Расходы легко теряются, потому что вручную заносить чеки в таблицу долго и скучно. Человек покупает, откладывает разбор "на потом", а в конце месяца не понимает, куда ушли деньги. Главная боль не в самих чеках, а в ручном вводе: нужно открыть таблицу, набрать сумму, выбрать категорию, вспомнить дату и магазин. Из-за этого учёт не ведётся стабильно.
СЦЕНАРИЙ SHIPAI · РАСХОДЫ И TELEGRAM
TelegramGoogle SheetsOCRрасходы
Фото чека в Telegram превращается в строку расходов в Google Sheets
Пользователь отправляет фото чека в Telegram, а система сама вытаскивает данные, определяет категорию, проверяет дубль и добавляет расход в Google Sheets. Без ручного ввода и лишней рутины.
1
Чек фиксируется сразу, а не остаётся фото в телефоне.
2
Данные попадают в таблицу с суммой, датой, магазином и категорией.
3
Ошибку можно отменить после записи расхода в Google Sheets.
Какая проблема решается
Что меняется после внедрения
Чек остаётся в телефоне, расход не занесён, таблица пустеет, контроль теряется.
Пользователь отправляет фото чека в Telegram, система извлекает данные, подбирает категорию, проверяет дубль и добавляет расход в Google Sheets.
Фото чека превращается в готовую строку расходов в Google Sheets без ручного ввода.
Что делает система
- Принимает фото чека в Telegram.
- Проверяет, что пользователь прислал именно изображение.
- Получает список разрешённых категорий из Google Sheets.
- Извлекает из чека дату, магазин, сумму, валюту, способ оплаты и категорию.
- Оценивает уверенность распознавания через confidence.
- Проверяет, не был ли такой расход уже добавлен.
- Записывает расход в Google Sheets и даёт возможность отменить запись.
Что важно понять
Это не просто бот, который читает чек
В кейсе показана логика рабочей автоматизации: вход нормализуется, результат приводится к JSON, перед записью проверяются дубли, а пользователь получает возможность отменить ошибочную запись.
ИИ не должен бесконтрольно угадывать
Его задача встроена в понятный процесс: подготовить данные, извлечь смысл, проверить результат и сохранить его в таблицу.
Есть несколько режимов парсинга
Можно разобрать изображение напрямую через ИИ, можно сначала очистить его, а можно отправить в OCR и уже потом дать модели текст. Это позволяет подстраиваться под качество чека.
Как это устроено
Система работает как короткий рабочий конвейер: фото приходит, данные извлекаются, категория выбирается из управляемого списка, расход проверяется и уходит в Google Sheets.
Входящий поток
Пользователь отправляет фото чека в Telegram, а bot-flow сразу проверяет формат входа.
Подготовка данных
Система скачивает изображение, получает список категорий из Google Sheets и готовит чека к распознаванию.
Парсинг чека
В зависимости от качества входа workflow использует прямой разбор изображения, OCR или связку OCR плюс ИИ.
Структурирование результата
Модель возвращает дату, магазин, сумму, валюту, способ оплаты, категорию и confidence в JSON-формате.
Проверка и запись
После нормализации дата записывается в таблицу, расход проверяется на дубль и только потом попадает в Google Sheets.
Видео и краткий конспект кейса
Можно посмотреть кейс прямо на странице или открыть видео на YouTube, если удобнее там.
Если удобнее смотреть на YouTube: открыть видео
Короткое описание кейса
Это практический сценарий про Telegram-бота для личных и рабочих расходов. Фото чека проходит через ИИ и OCR, превращается в структурированные поля и сохраняется в Google Sheets без ручного ввода.
Что приложил к посту
- JSON основного workflow
- JSON cron workflow
- скрин структуры базы данных
Материалы по кейсу в сообществе
Полные материалы по кейсу, шаблоны и разбор деталей — в Сообществе ShipAI.
📇 Вход через бота @shipai_ru_bot
- Можно отправить фото чека в Telegram и получить готовую строку расходов.
- Категории берутся из Google Sheets и не придумываются заново.
- Система проверяет дубли и даёт кнопку отмены записи.
- Кейс показывает, как выбрать между прямым ИИ-разбором и OCR-потоком.
Для кого подходит кейс
- для тех, кто учится собирать практические AI-автоматизации на n8n;
- для тех, кто хочет понять связку Telegram → ИИ/OCR → Google Sheets;
- для начинающих автоматизаторов, которым нужен понятный кейс с измеримым результатом;
- для тех, кто хочет убирать ручной ввод из личных или рабочих процессов;
- для тех, кто строит ботов, принимающих фото, документы или другие входящие файлы;
Что это значит на практике
Кейс помогает увидеть не только внутреннюю логику обработки заявки, но и то, как Telegram перестаёт быть просто чатом и становится рабочим контуром для приема, разборки и контроля входящих обращений.
FAQ
Короткие ответы на типовые вопросы перед тем, как забирать материалы или повторять схему.
Да. Логика подходит для любых процессов, где фото или документ нужно превратить в строку таблицы: чеки, квитанции, акты, накладные, заявки, сканы и другие похожие входящие документы.
Можно, и в кейсе такой режим есть. Но это дороже, потому что модель обрабатывает изображение целиком. Для снижения стоимости можно сначала распознать текст через OCR, а затем передать модели уже текст.
Tesseract позволяет распознать текст на сервере без отправки картинки в ИИ. Это снижает стоимость обработки, потому что модель получает не изображение, а короткий OCR-текст.
Так категории остаются управляемыми. Модель не придумывает новые названия, а выбирает только из списка, который задан в таблице.
Это оценка уверенности результата. Она помогает понять, можно ли автоматически записывать расход или лучше проверить его вручную.
Перед записью workflow проверяет, есть ли уже похожий расход по ключевым полям: магазин, дата, категория и сумма. Если запись уже была, бот не добавляет её повторно.
Да. После добавления расхода бот отправляет кнопку "Отменить запись". По нажатию запись удаляется из Google Sheets.
Да, но текущий кейс фокусируется на приёме чека, парсинге и записи строки расходов. Графики и аналитика могут быть следующим слоем поверх уже собранной таблицы.
Забрать материалы и шаблоны
Все материалы по сценарию лежат в Telegram ShipAI. Там же удобно забрать шаблоны и посмотреть, как собрать похожую схему под свой процесс.
Смежные страницы
Реальные страницы сайта, которые логично продолжает этот кейс.