Smart platform for optimizing personal spending

Abstract

Scopul lucrării: dezvoltarea unei platforme inteligente capabile să proceseze automat chitanțele fiscale prin scanarea codurilor QR, să clasifice cheltuielile cu ajutorul AI și să ofere utilizatorului recomandări personalizate pentru gestionarea eficientă a bugetului. Obiectivele generale: analiza domeniului financiar personal, evaluarea soluțiilor existente, definirea arhitecturii sistemului, implementarea aplicației mobile și a backend-ului, integrarea tehnologiilor moderne (AI, cloud, containere), elaborarea algoritmilor de procesare a datelor și verificarea funcționalității prin scenarii practice de utilizare. Domeniul de cercetare: aplicații mobile pentru finanțe personale, sisteme distribuite, procesarea datelor financiare, tehnologii cloud, modele de clasificare bazate pe AI, integrări cu servicii fiscale. Capitolul 1: prezintă analiza domeniului, relevanța problemei și limitările soluțiilor existente pentru gestionarea cheltuielilor personale. Capitolul 2: descrie tehnologiile utilizate și justificarea alegerii lor (Kotlin, Spring Boot, PostgreSQL, Docker, AWS, OpenAI API), precum și structura arhitecturală a platformei. Capitolul 3: include proiectarea sistemului, arhitectura detaliată, procesul de preluare şi analiză a chitanțelor, clasificarea automată, mecanismele de securitate și modelul bazei de date. Concluzie: platforma dezvoltată demonstrează eficiența utilizării AI și a tehnologiilor moderne pentru automatizarea gestionării cheltuielilor, creșterea transparenței financiare și îmbunătățirea planificării bugetar.

Purpose of the work: to develop an intelligent financial platform capable of automatically processing fiscal receipts via QR-code scanning, classifying expenses using AI, and providing personalized recommendations for efficient budget management. General objectives: analysis of the personal finance domain, evaluation of existing solutions, design of the system’s architecture, implementation of the mobile application and backend, integration of modern technologies (AI, cloud, containers), development of data-processing algorithms, and validation of the system through real-world scenarios. Field of research: personal finance applications, distributed information systems, financial data processing, cloud infrastructure, AI-based classification models, integration with fiscal receipt services. Chapter 1: covers the domain analysis, the relevance of the problem, and limitations of existing financial management applications. Chapter 2: presents the technologies used and their justification (Kotlin, Spring Boot, PostgreSQL, Docker, AWS, OpenAI API), alongside the system’s architectural structure. Chapter 3: describes the system design, detailed architecture, receipt acquisition and parsing workflow, automatic classification logic, security mechanisms, and database model. Conclusion: the developed platform demonstrates the effectiveness of combining AI with modern technologies to automate expense management, increase financial transparency, and improve personal budgeting.

Цель работы: разработать интеллектуальную платформу, способную автоматически обрабатывать фискальные чеки посредством сканирования QR-кодов, классифицировать траты с применением AI и предоставлять пользователю персональные рекомендации по управлению бюджетом. Общие цели работы: анализ предметной области, исследование существующих решений, проектирование архитектуры системы, реализация мобильного приложения и серверной части, интеграция технологий искусственного интеллекта и облачных сервисов, разработка алгоритмов обработки финансовых данных и тестирование платформы в реальных сценариях. Область исследования: мобильные финансовые приложения, распределённые системы, обработка финансовых данных, облачные технологии, модели классификации на базе AI, взаимодействие с государственными сервисами фискальных чеков. Глава 1: рассматривает актуальность темы, проблемы существующих решений и особенности управления личными финансами. Глава 2: описывает используемые технологии (Kotlin, Spring Boot, PostgreSQL, Docker, AWS, OpenAI API) и выбор архитектурных решений. Глава 3: включает проектирование системы, архитектуру, процесс получения и анализа чеков, логику классификации, механизмы безопасности и структуру базы данных. Заключение: созданная смарт-платформа подтверждает эффективность применения AI и современных технологий для автоматизации контроля расходов, повышения прозрачности бюджета и улучшения финансового планирования.