?

Что стоит откорректировать?

3. Сопоставление с прошлыми месяцами

У тебя есть сведения о расходах за:

• Сентябрь: [данные]

• Октябрь: [данные]

• Ноябрь: [данные]

Разбери динамику:

1. Какие моменты стали лучше?

2. Где появились сложности?

3. Какие тенденции заметны?

4. Какой прогноз на декабрь?

Работа с фото чеков

ChatGPT распознает текст на снимках, что полезно при расчетах наличными.

Пошагово:

• Сделай снимки чеков за неделю

• Загрузи их в ChatGPT (GPT-4 поддерживает загрузку фото)

• Введи промт:

На фото — мои чеки за неделю. Выдели из них: Дату покупки, магазин, сумму, основные категории товаров. Собери сводную таблицу, проанализируй структуру расходов.

Как не превратить учет трат в каторгу

Частая ошибка — пытаться контролировать каждую мелочь. Вот несколько советов, помогающих не перегореть:

Правило 1: Сначала крупные расходы

Нет смысла разбирать покупку жвачки за 50 рублей. Сосредоточься на тратах свыше 500 рублей — именно они формируют большую часть общей суммы.

Правило 2: Анализируй раз в месяц

Нет нужды делать это ежедневно. Определи один день в конце месяца, поставь напоминание и выдели 30-40 минут на анализ.

Правило 3: Сосредоточьтесь на действиях, а не на чувстве вины

Обнаружили, что расходы на доставку еды слишком велики? Не вините себя. Лучше спросите у ChatGPT:

Я трачу X рублей на доставку еды. Не планирую полностью отказываться от этого сервиса. Подскажи 3 варианта, как уменьшить эти траты на 30-40%, сохраняя привычный уровень удобства.

Правило 4: Отмечайте даже небольшие успехи

Удалось сохранить 2000 рублей? Это уже победа! Обратитесь к ChatGPT с просьбой:

Я сэкономил 2000 рублей за этот месяц. Предложи 5 разумных способов потратить эти средства, чтобы получить еще больше пользы для бюджета.

Типичные ошибки при работе с нейросетями

Ошибка 1: Слишком расплывчатые запросы

Пример неудачного запроса: "Помоги с бюджетом"

Более точно: "Разбери мои траты на продукты за сентябрь: [данные]. Подскажи, где я могу уменьшить расходы."

Ошибка 2: Загрузка чрезмерного количества информации

Нет необходимости копировать выписку на сотни строк. Лучше использовать данные за 2-3 характерных месяца или сгруппировать траты по неделям.

Ошибка 3: Недостаток информации о вашей ситуации

В запросе всегда указывайте:

• Доход

• Семейное положение

• Город

• Цели в финансах

Так нейросеть сможет подобрать советы именно под вашу ситуацию.

Ошибка 4: Ожидание мгновенных чудес

ChatGPT — это помощник, а не фокусник. Он выявит слабые места, но предпринимать шаги придется самостоятельно.

Особые промты для разных задач

Если совсем не хватает денег:

Мой доход: [сумма] Обязательные траты: [список]. Есть ли долги: [если нужно]. Ситуация сложная — не хватает даже на самое необходимое. Составь антикризисную стратегию: Какие расходы урезать в первую очередь? Как быстро найти новые источники дохода? Какие шаги предпринять для пересмотра долгов? Как выйти из кризиса за 3 месяца?

Если хотите накопить на важную цель:

Планирую отложить [сумма] на [цель] за [период]. Мой доход: [сумма]. Текущие траты: [данные]. Помоги: Оценить, достижима ли эта задача? Какую сумму стоит откладывать регулярно? На чем экономить, чтобы не ущемлять себя? Придумай пошаговый план накоплений с контрольными датами.

Для ведения семейного бюджета:

Семейный доход: [сумма]. Состав семьи: [информация]. Ежемесячные расходы: [данные]. Анализ трат: Соответствует ли распределение бюджета числу членов семьи? Какие статьи расходов выходят за разумные пределы? Где есть возможность уменьшить затраты на детей или совместные приобретения? Какую систему лучше выбрать для учета семейных финансов?

Как отслеживать изменения

Спустя месяц работы с ChatGPT повторно посмотрите на свои расходы:

Месяц назад траты выглядели так: [старые данные]

На текущий момент: [новые данные]

Сравните результаты:

1. В каких сферах удалось добиться прогресса?

2. В чем не удалось удержаться от лишних расходов?

3. Сколько средств получилось сохранить?

4. Какие новые сложные моменты появились?

5. Какие шаги запланировать на следующий месяц?

Альтернативы ChatGPT

Если ChatGPT не подходит, обратите внимание на другие решения для автоматизации финансового учета:

• Claude (Anthropic) — хорошо анализирует крупные таблицы

• Google Bard — легко связывается с Google Sheets

• Bing Chat — бесплатный доступ к GPT-4

Подходящие промты работают с каждым из этих сервисов.

Финансовый чек-лист на месяц

Отмечайте пункты раз в месяц:

☐ Собраны сведения о тратах

☐ Проведен первичный анализ расходов с помощью ChatGPT

☐ Определены 3-5 ключевых зон перерасхода

☐ Найдены незаметные расходы

☐ Составлен план экономии

☐ Отключены лишние подписки

☐ Подобраны способы снизить основные затраты

☐ Сформулированы финансовые задачи на следующий месяц

☐ Отложено минимум 10% дохода

☐ Запланирован повторный анализ через месяц

Дальнейшие шаги

Теперь все нужные инструменты для контроля бюджета уже под рукой. Самое важное — не откладывать действия.

Начните с простых шагов:

• Откройте приложение банка

• Скачайте выписку за прошедший месяц

• Перейдите в ChatGPT

• Вставьте основной промт, приведенный в статье, изменив его под свою ситуацию

• Внесите свои данные

• Нажмите Enter

На весь процесс уйдет не больше пяти минут, зато результат может приятно удивить — экономия за год может составить десятки тысяч рублей, если использовать анализ расходов с помощью ChatGPT.

Деньги не испаряются, просто становятся незаметными, когда за ними не следят. ChatGPT — словно увеличительное стекло, позволяющее увидеть все финансовые потоки и вести учет личных финансов более осознанно.

То, что стало явным, легко взять под контроль. Управляемое меняется. А перемены приносят плоды. Начинайте прямо сейчас — будущее обязательно отблагодарит за этот шаг.

P.S. Добавьте эту статью в избранное — полезные промты и подсказки еще не раз выручат. Если советы помогли обнаружить, куда исчезают финансы, отправьте материал знакомым. Быть может, они тоже хотят вернуть свои пропавшие средства.

Особенности

— Регистрация через аккаунт GitHub

— В основе лежит реляционная БД PostreSQL

— Работает на GPT 4o

— Запросы на английском языке работают лучше

— Возможность развертывания БД на платформе Supabase

— Нет ограничения на количество создаваемых БД

— Импорт CSV-файлов для автоматического создания таблиц

Пример промта

Create a Netflix clone with users, movies, watch history, and ratings. Include tables for users, movies, genres, viewing sessions, and reviews

Минусы

1. Если БД большая, то может тормозить

2. Для полной функциональности требуется локальная настройка среды разработки, включая Supabase

3. На текущий момент не реализовано развертывание в AWS, скоро должно появиться ⌛

Советую протестировать инструмент, скорость генерации 10/10 и качеству моделей данных 6-7/10. Отличный вариант для экономии времени на создание каркаса модели данных

CASE WHEN - часто используемое условное выражение в запросах. Его особенности и факты далее.

А пока подписывайся на мой канал На связи: SQL Там я публикую посты про особенности и нюансы SQL. Этот канал про то, как не бояться баз данных, понимать, что такое JOIN, GROUP BY и почему NULL ≠ 0. Его я веду с нуля подписчиков. Присоединяйся!

CASE - возвращает значение, но не управляет логикой выполнения запроса.

SELECT

name,

CASE

WHEN salary > 100000 THEN 'богач'

WHEN salary BETWEEN 50000 AND 100000 THEN 'норм'

ELSE 'бедняк'

END AS category

FROM employees;

Здесь CASE не «делает выборку», а вычисляет новое значение для каждой строки.

Где используется CASE

✅ В SELECT - чтобы выводить вычисленные поля
✅ В WHERE - чтобы сделать фильтрацию условной
✅ В ORDER BY - чтобы сортировать по кастомной логике
✅ В GROUP BY и HAVING - для агрегатов с условиями

Пример в ORDER BY:

ORDER BY

CASE WHEN status = 'vip' THEN 1 ELSE 2 END

В итоге VIP-клиенты окажутся первыми — без лишнего UNION или сортировки по тексту.

Где нельзя использовать CASE

• Нельзя динамически подменять им названия колонок или таблиц — SQL так не работает:

SELECT * FROM CASE WHEN ... THEN table1 ELSE table2 END -- ошибка

• Нельзя изменять структуру запроса — CASE не может выбирать, какие поля попадут в SELECT.

То есть он работает только на уровне данных, не на уровне схемы запроса.

Неочевидные факты

1. CASE возвращает первое совпадение

SQL идёт сверху вниз — как только условие совпало, остальные даже не проверяются.
Поэтому важно порядок условий.

CASE

WHEN score > 80 THEN 'A'

WHEN score > 90 THEN 'A+' -- никогда не сработает

END

Потому что >80 ловит всё, включая >90.

2. Тип результата — общий для всех веток

CASE пытается привести все результаты к единому типу.
Если ты вернёшь 'текст' и NULL, всё ок.
Но если 'текст' и 123, то SQL может выдать ошибку или привести число к строке.
💡 Всегда делай значения одного типа, особенно если потом используешь CASE в арифметике.

3. Есть две формы: сравнительная и поисковая

Обычно используют поисковую:

CASE WHEN condition THEN result ... END

Но есть ещё сравнительная:

CASE status

WHEN 'new' THEN 1

WHEN 'active' THEN 2

END

Она короче, но менее гибкая — работает только с равенством (=).

4. CASE + агрегаты = мощный аналитический трюк

Чтобы посчитать агрегаты по категориям в одной строке:

SELECT

SUM(CASE WHEN gender = 'M' THEN 1 ELSE 0 END) AS male_count,

SUM(CASE WHEN gender = 'F' THEN 1 ELSE 0 END) AS female_count

FROM users;

Один запрос, два счётчика, без подзапросов и джойнов.

5. CASE в WHERE — не всегда оптимален

Когда ты используешь CASE в WHERE, PostgreSQL часто не может применить индекс,
потому что условие становится непредсказуемым.

Пример:

WHERE

CASE WHEN is_vip THEN discount > 10 ELSE discount > 30 END

Лучше выносить логику в OR:

WHERE (is_vip AND discount > 10)

OR (NOT is_vip AND discount > 30)

Так планировщик сможет использовать индексы (их наличие подразумевается)

Где CASE особенно полезен

• Когда нужно сделать динамическую сегментацию данных (категории, статусы, группы)

• При построении витрин и отчётов (разделить аудиторию, выделить группы риска и т.п.)

• Для чистки данных на лету (заменить NULL на текст или дефолтное значение)

• В AB-тестах — присвоить группе метку на основании условия

Если тебе нравятся такие разборы SQL с реальными примерами и подводными камнями —
подписывайся на мой Telegram На связи: SQL

С помощью сервиса https://notebooklm.google.com/ очень удобно обрабатывать книги, файлы, гайды — все, что читается

Пошаговый гайд

1. Переходим на сайт сервиса (https://notebooklm.google/)

2. Загружаем нужные файлы

3. В диалоговом окне задаем требуемые вопросы к материалу

Что можно сделать?

1. Получить краткое содержание

2. Задать любой вопрос

3. Поставить задачу на основе полученных данных из книги (например, можно написать курс, пост, гайд)

4. Построить майндмап или сделать квиз, чтобы проверить знания

Мои примеры

— Я загрузил книгу: "Атомные Привычки", после. чего запросил реализовать стратегию для меня под мою задачу на основе книги. Получилось отлично!

— Отличной идеей будет сделать себе помощника по работе на основе лучших книг по маркетингу. Так, чтобы я всегда мог задать некие абстрактные вопросы. Обычная ИИ чаще дает "водянистые" ответы

Простые функции. Кажется, что они находят просто минимум и максимум. Но есть и особенность их использования для интерпретации результатов. Об этом далее.

А пока подписывайся на мой канал На связи: SQL Там я публикую посты про особенности и нюансы SQL. Этот канал про то, как не бояться баз данных, понимать, что такое JOIN, GROUP BY и почему NULL ≠ 0. Его я веду с нуля подписчиков. Присоединяйся!

MIN и MAX — не только про числа

Они работают с любыми типами данных:

• датами (MIN(date) даст самую раннюю дату),

• строками (MAX(name) вернёт последнюю в алфавитном порядке),

• булевыми значениями (MIN(bool) — false, MAX(bool) — true).

Иногда этим можно ловко воспользоваться — например, чтобы узнать, есть ли хоть один true:

SELECT MAX(is_active) FROM users;

Если вернёт true — значит, кто-то активен. Красиво и лаконично.

MIN и MAX — не только агрегатные, но и оконные функции

Можно получить минимум или максимум в рамках окна, не теряя детализацию:

SELECT

user_id,

date,

MAX(date) OVER (PARTITION BY user_id) AS last_activity

FROM logins;

Так можно легко вытащить, когда пользователь последний раз заходил — без группировки и без JOIN.

MIN/MAX и NULL

Они игнорируют NULL.
То есть если у тебя все значения NULL, то результат — NULL.
Это часто ломает аналитику, особенно при сравнении с COALESCE или при объединении данных.

SELECT MAX(COALESCE(score, 0)) -- вернёт 0, а не NULL

→ Иногда важно явно заменить NULL, чтобы не получить "пустой" результат.

MIN/MAX могут ускорить выборку

Если в таблице есть индекс по нужному полю —
MIN() и MAX() используют только крайний элемент индекса.
Это значит, что:

SELECT MAX(price) FROM products;

может пройтись не по миллиону строк, а просто взять последнее значение из B-tree индекса.
То есть — мгновенно.

Можно найти строку с минимальным/максимальным значением

Классическая боль аналитика: как вытащить не просто максимум, а всю строку, где он встретился.

💡 Один из лучших способов — оконная функция + фильтр:

SELECT *

FROM (

SELECT *,

ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY salary DESC) AS rn

FROM employees

) t

WHERE rn = 1;

→ Получаем сотрудника с максимальной зарплатой.
Без подзапросов, без JOIN, без боли.

Неочевидный кейс: поиск экстремумов в группах

SELECT department, MIN(salary), MAX(salary)

FROM employees

GROUP BY department;

Классика, но важно:
разница между MAX и MIN = разброс значений, полезный показатель в аналитике (например, зарплат).

💬 Если хочешь больше таких разборов с реальными кейсами SQL без воды — подписывайся на мой Telegram 👉На связи: SQL
Там я рассказываю про SQL так, чтобы стало интересно даже тем, кто раньше его ненавидел 😄