使用预测人工智能来预测每月支出

你有没有想过你在一个月的第一周花了多少钱？甚至是 12 月年终奖金存入您的银行账户的月份？这些是人工智能工具可以帮助您的一些事情，它只是触及了表面。

是的，人工智能，每个人都在 2023 年继续使用的有趣流行语，因为 ChatGPT 已经接管了世界。除非你生活在岩石下，否则你可能是至少在存在的前 100 个月内尝试过的 2 亿用户中的一员。

如果你是这100亿人中的一员，你可能属于两个阵营之一：

人工智能是人类发现火以来最伟大的发明！

或。。。。

人工智能将通过接管一切来终结世界！

无论哪种方式，都必须有一个中间立场，人工智能可以用于我们日常生活中的健康数量的用例，同时又不像每个人都必须害怕的终结者机器人那样有知觉。

预测性人工智能

那么什么是预测性人工智能呢？根据 verteego：

预测人工智能是一种数据分析方法，能够预测和预测公司的未来需求或事件。

为了简化起见，它基本上是告诉AI模型从过去的历史数据中学习并基于它预测未来。显然，说起来容易做起来难，因为构建实际模型需要大量时间，并且为了尽可能准确，我们需要大量数据。很多，我的意思是喜欢很多。预测性人工智能完全依赖于数据，不像其他形式的机器学习，如无监督学习。

如果训练得当，应用程序是无限的。目前，它已被用于执行以下操作：

• 预测股票市场价格
• 库存管理预测
• 组织内的销售预测
• 预测保险业的风险
• 等。

建立个人每月支出模型

由于它的应用已经非常广泛，因此启动AI模型相当容易。像IBM Watson和TensorFlow这样的网站可以帮助你快速入门，并且有很多教程和工具可以根据需要定制你的模型。但是，我将采用一种更理论化的方法，以了解运行此模型可能需要哪些内容。

大量数据！

如前所述，您可能需要来自所有银行帐户（信用卡，借记卡等），现金，支票和所有内容的大量数据。您拥有的历史数据越多越好，但我们可以从至少 3-6 个月的数据开始。这些数据可以通过输入或使用 API 将其发布到模型来手动获取。

数据列

此数据可以在电子表格或数据库中聚合，该电子表格或数据库包含要开始的以下列：

1. 金额（+用于借方和 — 用于贷方）
2. 时间戳（月/日/年）
3. 类别（例如：食品、杂货、捐赠等）
4. 来源（例如：美国银行信用卡、现金、支票等）

这些列对于对数据进行分类和预测数据中的某些趋势以及为模型提供预测数据的参考点是必需的。例如：在 50 月份，Sally 在电费上的花费往往比 <> 月份多 <> 美元。

统计学

从这些数据中，该模型至少可以概括一些事情（假设您有一个一致的收入和支出流）：

1. 每月平均收入
2. 每月平均费用
3. 每个类别每月的平均收入和/或支出（例如，您在食物上的花费）
4. 收入和支出的最高和最低来源

即使使用一些 excel 公式，您也可以轻松收集这些东西，因此这些不会让您大吃一惊。但是，一旦预测AI更多地了解了您的消费习惯，它将能够回答以下问题：

1. 在接下来的几个月里，我需要赚多少钱才能买得起最新的特斯拉？（它计算每个月预测的净收入和支出，并汇总金额，直到您买得起新车为止)
2. 2024 年 <> 月我会花多少钱买食物？
3. 今年我需要为圣诞购物留出多少钱？（该模型可以考虑过去几年的趋势并考虑通货膨胀)

还有更多...

结论

如您所知，预测AI的应用是无限的。本文只是概述了使用它来预测一个人的收入和支出以及如何去做的简单案例。通过考虑各种更多数据（例如居住位置，职业等），它可以扩展到更多，这只会提高其准确性。因此，击倒自己并为自己建立一个模型来完成您不必做的工作！