Casa Federico

Quadro

Spese visibili EUR 0 Ambito profilo
Da controllare 0 OCR, duplicati o riconciliazione
Riconciliato 0% Movimenti carta con scontrino
Duplicati sospetti 0 Stesso importo/data/esercente

Workflow reale

1. Foto scontrinoIrma, Ludy o Federico scattano la foto da mobile.
2. OCR e classificazioneLa app estrae esercente, data, totale, righe e categoria suggerita.
3. AttribuzioneLa spesa viene legata a utente, carta e categoria con confidenza.
4. ControlliDuplicati, errori e movimenti carta senza scontrino entrano in revisione.

Azioni richieste

Nuovo scontrino

Simula il risultato dopo foto, OCR e classificazione.

Clicca qui e premi Cmd+V, oppure trascina/carica una foto.
Carica o incolla una foto, poi avvia OCR.

Risultato lettura scontrino

Foto ricevuta Nessuna foto ancora salvata
Totale OCR
0,00 EUR
Somma righe
0,00 EUR
Differenza
0,00 EUR
Categorie
Nessuna riga letta

Come classifico

Ogni riga prodotto viene classificata con parole chiave e regole: non una categoria unica per tutto lo scontrino.

Spese caricate

Ogni utente modifica le proprie spese; Federico vede e governa tutto.

Data Utente Carta Esercente Righe e categorie Importo Stato Azioni

Controllo duplicati

Raggruppa spese simili per data, importo, esercente e intestatario carta.

Riconciliazione carta-scontrino

Matching per importo, data, carta, utente ed esercente normalizzato.

Profili e permessi

Federico superadmin; Irma e Ludy operano solo sul proprio perimetro.

Funzionalita prioritarie

Autenticazione realeEmail/password o magic link; ruoli superadmin, membro famiglia, collaboratore.
OCR receipt pipelineFoto, compressione, OCR, parsing righe prodotto, categoria per riga, confidenza e revisione manuale.
Riconciliazione bancariaImport carta importato via API/file CSV e matching con scontrini.
Audit trailOgni modifica/cancellazione conserva autore, data, motivo e valore precedente.
SicurezzaPermessi per riga, MFA admin, backup DB, dominio isolato, HTTPS e protezione file caricati.

Stack proposto

MobileExpo/React Native con fotocamera nativa e build iOS/Android.
BackendLaravel API su Hostinger con MySQL/MariaDB e Sanctum per sessioni/token.
OCRAWS Textract AnalyzeExpense o Google ML Kit; scelta in base a privacy/costi/accuratezza.
MatchingRegole deterministiche piu scoring; in futuro modello ML su storico approvato.