Куда уходят деньги — разбор выписки и расходов нейросетью

Сразу обозначу границу, потому что она проходит через всю статью. Речь идёт о том, чтобы посмотреть на собственные траты и понять, куда уходят деньги: какие категории съедают больше всего, какие списания повторяются каждый месяц, что оплачивается по инерции. Это не бухгалтерия, не налоговый учёт и не подготовка отчётности. Ни один из описанных ниже приёмов не заменяет бухгалтера и не годится для документов, которые кто-то будет проверять. Инструмент здесь ровно один — текстовая модель, которая читает список операций и помогает его осмыслить.

Задача при этом абсолютно живая. Выписка из банка за квартал — это сотни строк вида «покупка, дата, сумма, непонятное название получателя». Глазами это не читается, в таблицу руками не разносится, а вопрос «на что вообще ушли деньги» остаётся без ответа. Модель хорошо справляется именно с этой частью: превратить кашу из названий контрагентов в осмысленные категории и заметить закономерности.

В каком виде данные попадают в чат

Порядок действий ниже построен под вставку текстом — это способ, который работает в любом случае и даёт вам полный контроль над тем, что именно ушло в запрос. Логика простая: вы скачиваете выписку из интернет-банка, открываете её в любом табличном редакторе, приводите в порядок, а затем копируете нужный фрагмент и вставляете в окно чата.

Что стоит сделать с выгрузкой до копирования:

• Оставить одну строку заголовков. Банки любят шапку из логотипа, реквизитов и трёх служебных строк. В чате всё это только мешает.
• Убрать лишние колонки. Для разбора расходов нужны дата, сумма, назначение или название получателя. Остатки по счёту, коды операций, идентификаторы транзакций к делу не относятся.
• Отделить приход от расхода. Если в выгрузке обе стороны в одной колонке со знаком, оставьте только списания — иначе модель начнёт смешивать поступления с тратами.
• Разбить на части. Квартал целиком — плохая идея. Месяц на сообщение читается заметно точнее, а сравнить месяцы между собой можно потом отдельным запросом.

Общая механика подготовки любой выгрузки — как резать длинные таблицы, что делать с объединёнными ячейками и почему заголовки нужно повторять в каждом куске — подробно разобрана в статье про разбор таблицы нейросетью. Здесь я на ней не останавливаюсь и говорю только про деньги.

Обезличивание: до отправки, а не после

Это единственный шаг, который нельзя пропустить или отложить. Выписка — документ с персональными данными по определению, и вычищать его нужно на своём компьютере, до того как текст уйдёт в чат. После получения ответа чистить уже нечего: данные отправлены.

Что убирается из выписки перед вставкой:

• ФИО — своё, членов семьи, сотрудников, получателей переводов;
• номера счетов, карт и их последние цифры;
• реквизиты контрагентов: ИНН, номера договоров, расчётные счета;
• назначения платежей, где написано «по договору №… от … с ИП …» — оставьте только смысловую часть;
• телефоны и адреса, если банк выгружает их в комментарии к переводу.

Практический приём: замените конкретные названия на условные метки — «Контрагент 1», «Поставщик А», «Перевод физлицу». Для разбора расходов важна повторяемость получателя, а не его имя. Если одна и та же метка встречается двенадцать раз, модель это увидит и без реального названия.

Отдельно про то, что чистить не нужно: даты, суммы и названия торговых точек вроде супермаркета или заправки. Без них разбор теряет смысл, а информации о конкретном человеке в них нет. Общая логика — какие данные вообще не стоит отправлять во внешние сервисы и как оценивать риск — разобрана в материале про данные и приватность в нейросетях.

Категоризация: категории задаём сами

Главная ошибка на этом шаге — попросить модель «разложить по категориям» без уточнений. Она разложит, но по своим: придумает пять-шесть общих названий, часть строк отнесёт наугад, а на следующем месяце категории будут другими, и сравнить два периода не получится.

Категории задаются списком заранее — теми словами, которыми вы думаете о своих деньгах. И обязательно нужна отдельная корзина для строк, которые модель не поняла: без неё непонятное молча растворится в ближайшей похожей категории.

Ниже список банковских операций за месяц: дата, сумма, получатель.
Разложи каждую строку ровно по одной из категорий:
продукты, транспорт, связь и интернет, подписки и сервисы, аренда,
здоровье, одежда, кафе и доставка, переводы людям, прочее бытовое.

Правила:
1. Если строку невозможно уверенно отнести к категории — не угадывай,
   помещай её в отдельный раздел «Нужно уточнить» и коротко пиши, что именно
   непонятно.
2. Ни одна строка не должна исчезнуть: количество строк на выходе
   обязано совпадать с количеством строк на входе, напиши оба числа.
3. Итоговые суммы по категориям не считай, просто сгруппируй строки.

Запрет на подсчёт в третьем пункте стоит намеренно. На этапе разбора вам нужна структура, а не числа: суммы вы посчитаете отдельно и проверяемо. Раздел «Нужно уточнить» — самая полезная часть ответа: обычно там оказываются как раз те списания, о которых вы забыли.

Когда категории разложены, попросите закрепить их правилом: «составь таблицу соответствия — какие названия получателей относятся к какой категории». Такая таблица переиспользуется в следующем месяце, и разбор становится сопоставимым от периода к периоду.

Повторяющиеся списания

Второй запрос отвечает на вопрос, ради которого выписку обычно и открывают. Здесь модель полезна больше всего: она хорошо ловит повторяющиеся паттерны в длинных списках, где глаз уже замылился.

Ниже операции за три месяца, каждый месяц отдельным блоком.
Найди и перечисли:
1. Списания, которые повторяются во всех трёх месяцах с похожей суммой, —
   это регулярные платежи. Укажи получателя, сумму и дату каждого повтора.
2. Списания, где сумма выросла от месяца к месяцу.
3. Пары операций с одинаковым получателем и одинаковой суммой в пределах
   одного-двух дней — возможные задвоенные платежи.
4. Регулярные платежи, которые были в первом месяце и пропали позже.

По каждому пункту приводи конкретные строки из данных. Ничего не додумывай:
если признак под сомнением, так и пиши.

Дальше начинается работа, которую модель за вас не сделает. Полученный список регулярных платежей нужно просмотреть глазами и ответить на один вопрос по каждой строке: я этим пользуюсь? Забытые подписки на сервисы, второй тариф связи, страховка, оформленная год назад «на пробу», — обычно находится две-три такие позиции. Задвоенные платежи проверяются в банке: модель видит совпадение, но не знает, была ли это ошибка или два реальных заказа подряд.

Арифметика: сюда нельзя верить на слово

Отдельный блок, потому что это главный риск всей затеи. Текстовая модель предсказывает продолжение текста, а не выполняет операцию сложения. На коротком списке она чаще всего складывает правильно, на списке из двухсот строк — уже нет, причём ошибочный ответ выглядит ровно так же уверенно, как верный. То же самое с датами: «за период с 1 по 31» легко превращается в «за период с 1 по 28», и в тексте это никак не подсвечено.

Три проверки, которые закрывают почти все ошибки:

Сверка общего итога. Сложите суммы по всем категориям и сравните с итогом списаний за месяц, который показывает сам банк. Если числа не сходятся — разбор недостоверен целиком, разбираться в отдельных категориях бессмысленно.

Контрольная сумма по категориям. Попросите модель отдельным сообщением вывести не сумму, а список строк, вошедших в конкретную категорию. Складывать их можно в любом табличном редакторе одной формулой — это надёжнее любого ответа модели и занимает полминуты.

Пересчёт количества строк. Число строк на входе и на выходе должно совпадать. Расхождение означает, что часть операций потерялась при группировке, и всё, что построено дальше, опирается на неполные данные.

Работающая привычка формулируется одной фразой: у модели спрашивайте «что здесь происходит», а суммы считайте сами. Разбор структуры — сильная сторона нейросети, арифметика — нет. Дополнительные приёмы работы с документами, где числа соседствуют с текстом, собраны в подборке промтов для анализа документов.

Все примеры выше условные: суммы, категории и названия в ваших данных будут своими, и никаких типовых цифр «сколько обычно находится» я не привожу — их просто не существует.

Куда мы не идём

Есть зона, в которую разбор выписки заходить не должен. Налоги, выбор режима налогообложения, отчётность, документы для инспекции, кадровые расчёты и взносы — вопросы, где ошибка стоит денег и где нужен человек с ответственностью. Нейросеть даст на них уверенный ответ, и это худшая часть: ответ будет звучать убедительно, а проверить его вы не сможете. Более широкий разговор о том, где проходит граница применимости, есть в статье про то, чего нейросеть не заменит в малом бизнесе.

Полезное здесь — не заменять специалиста, а прийти к нему подготовленным.

Ниже обезличенный список моих расходов за квартал по категориям.
Составь список вопросов, которые имеет смысл задать бухгалтеру по этим данным.
Формулируй вопросы конкретно, со ссылкой на строки списка.
Никаких советов, оценок и выводов по налогам не давай — только вопросы.

Вторая безопасная задача — перевод с профессионального языка на человеческий. Незнакомый термин из акта или назначения платежа можно просто попросить объяснить простыми словами, с оговоркой, что это объяснение, а не рекомендация к действию. Понять, что означает строка, полезно. Решать на основании этого понимания, что делать с налогами, — нет.

Что использовать и сколько это стоит

Задача текстовая, и подходит для неё любая сильная текстовая модель из каталога. Длинные выписки удобнее разбирать в моделях с большим контекстным окном, но принципиальнее не выбор модели, а размер куска: месяц на сообщение читается точнее, чем квартал целиком, в любой из них. Полезный приём — прогнать один и тот же месяц через две разные модели: расхождения в категоризации сразу показывают строки, которые действительно неоднозначны.

Все текстовые модели в Most AI лежат в одном кабинете, переключение между ними занимает секунду, работает без VPN и без месячной подписки, оплата в рублях по факту использования — актуальные ставки на странице цен. Попробовать разбор на своих данных можно и бесплатно: безлимитный чат ChatGPT доступен без ограничения по числу запросов.

Короткий порядок действий

Выгрузить выписку из банка. Убрать лишние колонки и оставить одну строку заголовков. Вычистить ФИО, номера счетов и реквизиты контрагентов, заменив их условными метками. Разбить на месяцы. Задать свой список категорий и разложить строки с обязательной корзиной «нужно уточнить». Отдельным запросом найти регулярные и задвоенные списания. Пересчитать итоги самостоятельно и сверить с банком. Всё, что касается налогов и отчётности, вынести в список вопросов бухгалтеру.

Частые вопросы