Introduction. Учет трат -- важная часть многих финансовых приложений, ведь деньги любят счет. Оптимизация расходов -- такой же источник прибыли, как и заработок. Но как сейчас человек может сохранять информацию о своих покупках? Используя мобильные устройства, можно удобно мониторить траты с карточки -- смс оповещения есть сейчас почти у всех банков. Более того, многие приложения банков умеют выводить красивую статистику о потраченных с карточки деньгах. Но нельзя не согласиться, что такой способ учета подходит далеко не для всех -- оплата наличными до сих пор играет большую роль. Наша команда придумала столь же удобный способ для учета трат при наличном расчете.

Qr codes. Согласно Федеральному закону № 54-ФЗ, на всех чеках будет печататься qr код, используя который можно получить информацию о покупках в чеке. Мы написали бота для телеграма KitekBot, который будет по фотографиям чеков с qr кодом собирать и анализировать траты с использованием наличных средств. Теперь подробнее о том, что мы написали и о том, как это работает:

• Есть бот в телеграме KitekBot. Ему можно отправлять фотографии, на которых он ищет qr код и считывает с него данные.
• В самом qr коде информации о покупках нет, но, используя данные, закодированные на чеке, мы формируем запрос к api федеральной налоговой службы. В ответе на запрос содержится список покупок, сделанных пользователем.
• Кажется, что этим можно и ограничиться, но здесь находится одна из самых сложных частей программы -- каждая покупка из списка, используя машинное обучение, определяется в один из классов покупок (для того, чтобы затем отображать статистику по классам).
• Данные о покупках и их ценах сохраняются на сервере. Они хранятся отдельно для каждого пользователя.

Statistics. Также мы написали генерацию статистики по собранным данным. Послав боту одну из команд для показа статистики, в ответ он пришлет графики трат пользователя.

Advantages. Хотелось бы перечислить преимущества нашего проекта:

• Так как закон, внедряющий qr коды на чеки был принят совсем недавно, такие приложения еще не успели появиться и наш бот -- первый в своем роде.
• Мы потратили очень много усилий на внедрение современных алгоритмов в наш код -- машинное обучение успешно применяется для анализа покупок.
• Бот весьма user friendly -- умеет генерировать отчеты о тратах, которые понятны и информативны.
• И, наконец, самое главное преимущество нашего проекта -- модульность. Все части кода полностью изолированы друг от друга: бот, сервер, алгоритмы машинного обучения, генерация графиков для статистики. Это означает, что весь функционал можно крайне легко перенести из бота в приложения как на Android, так и на ios. Этот функционал может быть встроен в приложения банков или реализован в виде отдельного приложения.

Future plans. Несмотря на то, что уже очень много сделано, у нас впереди много работы:

• Требуется улучшить алгоритм распознования qr кодов. Сейчас возможность распознования сильно зависит от качества фотографии и не все коды удается распознать. Когда мы будем писать приложение под Android или под ios, мы используем другую, более продвинутую библиотеку для распознования кодов: Google Vision

Примеры qr кодов, которые сгенерированы в соответствии с требованиями налоговой службы и которые наш бот точно хорошо распознает:

References. Полезные ссылки:

• Видео с презентацией нашего проекта: https://www.youtube.com/watch?v=11sjDjLjFVo&feature=youtu.be
• Ссылка на нашего бота: https://t.me/kitekbot

Состав нашей команды KiTeK:

• Октай Татанов
• Артем Шалагин
• Михаил Юрлов
• Демид Зайцев
• Александр Тукалло