Jatodae - gdzie AI spotyka się z codziennymi finansami firmy
- Automatyczna kategoryzacja wydatków bez ręcznego sortowania
- Integracja z procesami finansowymi całej organizacji
- Dostępne dla firm w każdym miejscu w Polsce
Skąd wzięła się potrzeba stworzenia Jatodae
Większość firm traci kilka godzin tygodniowo na ręczne przypisywanie kategorii do wydatków - faktury, paragony, subskrypcje. Każdy księgowy zna ten rytm: eksport z banku, arkusz kalkulacyjny, godziny przy klawiaturze. Jatodae powstało, żeby ten czas odzyskać.
Nasz model AI uczy się struktury wydatków konkretnej firmy - nie generycznego wzorca, ale rzeczywistych transakcji tej organizacji. Po kilku tygodniach użytkowania kategoryzacja staje się trafniejsza niż przeciętna praca manualna, bo system widzi powtarzające się wzorce, których człowiek nie śledzi systematycznie.
Działamy w całości zdalnie, co oznacza, że firma z Gdańska czy Rzeszowa ma dokładnie taki sam dostęp do platformy jak ta z Poznania. Brak geograficznych ograniczeń to nie slogan - to po prostu sposób, w jaki zbudowaliśmy usługę od pierwszego dnia.
Ludzie za systemem
Jatodae to niewielki zespół specjalistów - każdy z konkretnym obszarem odpowiedzialności. Nie ma tu stanowisk na pokaz. Każda osoba odpowiada za fragment platformy, który faktycznie działa lub nie działa dla klientów. To sprawia, że decyzje zapadają szybko, a błędy są naprawiane bez biurokracji.
Łączymy doświadczenie z rachunkowości zarządczej z pracą nad modelami językowymi i klasyfikatorami. Nie zlecamy AI na zewnątrz - budujemy ją wewnętrznie, co daje nam pełną kontrolę nad tym, jak system traktuje dane finansowe klientów.
Dane finansowe wymagają precyzji, nie eksperymentów
Każda zmiana w algorytmie kategoryzacji przechodzi przez testy na anonimowych zbiorach rzeczywistych transakcji. Nie wdrażamy aktualizacji, które nie poprawiają trafności - nawet jeśli wyglądają obiecująco w teorii. Finanse firm to zbyt poważna sprawa na optymizm bez dowodów.
Odpowiada za jakość modelu kategoryzacji i jego dostosowanie do specyfiki różnych branż. Wcześniej pracowała jako analityk finansowy w sektorze produkcyjnym przez sześć lat.
