Kategorie wydatków,
które rozumie AI
- Wydatki z różnych źródeł trafiają do jednej spójnej struktury bez ręcznego sortowania
- Model uczy się specyfiki Twojej firmy i z każdym miesiącem kategoryzuje trafniej
- Raporty gotowe do analizy bez dodatkowego czyszczenia danych
Wzorzec, który opisują stali klienci
Nie pytamy o zadowolenie - pytamy o to, co zmieniło się w codziennej pracy. Trzy obserwacje powtarzają się niezależnie od branży.
Mniej decyzji, więcej czasu
Zanim zaczęli korzystać z automatycznej kategoryzacji, każdy wyciąg bankowy wymagał ręcznego przeglądu. Teraz przeglądają jedynie wyjątki - transakcje, których model nie był pewien.
Dane, które mają sens od razu
Wcześniej raport miesięczny powstawał przez dwa dni. Teraz dane są gotowe do analizy następnego dnia po zamknięciu miesiąca - bez dodatkowego porządkowania kolumn.
Model, który zapamiętuje kontekst
Wydatki na najem przestrzeni coworkingowej były przez lata wrzucane do różnych kategorii. Po kilku tygodniach model zaczął rozpoznawać ten dostawcę i przypisywać go konsekwentnie.
Firma logistyczna z Gdańska obsługiwała miesięcznie ponad 1 400 transakcji z sześciu różnych kont i kart. Każda z nich mogła trafić do jednej z 34 kategorii budżetowych.
Jak wyglądało wdrożenie
Przez pierwsze trzy tygodnie model analizował historyczne dane z 18 miesięcy. Nie wymagało to żadnych dodatkowych oznaczeń - wystarczyły istniejące pliki eksportu z systemu księgowego.
Kluczowym momentem była konfiguracja reguł wyjątków: transakcje poniżej 50 zł trafiały do kategorii automatycznie bez przeglądu. Powyżej tej kwoty - tylko te, których pewność modelu była niższa niż 88%.
Wyniki po 90 dniach
Jeden konkretny problem, który to rozwiązuje
Nie brak danych - brak ich spójności. Firmy mają pełne wyciągi, eksporty i zestawienia, ale każdy z inną logiką kategorii. AI kategoryzacja nie zbiera danych - ona je ujednolica.
Ta sama firma, trzy różne nazwy
„Orlen", „PKN Orlen S.A." i „ORLEN-Stacja 0042" trafiają do trzech różnych wierszy w arkuszu. Model rozpoznaje, że to ten sam dostawca i przypisuje je do jednej kategorii.
Wydatki mieszane w jednej transakcji
Zakup na Amazon może być jednocześnie materiałem biurowym i sprzętem IT. System pozwala zdefiniować reguły podziału dla wybranych dostawców, zamiast zawsze wybierać jedną kategorię.
Kategorie, które zmieniają się co rok
Gdy firma zmienia plan kont, historyczne dane przestają pasować do nowej struktury. Model można douczyć na nowej logice bez utraty historii - wystarczy kilka tygodni próbek.
Kto za tym stoi
Zespół fawapee łączy doświadczenie z zakresu uczenia maszynowego z praktyczną znajomością procesów finansowych w małych i średnich firmach. Nie budujemy ogólnych narzędzi - konfigurujemy rozwiązania pod konkretny kontekst.
Kontekst i relacje zawodowe
Praca z fawapee nie zaczyna się od podpisania umowy. Zaczyna się od rozmowy o tym, jak wygląda Twój obecny proces i gdzie traci się najwięcej czasu.
Praca zdalna bez kompromisów
Wszystkie etapy - od audytu danych po konfigurację modelu - odbywają się zdalnie. Klienci z Niemiec, Holandii i Skandynawii współpracują z nami na tych samych warunkach co firmy z Polski.
Długoterminowe wsparcie, nie jednorazowe wdrożenie
Model wymaga doskalowania gdy firma rośnie lub zmienia strukturę kosztów. Oferujemy przeglądy kwartalne, które sprawdzają, czy kategoryzacja nadal odpowiada aktualnej logice budżetowej.
Poufność jako standard
Dane finansowe są wrażliwe. Przed każdym projektem podpisujemy NDA, a dostęp do danych mają wyłącznie osoby bezpośrednio zaangażowane w wdrożenie.
Kiedy to nie jest odpowiednie rozwiązanie
Jeśli firma ma mniej niż 200 transakcji miesięcznie, automatyzacja kategoryzacji prawdopodobnie nie zwróci się w czasie krótszym niż rok. Mówimy o tym wprost na pierwszej rozmowie.
