بنكك ليس في القائمة — ماذا الآن؟
يستورد FinMan البيانات باستخدام نماذج التعلم الذاتي: يقوم بتحديد تخطيط الملف، ويطابقه مع نموذج معروف، ويحلل معاملاتك. لكن ليس كل بنك مشمول بعد. عندما لا يكون بنكك كذلك، لا تحتاج إلى كتابة أي شيء يدويًا.
الذكاء الاصطناعي يتعامل مع البنوك غير المعروفة
إذا لم يتطابق أي نموذج، فإن الذكاء الاصطناعي الاحتياطي في FinMan يقرأ الملف مباشرة ويبني نموذجًا منه — يحدد أي الأعمدة هي تواريخ، ومبالغ، ووصف وما إلى ذلك. يعمل هذا مع CSV و PDF و XLS، لذا لا يهم أي تنسيق يقدمه بنكك.
ما عليك سوى إرسال الملف إلى الروبوت على Telegram أو WhatsApp، أو رفعه في التطبيق. يقوم الذكاء الاصطناعي بالتحليل وتظهر معاملاتك في تاريخك.
يحدث ذلك مرة واحدة فقط لكل بنك
يتم حفظ النموذج الذي ينشئه الذكاء الاصطناعي. يتطابق البيان التالي من نفس البنك مع تلك البصمة ويستورد على الفور — لا حاجة للذكاء الاصطناعي، ولا يتم استخدام حصة. لذا فإن الاستيراد البطيء المدعوم بالذكاء الاصطناعي هو تكلفة إعداد لمرة واحدة لكل بنك.
نصيحة: تحليل الذكاء الاصطناعي للبنوك غير المعروفة هو ميزة مميزة ويحسب ضمن حصتك من الذكاء الاصطناعي — تحقق من الاستخدام في أي وقت مع /quota. بمجرد وجود النموذج، فإن الاستيرادات المستقبلية مجانية.
احصل على استيراد نظيف في المرة الأولى
- قم بتصدير البيان الكامل، وليس لقطة شاشة — يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى هيكل الملف الخام لتحديد الأعمدة بشكل موثوق.
- اختر أطول نطاق زمني ممكن؛ ملف كبير واحد يتفوق على العديد من الملفات الصغيرة لبناء نموذج قوي.
- يفضل CSV أو XLS عندما يقدمه بنكك — البيانات الجدولية هي الأنظف للتحليل، على الرغم من أن PDF يعمل أيضًا.
- راجع الاستيراد الأول لتأكيد أن المبالغ والتواريخ والعلامات تبدو صحيحة قبل أن تثق بالنموذج في المستقبل.
بعد الاستيراد: دع الذكاء الاصطناعي ينظمها
بمجرد أن تكون المعاملات موجودة، يقوم التصنيف التلقائي للذكاء الاصطناعي بتعيين الفئات والفئات الفرعية حتى لا تضطر إلى وضع علامات على مئات الصفوف يدويًا. يمكنك تعديل أي شيء يقع في الفئة الخاطئة.
إذا كان بنكك هو Monobank، فتجاوز البيانات تمامًا — قم بربط التكامل والتطبيقات البرمجية لالتقاط كل معاملة بطاقة (المبلغ والتاجر) تلقائيًا كما يحدث.