Dlaczego polskie transakcje są trudne do skategoryzowania?
Automatyczna kategoryzacja transakcji to proces przypisywania każdej operacji bankowej do właściwej kategorii wydatków — bez ręcznego tagowania. W Polsce jest to szczególnie trudne, bo opisy transakcji z polskich sklepów to chaos: skrócone nazwy, kody terminali, adresy filii.
Standardowe modele AI nie radzą sobie z odczytaniem, że «JERONIMO MARTINS POLSKA S.A.» to Biedronka, a «ZABKA Z7432» to Żabka. Według danych NBP (2024), Polacy wykonują średnio 45 transakcji kartowych miesięcznie — ręczne kategoryzowanie każdej z nich to strata czasu.
Właśnie dlatego aplikacje jak Martia budują dedykowane parsery, które rozpoznają polskie sieci handlowe na podstawie wzorców w opisach transakcji. Teraz zakupy w Biedronce, Żabce, Lidlu, Rossmannie i wielu innych trafiają do właściwej kategorii bez Twojego udziału.
Jak działa automatyczne rozpoznawanie sklepów?
Parser analizuje opis transakcji w momencie synchronizacji z bankiem. Dopasowuje go do bazy znanych sprzedawców, uwzględniając różne warianty nazw, kody filii i formaty terminali. Jeśli znajdzie dopasowanie — przypisuje kategorię automatycznie.
System uczy się z czasem. Im więcej transakcji przetworzy, tym lepiej rozpoznaje nowe warianty nazw tych samych sklepów. Wyniki widzisz od razu w widoku wydatków i na wykresach — bez konieczności ręcznego poprawiania. Stan na luty 2026: obsługujemy ponad 200 polskich sprzedawców.
Najczęściej zadawane pytania
Zacznij śledzić swoje finanse z Martia
Połącz konto bankowe i automatycznie śledź wydatki, planuj budżet i analizuj trendy — wszystko w jednym miejscu.
Wypróbuj Martia bezpłatnie →