懶得記帳也沒關係!把信用卡帳單丟給AI,5步驟抓出每月默默扣款的訂閱
懶得記帳也沒關係!把信用卡帳單丟給AI,5步驟抓出每月默默扣款的訂閱

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ChatGPT 先前宣布要在美國推出 AI 理財功能,直接串接你的銀行帳戶幫你分析財務狀況。

雖然台灣暫時沒辦法這樣做,但如果你跟我一樣,幾乎無現金消費,可以考慮請 AI 分析你的「信用卡消費明細」,掌握一下支出概況。

我把做法整理成圖卡給你!用 ChatGPT、Claude、Gemini 應該都可以。快讓 AI 幫你看看,哪些花費太過度了?

Claude 給我的建議是,不要太愛叫外送、還有一筆大額飲料費應該是團訂,記得去報帳哈。

1. 收集與上傳帳單(紙本拍照 + 電子截圖)

首先,將所有的消費紀錄彙整起來。如果你的信用卡帳單是紙本的,可以直接用手機拍下消費明細,如果是電子帳單,可以打開各家銀行的 App,找到消費紀錄並截圖。把所有銀行的消費紀錄都搜集好後,一次上傳給 AI。

#1 一天一AI
圖/ 數位時代

2. 上傳前確認一件事:保護隱私

在把資料交給 AI 之前,保護個人隱私非常重要。

請檢查帳單畫面,如果有印上「身分證字號」,請務必先遮蔽或裁掉後再上傳。至於信用卡號的「末四碼」則不需要特別遮掉,保留它們,AI 可以更好的辨識你的用卡概況,例如用了幾張卡,你甚至可以給他常用卡的刷卡優惠,請 AI 根據消費狀況給你用卡建議。

#2 一天一AI
圖/ 數位時代

3. 下對提示詞,叫 AI 先做消費分析

上傳圖片後,直接使用以下提示詞範例:

我每個月薪水約 $ ____,信用卡消費目標是控制在 $ ____。請分析這些信用卡消費明細:
1.把消費分類(餐飲/交通/購物/訂閱),列出金額和佔比;
2.列出花最多的商家 Top 5;
3.找出小額但重複出現的消費;
4.列出所有商家名稱是英文代碼或境外服務的項目;
5.找出外幣消費。
如果有看不懂的代碼和店家,請上網搜尋後先做判斷,但要列出來請我確認。最後根據這些分析,給我節約支出的建議。

#3 一天一AI
圖/ 數位時代

4. 請 AI 將分析結果做成「數據儀表板」

可以請 AI 直接幫你寫程式碼,把你的消費紀錄做成視覺化的圖表!提示詞範例如下:

根據以上帳單,幫我生成一個 HTML 頁面,包含各類別消費的圓餅圖、消費明細表,以及一個『需要確認』區塊列出你看不懂的商家名稱。

AI 會生成一段程式碼,你只要將其存成 HTML 檔案,下載後點開,就會是一份精美且一目了然的圖解分析報告了。

#4 一天一AI
圖/ 數位時代

5. 這個消費分析的價值在哪裡?

透過這個流程,你可以跨銀行帳單一次性評估整體的消費狀況,真正搞懂錢都花去哪了。有時候 AI 還會精準吐槽你的消費習慣(例如:他吐槽我很愛買飲料,說我這叫做上班族的「恢復型消費」)。

除此之外,這份分析還能幫你找出你貢獻最多的店家,提醒你快去看看有沒有會員積點可以兌換,更重要的是,它可以幫你抓出那些不顯眼的「境外消費」,這往往都是你以前忘記取消訂閱、每個月都在默默扣款的隱藏服務。

#5 一天一AI
圖/ 數位時代

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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