- 使用OCR(Optical Character Recognition)技术识别截图、短信、应用通知中的文字信息。Tesseract和PaddleOCR是常用的Python工具。
- 使用自然语言处理(NLP)技术对识别的文本进行解析,提取支付金额、备注、商家名称等关键信息。可以使用spaCy或NLTK库。
- 针对特定格式的短信或通知,可以使用正则表达式提取关键信息。
- 将识别和解析功能集成到应用中,并设置自动触发机制,如当新短信到来时自动解析。
- 使用Firebase Authentication或Django等框架实现用户登录和注册功能,支持邮箱、手机号等多种登录方式。
- 确保用户数据安全性,可以使用JWT(JSON Web Token)进行身份验证和加密。
- 设计手动输入账单的表单,用户可以选择分类、添加备注等。
- 允许用户查看、编辑和删除账单记录。
- 支持分类记账,如“饮食”、“交通”、“购物”等。
- 用户可以添加多个账户(如微信钱包、支付宝、银行卡),并设置初始余额。
- 自动记账时,系统会根据支出或收入信息更新相应账户的余额。
- 使用Matplotlib或Plotly等库生成收入支出的可视化图表,如饼图、柱状图等。
- 按日、周、月、年展示用户的财务数据,支持时间维度分析。
- 使用gettext或Babel库进行国际化(i18n)支持,应用界面中的文本可以根据用户选择的语言进行切换。
- 使用SQLite或Realm等轻量级数据库进行本地数据存储。
- 使用Firebase Realtime Database或AWS DynamoDB等云服务,实现数据的多端同步和备份。
- 允许用户为每月或每个分类设置预算。
- 当支出接近或超出预算时,应用会发送提醒。
- 用户数据可以定期备份到云端,支持手动或自动恢复。
- 确保用户可以在多个设备(如手机、平板等)上使用同一账户,并实时同步数据。
- 使用大语言模型(如GPT)生成用户的财务报告,包括日报、周报、月报和年度报告。报告可以包含数据分析、趋势预测等内容。
- 设计标准化的报告模板,然后用大模型填充具体数据和分析。