Zespół fygoloy przy pracy z danymi finansowymi
O nas - fygoloy

Automatyczna kategoryzacja wydatków z AI

  • Precyzyjna analiza transakcji bez ręcznego sortowania
  • Modele uczone na danych z różnych branż i rynków
  • Prywatność danych jako fundament architektury systemu
2021 rok
założenia

Skąd wzięła się ta idea

01 Każdy, kto prowadził finanse firmy lub własny budżet, wie jak żmudne jest ręczne przypisywanie kategorii do setek transakcji miesięcznie. Błędy się wkradają, czas ucieka, a raporty i tak wymagają poprawek. fygoloy powstało, żeby rozwiązać właśnie ten konkretny problem.
02 Nasz system analizuje opisy transakcji, kwoty, kontrahentów i wzorce czasowe, a następnie przypisuje kategorie z dokładnością, która poprawia się wraz z każdą kolejną operacją. Nie ma tu magii - jest uczenie maszynowe oparte na rzeczywistych danych finansowych.
03 Pracujemy z klientami z różnych stref czasowych i branż - od freelancerów po średnie przedsiębiorstwa. To różnorodność przypadków użycia sprawia, że nasze modele są odporne na nieoczekiwane formaty danych.
Wizualizacja kategoryzacji danych finansowych

Liczby, które opisują naszą pracę

38+ krajów obsługiwanych przez platformę
14 mln transakcji przetworzonych rocznie
96% skuteczność automatycznej kategoryzacji
4 lata ciągłego doskonalenia modeli AI
Interfejs platformy fygoloy z wykresami wydatków
Analiza struktury kosztów w czasie rzeczywistym
Panel raportowania kategorii wydatków

Ludzie za systemem

Główny zespół fygoloy
Praca nad modelami kategoryzacji

Zbudowaliśmy fygoloy jako małą, wyspecjalizowaną grupę - bez zbędnych warstw zarządzania. Każda osoba w zespole ma bezpośredni wpływ na to, jak działa produkt. Kontakt z klientem nie jest tu delegowany do działu obsługi - rozmawiają z nami ci sami ludzie, którzy piszą kod i trenują modele.

Bartłomiej Kwiatkowski

Założyciel i architekt systemów AI

Zajmuje się projektowaniem pipeline'ów przetwarzania danych finansowych. Wcześniej pracował przy systemach analitycznych dla sektora ubezpieczeniowego.

Urszula Malinowska

Inżynier modeli uczenia maszynowego

Odpowiada za trening i ewaluację modeli klasyfikacyjnych. Specjalizuje się w danych tekstowych z dokumentów finansowych i wyciągów bankowych.

Tomasz Sieradzki

Integracje i wsparcie klientów

Koordynuje wdrożenia API u klientów z różnych rynków. Dba o to, żeby każda integracja działała bez niespodzianek - niezależnie od strefy czasowej.