Projekt 02 · Maschinelles Lernen
KontoKlar
Bankumsätze aus CSV-Exporten kategorisieren
Bank-CSV rein, Dashboard raus. Regel-Engine zuerst, dann Embeddings, ein Sprachmodell nur als Fallback. Keine Kontoanbindung, keine Speicherung von Umsätzen.
StatusAuf dieser Instanz aktiv: Regel-Engine im Browser. Embedding- und Sprachmodell-Stufe sind implementiert und mit Mocks getestet, aber noch nicht freigeschaltet.
Regel-Engine auf 198 synthetischen Testbuchungen: 96,5 % Abdeckung, 99,0 % der zugeordneten richtig (Testset parallel zu den Regeln erstellt). Messung und Fehlerliste (externe Seite)
- Banken erkanntDKB, ING, comdirect, N26, VR-Bank und Sparkasse
- 6
- StufenRegel-Engine, Embedding-kNN, Sprachmodell als Fallback
- 3
- Umsätze gespeichertDie CSV-Datei wird im Browser ausgewertet
- 0
Analyse
Ihre Kontoumsätze auswerten
Upload
CSV-Export hochladen
CSV hierher ziehen oder klicken
DKB, ING, comdirect, N26, VR-Bank und Sparkasse werden erkannt. Andere Banken über Spaltenzuordnung. Nur CSV, keine PDF. Die Datei bleibt im Browser.
Ohne eigene Daten
Mit den Beispieldaten ausprobieren
Synthetische Beispieldaten, keine echten Kontodaten.
- Kategorie, Quelle und Konfidenz je Buchung
- Ausgaben je Monat und nach Kategorie
- Abos und andere regelmäßige Zahlungen
- Persönliche Inflationsrate mit Beispielwerten
Datenschutz
Was den Browser verlässt
API-Schritt standardmäßig aus
Ohne eingeschalteten API-Schritt verlässt nichts den Browser.
Nur wenn Sie ihn einschalten, gehen Händlernamen, die die Regel-Engine nicht kennt, an den Server, zum Beispiel REWE SAGT DANKE. Gesendet werden höchstens bereinigte Händlernamen von Kartenzahlungen und Lastschriften sowie von Überweisungen und sonstigen Abbuchungen an Empfänger mit Firmenkennzeichen (etwa GmbH, AG, Versicherung), bei PayPal der Händlername aus „Ihr Einkauf bei …“, wenn er ein Firmenkennzeichen trägt. Gutschriften, Überweisungen an Empfänger ohne Firmenkennzeichen, PayPal-Einkäufe bei Verkäufern ohne Firmenkennzeichen (etwa Privatpersonen), Buchungen ohne lesbaren Empfängernamen und Verwendungszwecke werden nicht gesendet, ebenso keine IBANs, Beträge oder Buchungsdaten. Die Erkennung ist regelbasiert; die Liste der gesendeten Texte zeigt nach jedem Upload, was den Browser verlassen hat. Nur bei eingeschaltetem API-Schritt speichert der Server einen Cache von Händlername zu Kategorie für 30 Tage und für das Aufruflimit einen Zähler unter einem HMAC-Wert Ihrer IP-Adresse, nicht die IP-Adresse selbst; Einzelheiten stehen in der Datenschutzerklärung.
Hintergrund
Über das Projekt
Regel-Engine zuerst
Bekannte Händler ordnet ein Regelsatz im Browser zu. Erst danach folgen Embeddings und, nur bei geringer Konfidenz, ein Sprachmodell.
Offen gemessen
Abdeckung und Trefferquote stammen aus einem gelabelten, synthetischen Testset; die Fehlerliste ist öffentlich.
Datensparsam
Ohne API-Schritt verlässt nichts den Browser. Ein E2E-Test prüft den Netzwerkverkehr bei jeder Änderung.
Fail-closed
Der API-Schritt läuft nur, wenn alle Schlüssel gesetzt sind. Sonst antwortet der Server mit 503, ohne OpenAI aufzurufen.
KontoKlar ist ein Werkzeug zur Auswertung eigener Daten und stellt keine Finanz- oder Steuerberatung dar. Alle Angaben ohne Gewähr.
Mit der Nutzung erkennen Sie die Nutzungsbedingungen an. Einzelheiten zur Verarbeitung Ihrer Daten stehen in der Datenschutzerklärung.