近 15 年、37374 条流水，我用 AI 重建了一本账
这坑爹的项目总算做完了。
半个多月没更新了，除了工作忙之外（特么的苦命牛马工作又忙又碎），还有个就是我把自己近15年的财务流水全梳理了一遍，让AI帮我分析了一桶。事情的起因，是7月底手动在补从4月中断到当时的记账明细。补着补着，突然想到可以让AI执行。刚开始用 Obsidian 的时候，找了一个 Ledger 插件（使用复式记账法，据说可以更好地了解资金是怎么流动的）记录了一段时间。工作一忙，断了一阵；想继续时，又觉得中间缺的账太多，补起来麻烦，遂放弃。后来心血来潮，又想捡起来重新记录。那时插件原作者已经停更，我还让 AI 在原来的基础上补了一些报表功能，跌跌撞撞把它弄到“好像可以用”的程度。从去年 11 月开始，重新记录收入和支出。春节回家、工作变忙，中间断了一个多月。我手动看账单补过一次（补了一个多月的数据），后来又忙起来，记录再次停了。到今年 6 月，我又想把它捡回来，但一直拖到 7 月底才真正开始补。但这时候问题有点大条了：从4月中断到7月底，虽说只有三四个月，但不同账户的记录找起来，还要查漏补缺，纯人工来干，这事儿太傻逼了。我又不是为了把每天的账记得很漂亮，只是单纯想知道“钱是怎么被花出去的”，方便让AI给自己一些财务建议。而且这种繁复性的工作，交给AI来干不是更合适？我的收入主要是工资，支付以支付宝为主，平时会用两张信用卡，微信支付用来处理一些支付宝覆盖不到的场景。购物主要在京东、淘宝、拼多多、美团，线下消费也多半是支付宝扫码。从资料情况看，这件事似乎没有想象中困难：信用卡账单还留在邮箱里一部分，银行流水可以从 App 导出，支付宝和微信也都能导出明细。那流程就很明显了：先把借记卡这种账户流水弄出来，然后搞定信用卡账单，用AI记录到excel里面，然后汇总、分析，最后按照Ledger的格式写到文件里。后面想怎么分析，让AI直接读取这个文件就行。信用卡早期账单需要在 App 里申请补发，而且一次只能申请一年，还要等一段时间（页面提示24小时，实际上都要等到第二天0点才发邮件）。AI 经常提示缺少某个月的账单，我有几次又重复导出，后来看APP流水记录才发现，有些月份根本没有发生交易，并不是账单漏了（感觉自己好傻逼）。借记卡也不止一张。换过几次工作，就换过几张工资卡，需要分别登录不同的银行 App 导出（而且有一张卡时间太长过期了，换卡后卡号换了，结果之前的记录无法导出，只能截图）。信用卡账单通常是邮件正文AI可以直接读取，借记卡则多是一份带密码的 PDF，还要回到申请记录里找密码。申请年份越多，这件事越像是在做资料整理，而不是记账。支付宝和微信的流水也要单独导出。支付宝还好，明细备注很清晰，看备注大体能猜到用在什么地方；微信会把收发红包也算进去，哪怕只有 0.01 元，记录数量也会迅速增加；而且很多微信支付都是针对个人，不知道是那个路边小摊买瓶水还是什么记录。更麻烦的是，同一笔消费可能在不同地方出现多次。支付宝里用信用卡付款，这笔消费既会出现在支付宝流水里，也会出现在信用卡账单里。如果直接把所有记录相加，结果不是我的消费，而是同一笔消费被计算了两遍。所以第一步不是分析，而是把所有可能找到的原始资料先收集起来：邮箱、PDF、支付宝、微信、银行卡，还有以前手动记过的账。流水数据收集得差不多以后，我让 AI 先把账户流水汇总，再进行数据合并和清洗。除了跨渠道重复，还要区分退款、信用卡还款、账户互转、充值、提现、手续费、利息、基金投资、贷款本金，以及那些已经无法从摘要中判断用途的记录。后来仔细看处理底稿，才弄清楚这不是一个单纯的“待确认列表”。第一轮真正还没有进入候选账本的是 16,264 条来源记录；“两万多”是后面候选经济事件达到的规模，不是两万多条都要我逐条确认。原本以为把账单交给 AI，剩下的就是分类；现在看来，真正麻烦的是先把这些记录一笔笔配对、排除和归类。能拆分的就拆分，能通过不同账户互相验证的就交叉验证；一轮不够，就继续下一轮，必要时拆成更小的任务并行处理。这个过程持续了十六轮以上（开始还没注意，后知后觉，Token在燃烧）。每一轮都会减少一部分模糊记录，也会暴露新的问题：一笔退款的方向错了，同一笔还款被算成了消费，某些账户之间的转账被误认成收入。好歹每跑一轮，待确认的数量都在下降，最后降到了可以手动处理的范围。一个是命令运行卡住，这个问题跑其他任务都会出现。当时AI的判断是，可能因为数据量太大，内存扛不住：还有就是数据导入。已经注销的卡没有明细，截图又太麻烦，只能是在电脑上打开手机镜像，然后让AI读取页面截图；AI还要求每次都有停顿，实际上执行比较麻烦会偷懒，而且从效果来看并没有达到预期，最后还是手动截图完成的。从一开始，我就要求把原始数据、汇总数据和处理后的数据分开保存。这样即使处理结果出了问题，也可以回到原始资料重新核对。中间我也会随机抽查，找几十条记录，看日期、金额和类别是否合理。很多早年的交易我已经记不清了，所以不可能要求每一笔都恢复当年的完整语境；但类别明显不对、同一笔钱被重复计算，这些问题必须处理掉。否则后面的分析建立在错误数据上，得到的就不是建议，而是噪音。最后，AI 把这些资料整理成了一本可以继续使用的复式账本。以数据截止到 8 月 13 日、8 月 17 日复核的事实报告为准，原始来源有 37,374 条，正式账本有 24,936 笔复式交易，整个过程 AI 实际运行了 25 个多小时。早些年我主要使用现金。现在能找到的，很多只是取现记录；钱从 ATM 取出来以后，具体花到哪里，已经没有办法补回来了。微信里也有不少“转给某某”的记录，能知道钱转出去了，却不知道当时究竟买了什么。结果就是：账目梳理了，但细节想不起来了哈哈哈哈哈哈哈哈哈过程麻烦，而且好像没什么特别的意义，中途都甚至想放弃算球了。但就是不甘心：我倒是想把所有的流水都汇总出来，看看AI最后能得出一个什么不一样的结论。到最后也在反思：这么麻烦和耗时的情况下，记账到底是不是一个必要的动作？过去的记账 App，大多要求人在消费之后再做一步：选时间、填金额、选账户、写备注。这个动作看起来不大，但只要中间因为工作忙、旅行或者过节停几天，后面就很难再有动力把缺口补上。我使用过几款记账 App，最长也只坚持了两三个月，后面因为各种原因一断，基本就很难捡起来。如果只是想了解自己的财务趋势，也不一定非要追求十几年一笔不漏。早年的现金记录和模糊明细，即使花很大力气，也未必能得到有意义的结果。现在回头看，最近三年、五年的记录，对我来说已经差不多够用了。至于 AI，它确实完成了我原本想让它完成的工作：把分散在不同地方的账单和流水整理起来，形成可以继续分析的账本。但它没有办法补回现金消费，也不能替我确认那些已经失去描述的明细。数据是否准确，仍然需要我在关键位置做确认。
