Todo lo publicado sobre categorización de gastos con IA
Desde 2019, Kajetiy ha documentado cómo los modelos de inteligencia artificial procesan transacciones financieras. Cada artículo nace de un caso real: una empresa que perdía 6 horas semanales clasificando extractos bancarios, o un autónomo que no sabía qué porcentaje de sus gastos era deducible.
Artículos del archivo
Cómo aprende un modelo a distinguir "comida de trabajo" de "comida personal"
El mismo restaurante puede aparecer en dos categorías distintas según el contexto. Aquí se explica qué señales usa el modelo para decidir: hora del día, importe, frecuencia y descripción del comercio.
Una gestoría con 1.400 transacciones al mes y cero sistema de etiquetado
Valentina Osei llevaba los extractos de 23 clientes en hojas de cálculo separadas. Después de implementar un pipeline de categorización automática, el tiempo de revisión bajó de 14 horas a menos de 3 por semana.
Qué pasa cuando el modelo no ha visto antes ese tipo de gasto
Los gastos atípicos -suscripciones nuevas, proveedores desconocidos, monedas extranjeras- suelen caer en categorías genéricas. Este artículo describe 3 estrategias para manejar esas excepciones sin reentrenar el modelo completo.
Comparativa de formatos de exportación bancaria y su impacto en la calidad del modelo
No todos los CSV bancarios tienen la misma estructura. Algunos incluyen descripciones enriquecidas; otros solo código SWIFT y cantidad. La diferencia en rendimiento del clasificador puede llegar a 18 puntos porcentuales según el banco de origen.