Kategoryzacja wydatków
z pomocą
sztucznej inteligencji
Długoterminowy program, który przeprowadzi Cię przez realne wdrożenie AI do zarządzania finansami - krok po kroku, z konkretnym wsparciem mentora i regularną informacją zwrotną.
Cztery etapy, jeden spójny proces
Każdy etap jest zaprojektowany tak, żeby budował na poprzednim - bez skoków, bez luk. Wiesz dokładnie, gdzie jesteś i co robisz dalej.
Diagnoza i punkt startowy
Zaczynamy od przeglądu tego, jak teraz zarządzasz wydatkami - jakie narzędzia używasz, gdzie tracisz czas, gdzie masz luki w danych. To nie jest formalność. Wyniki tej rozmowy kształtują cały dalszy plan pracy.
Podstawy modeli kategoryzacji
Pracujemy razem nad tym, jak AI rozpoznaje i przypisuje kategorie - na prawdziwych danych, nie na przykładach z podręcznika. Omawiamy błędy klasyfikacji, edge case'y i to, jak je obsługiwać bez ręcznych poprawek przy każdej transakcji.
Integracja z codziennym przepływem
Sam model to dopiero połowa drogi. Ten etap skupia się na tym, jak wpasować automatyczną kategoryzację w istniejące procesy - raporty, eksporty, workflow zespołu. Sprawdzamy, co działa w praktyce, a co tylko wygląda dobrze w prezentacji.
Optymalizacja i samodzielność
Ostatni etap to praca nad tym, żebyś mógł rozwijać system bez stałej pomocy. Omawiamy, jak monitorować jakość kategoryzacji w czasie, kiedy warto przebudować model, a kiedy wystarczy drobna korekta. Zakończenie programu to nie koniec - to moment, w którym zaczynasz działać samodzielnie.
Mentorzy z doświadczeniem w AI i finansach
Bartosz Wierzbicki
Specjalista ds. modeli klasyfikacji
Przez kilka lat budował systemy kategoryzacji transakcji dla firm z sektora e-commerce. Pracuje głównie z danymi nieustrukturyzowanymi i modelami NLP dopasowanymi do polskich opisów płatności.
Agnieszka Dąbek
Analityczka finansowa i trenerka
Łączy wiedzę z analizy finansowej z praktycznym wdrażaniem narzędzi automatyzacji. Pomaga zrozumieć, gdzie kategoryzacja AI naprawdę oszczędza czas, a gdzie warto zachować ręczną kontrolę.
Zofia Krawczyk
Inżynierka danych
Specjalizuje się w pipeline'ach danych i integracjach między systemami finansowymi a narzędziami AI. Jej sesje skupiają się na tym, co dzieje się z danymi zanim trafią do modelu - i dlaczego to ma ogromne znaczenie dla jakości wyników.
Renata Sobieraj
Konsultantka wdrożeń AI
Pracuje z małymi i średnimi firmami nad wdrożeniem AI w procesach finansowych. Jej podejście jest pragmatyczne - interesuje ją to, co da się realnie uruchomić w ciągu kilku tygodni, nie w ciągu roku.