Я обычный сотрудник банка с опытом более 10 лет, и о розничных продуктах я знаю практически всё.
За это время я выработал профессиональную привычку: выжимать из банков максимум. Я не лоялен к одному бренду — я лоялен к своему кошельку. Поэтому сейчас у меня на руках более 10 карт разных банков.
У каждой карты свои условия. На одной — повышенный кэшбэк на такси, на другой — на супермаркеты, на третьей — на аптеки. Каждый месяц категории меняются.
И вот тут начинается самое интересное.
Представьте: я стою на кассе в строительном магазине. Сумма покупки — 20 000 рублей. У меня 10 карт. Где-то сейчас 1%, где-то 5%, а где-то акция от партнера на 10%.
Если я оплачу «правильной» картой, я верну 2000 рублей. Если ошибусь и достану первую попавшуюся — получу 200 рублей. Разница в 1800 рублей за одну секунду!
Но держать в голове 30+ разных категорий (по 3-5 на каждую из 10 карт) невозможно. Я стал искать приложение-помощник. И знаете что? Его нет. Точнее, нет приложения, которое работает так, как нужно мне.
А что, если написать приложение самому?
Мой опыт в программировании закончился в 2000 году на уроках информатики, где мы мучили Q-Basic. С тех пор моим самым сложным "кодом"была формула в ячейке Excel.
Но в последние несколько лет технологии в целом и нейросети в частности сделали огромный скачок в развитии и плотно вошли в нашу жизнь. Я решил провести эксперимент: сможет ли банковский клерк без навыков кодинга создать мобильное приложение с нуля?
Я взял в помощники DeepSeek, ChatGPT и Gemini и поставил задачу:
«Я хочу приложение на Android. Оно должно хранить мои карты и категории кэшбэка, и быстро отвечать на вопрос: какой картой платить прямо сейчас?»
Спустя часы диалогов с ИИ, копирования кода и исправления ошибок (которые ИИ сам же и исправлял), у меня в телефоне появилось приложение CashUp!.
Оно делает то, чего мне так не хватало:
- Секундный выбор карты. Я просто выбираю категорию (например, «Рестораны»), и приложение сразу показывает: «Плати картой Альфы, там 10%, на Сбере только 0.5%».
- Учет всех условий. Я один раз в месяц забиваю категории по всем своим 10 картам и забываю об этом. Система помнит всё за меня.
- Магия геолокации. Если я прохожу мимо магазина, приложение (пока работает в 20 городах) может прислать пуш: «Ты рядом с "Лентой", не забудь, что у тебя тут 5% по карте Альфы».
- Прогноз выгоды. Я могу вбить планируемые траты и увидеть, сколько денег можно вернуть в конце месяца. Это мотивирует не лениться и жонглировать картами.
Зачем этот блог?
Я создал этот канал, чтобы доказать две вещи:
- Финансовая грамотность — это не скучно, это выгодно. Я покажу, как я использую свои знания банковской системы, чтобы получать от банков максимум, а не отдавать им свои кровные.
- Технологии доступны каждому. Вам не нужно быть айтишником, чтобы создать удобный инструмент для себя. Я — живой пример того, как базовые навыки и упорство в общении с нейросетями превращаются в работающий продукт.
В следующих статьях я расскажу, какие промпты я писал, чтобы нейросеть выдала рабочий код, и как я боролся с ошибками, не понимая ни строчки в языке программирования.
Подписывайтесь, если хотите приручить свои финансы и нейросети!