Hykydio - od 2018 roku

Kategoryzacja wydatków bez zgadywania

Pracujemy z firmami, które chcą wiedzieć, gdzie naprawdę idą ich pieniądze. Modele AI, które budujemy, uczą się na danych konkretnego klienta - nie na uśrednionych wzorcach z branży.

Specjalista Hykydio analizuje strukturę wydatków przy użyciu narzędzi AI
6 lat doświadczenia
340+ wdrożonych projektów
17 branż obsługiwanych
Co robimy i jak to działa

Automatyczna klasyfikacja transakcji finansowych

Ręczne przypisywanie kategorii do setek faktur miesięcznie to problem, który większość firm rozwiązuje zbyt późno.

Hykydio buduje systemy, które analizują transakcje w czasie rzeczywistym i przypisują je do kategorii z dokładnością przekraczającą 94% już po pierwszych 30 dniach działania. Modele uczą się na historii płatności danej organizacji - nie na gotowych słownikach, które nigdy nie pasują idealnie do specyfiki konkretnej firmy.

Pracujemy zdalnie z klientami z całej Polski. Wdrożenie zajmuje od 3 do 8 tygodni w zależności od złożoności struktury kont i liczby integrowanych systemów księgowych.

  • 01

    Audyt danych wejściowych

    Analizujemy istniejące dane transakcyjne z ostatnich 12 miesięcy, identyfikujemy luki i niespójności w obecnym systemie kategoryzacji.

  • 02

    Trening modelu na danych klienta

    Model uczony jest wyłącznie na danych konkretnej organizacji. Żadne dane nie są udostępniane pomiędzy klientami.

  • 03

    Integracja z systemem księgowym

    Podłączamy rozwiązanie do istniejącego oprogramowania - obsługujemy Symfonia, Comarch ERP, SAP i środowiska oparte na API.

  • 04

    Monitoring i korekty po wdrożeniu

    Przez pierwsze 60 dni śledzimy każdą decyzję klasyfikacyjną i wprowadzamy poprawki tam, gdzie model popełnia błędy powtarzalne.

Konsultant Hykydio podczas zdalnej sesji wdrożeniowej z klientem

Sesja wdrożeniowa - praca zdalna z klientem z Trójmiasta

94%

średnia dokładność klasyfikacji po 30 dniach działania modelu w środowisku produkcyjnym

8 tyg.

maksymalny czas wdrożenia dla organizacji z rozproszoną strukturą kont i wieloma źródłami danych

Przegląd wyników kategoryzacji wydatków w panelu analitycznym
AI ML ERP API

Zespół, który rozumie finanse i algorytmy

Łączymy specjalistów z zakresu machine learning z praktykami księgowości i controllingu. Bez tej kombinacji modele AI kategoryzują poprawnie technicznie, ale błędnie merytorycznie - i nikt nie wyłapuje tego przez miesiące.

Mamy 12 osób pracujących stale nad projektami kategoryzacji. Każdy projekt ma przypisanego analityka domenowego i inżyniera ML - obaj uczestniczą w sesjach klienckich od pierwszego tygodnia.

Porozmawiaj z nami
Weronika Jabłońska, starszy analityk danych finansowych
Weronika Jabłońska

Starszy analityk danych

Bartosz Kwiatkowski, inżynier modeli ML
Bartosz Kwiatkowski

Inżynier ML

Agnieszka Zielińska

Specjalista ds. integracji ERP

Tomasz Wierzbicki

Konsultant controllingu