Sử Dụng ChatGPT Làm Công Cụ Quản Lý Ngân Sách Cá Nhân

Cách Tôi Sử Dụng ChatGPT Để Tạo Mẫu Ngân Sách

ChatGPT nổi tiếng với sự đa năng của mình, nhưng việc sử dụng nó để quản lý ngân sách gia đình có thể là một thử thách. Tuy nhiên, tôi đã quyết định thử nghiệm khả năng này của ChatGPT. Đầu tiên, tôi mở một cuộc trò chuyện mới và nhập vào lệnh sau:

Sau khi nhận được bảng mẫu từ ChatGPT, tôi đã điều chỉnh đơn vị tiền tệ sang USD và thêm dữ liệu vào bảng. Dưới đây là bảng sau khi thêm dữ liệu:

Bảng ngân sách do ChatGPT tạo ra

Đây là bước khởi đầu tốt, nhưng vẫn còn rất hạn chế và không khác gì một bảng tính cơ bản. Tôi cần thêm công sức để có được những lợi ích từ AI.

Tinh Chỉnh Mẫu Ngân Sách Của ChatGPT

Tôi quyết định loại bỏ cột “Planned” và “Actual” vì không cần thiết và thay thế bằng cột cho từng tháng. Tôi cũng thêm số dư ban đầu thay vì để ChatGPT giả định số dư bắt đầu là $0.00. Lệnh tôi sử dụng là:

Sau khi nhập dữ liệu cho tháng 1 với số dư ban đầu là $1,000, ChatGPT đã tạo ra bảng mới như sau:

Bảng ngân sách đã được tinh chỉnh bởi ChatGPT

Bảng này bắt đầu trông giống với những gì tôi cần. Tuy nhiên, nó vẫn chỉ là một bảng tính cơ bản. Để biến nó thành một công cụ ngân sách AI thực sự, tôi cần khám phá thêm khả năng của ChatGPT.

Sử Dụng Công Cụ Ngân Sách Của ChatGPT Để Phân Tích Và Tính Toán

Để kiểm tra hệ thống một cách toàn diện, tôi yêu cầu ChatGPT điền đầy đủ dữ liệu vào bảng, sử dụng dữ liệu của tháng 1 làm tham chiếu và thay đổi dữ liệu của từng tháng không quá 10%. Điều này giúp tôi có một bộ dữ liệu ngẫu nhiên để thử nghiệm.

Bảng sau khi điền đầy đủ dữ liệu trông như sau:

Bảng ngân sách được điền đầy đủ bởi ChatGPT

Với bộ dữ liệu đầy đủ, tôi bắt đầu thử nghiệm các lệnh nâng cao để nâng cấp tính năng của nó từ một bảng tính đơn giản thành một công cụ ngân sách thông minh.

ChatGPT Có Thể Nhận Diện Xu Hướng Chi Tiêu Không?

Một cách mà khả năng AI có thể hữu ích là yêu cầu ChatGPT nhận diện xu hướng chi tiêu. Mặc dù điều này có thể làm được với bảng tính, khả năng đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên là nơi ChatGPT tỏa sáng.

Tôi đã thử nghiệm với các lệnh sau:

Lệnh yêu cầu ChatGPT nhận diện xu hướng chi tiêu

Kết quả khá ấn tượng; ChatGPT đã nhận diện được một số xu hướng trong dữ liệu và tạo ra một danh sách các xu hướng chi tiêu. Yếu tố hạn chế ở đây là dữ liệu tôi sử dụng. Có rất ít biến động trong từng lĩnh vực. Tuy nhiên, khả năng trả lời các câu hỏi như vậy bắt đầu cho thấy sự khác biệt giữa công cụ này và một bảng dữ liệu đơn giản.

Tiếp theo, tôi yêu cầu ChatGPT tạo biểu đồ về xu hướng chi tiêu:

Biểu đồ xu hướng chi tiêu

Biểu đồ này thể hiện khả năng của mô hình trong việc cung cấp hình ảnh hóa dữ liệu khi nhận được yêu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên.

Sử Dụng ChatGPT Để Đặt Mục Tiêu Tiết Kiệm

Nhiệm vụ tiếp theo tôi thử là yêu cầu ChatGPT giúp tôi tạo kế hoạch tiết kiệm. Khả năng làm điều này bằng ngôn ngữ tự nhiên giúp phân biệt nó với một bảng dữ liệu thông thường.

Lệnh tôi sử dụng là:

Tôi phải nói rằng tôi rất ấn tượng với kết quả. Không chỉ ChatGPT đưa ra được kế hoạch tiết kiệm, mà còn đề xuất các chiến lược để đạt được kết quả mong muốn.

Phản hồi của ChatGPT về kế hoạch tiết kiệm

Nó cũng thêm một bảng tóm tắt các khuyến nghị:

Bảng tóm tắt kết quả của ChatGPT về kế hoạch tiết kiệm

Phản hồi của ChatGPT đối với truy vấn này rất xuất sắc. Các con số cơ bản đã cho thấy cách tiết kiệm có thể đạt được, nhưng các khuyến nghị về cách đạt được chúng đã nâng tầm phản hồi của ChatGPT lên một tầm cao mới.

Lập Kế Hoạch Dựa Trên Tình Huống Với ChatGPT

Trong bài kiểm tra này, tôi yêu cầu ChatGPT mô phỏng một tình huống mà tôi thay đổi một số giá trị trong dữ liệu cung cấp. Lệnh tôi sử dụng là:

Kết quả lần này là một sự kết hợp. Phần lớn là do lệnh không rõ ràng. ChatGPT trả lời bằng văn bản giải thích cách thay đổi sẽ ảnh hưởng đến tài chính và một bảng hiển thị điều này. Tuy nhiên, bảng này thiếu số dư đầu và cuối và không có nhiều giá trị. Để điều chỉnh kết quả, tôi sử dụng lệnh sau:

Lệnh tinh chỉnh tình huống ngân sách của ChatGPT

Bảng dưới đây cho thấy cách ChatGPT phản hồi:

Phải mất vài lệnh để có được kết quả mong muốn. Điều này cho thấy tầm quan trọng của các lệnh được xem xét kỹ lưỡng, nhưng cũng cho thấy sự vụng về vốn có cần một chút sáng tạo để xử lý.

Hạn Chế Và Rủi Ro Quyền Riêng Tư Khi Sử Dụng ChatGPT Làm Công Cụ Ngân Sách

Mặc dù kết quả rất hứa hẹn, nhưng có những nhược điểm và hạn chế rõ ràng. Từ những hạn chế thực tế đến các lo ngại về quyền riêng tư, ChatGPT có nhiều nhược điểm như một công cụ ngân sách.

• Không có tích hợp thời gian thực với các tài khoản tài chính: ChatGPT không thể kết nối trực tiếp với các tài khoản ngân hàng hoặc thẻ tín dụng, nghĩa là bạn phải nhập dữ liệu thủ công. Điều này có thể mất thời gian và tăng khả năng xảy ra lỗi.
• Giới hạn trong việc giữ lại ngữ cảnh: Tôi không gặp vấn đề này, nhưng kinh nghiệm cho thấy ChatGPT có thể mất dấu các lệnh trước đó. Điều này đặc biệt quan trọng nếu cuộc trò chuyện kéo dài quá lâu.
• Tiềm năng xảy ra lỗi tính toán: ChatGPT có thể thực hiện các phép tính nhưng không miễn nhiễm với lỗi.
• Lo ngại về quyền riêng tư và bảo mật: Dữ liệu tài chính của bạn phải được chia sẻ với ChatGPT, điều này gây ra lo ngại về quyền riêng tư. Thông tin này được xử lý bởi máy chủ của OpenAI, vì vậy điều quan trọng là tránh chia sẻ các chi tiết nhạy cảm hoặc cá nhân có thể nhận dạng. Đây là một vấn đề không thể tránh khỏi nếu bạn muốn ngân sách của mình hữu ích.

Để giải quyết ít nhất một số nhược điểm này, việc xuất dữ liệu dưới dạng bảng tính có thể hữu ích. Nó cung cấp cho bạn một bộ dữ liệu hiện tại mà bạn có thể sử dụng để giải quyết vấn đề giới hạn ngữ cảnh, nhưng cũng cho phép bạn dễ dàng kiểm tra các phép tính.

Để thực hiện điều này, tôi yêu cầu ChatGPT xuất bảng dưới dạng bảng tính, và tôi có thể tải xuống phiên bản bảng tính.

Bảng ngân sách được xuất dưới dạng bảng tính

Có những hạn chế rõ ràng khi sử dụng ChatGPT làm công cụ ngân sách, nhưng đây là một thử nghiệm có giá trị và thú vị. Với vài lệnh đơn giản, tôi đã có thể xây dựng một công cụ tài chính hoạt động. Mặc dù nó có thể không thay thế được các ứng dụng ngân sách chuyên dụng, nhưng nó cho thấy cách các công cụ AI có thể thích nghi với các nhiệm vụ hàng ngày theo những cách không ngờ tới.