Warum werden meine Ausgaben in der Expensify App nicht korrekt kategorisiert?
- Warum werden meine Ausgaben in der Expensify App nicht korrekt kategorisiert?
- Unvollständige oder unklare Transaktionsinformationen
- Fehlende oder ungenaue Trainingdaten
- Kategorienschema und individuelle Einstellungen
- Beschränkungen der automatischen Texterkennung
- Tipps zur Verbesserung der Kategorisierung
Warum werden meine Ausgaben in der Expensify App nicht korrekt kategorisiert?
Die automatische Kategorisierung von Ausgaben in Expensify basiert auf verschiedenen Algorithmen, die versuchen, basierend auf den Transaktionsdaten, wie dem Händlernamen, dem Betrag und gegebenenfalls dem Text auf der Quittung, die passende Kategorie zuzuweisen. Es kann jedoch einige Gründe geben, warum diese Zuweisung nicht immer korrekt funktioniert.
Unvollständige oder unklare Transaktionsinformationen
Oft sind Transaktionen, die aus Banken oder Kreditkarten importiert werden, nicht ausreichend detailliert beschrieben oder enthalten ungewöhnliche Händlerbezeichnungen, die Expensify nicht klar zuordnen kann. Wenn der Händlername beispielsweise sehr allgemein ist oder abgekürzt dargestellt wird, ist das System weniger in der Lage, die passende Kategorie automatisch zu finden. Auch fehlende oder schlecht lesbare Quittungsbilder können die automatische Kategorisierung erschweren, da Expensify die Daten daraus nicht zuverlässig auslesen kann.
Fehlende oder ungenaue Trainingdaten
Expensify verwendet maschinelles Lernen und Mustererkennung, um Kategorien zuzuweisen. Wenn Sie Ihre eigenen Kategorisierungen im System noch nicht oft manuell angepasst oder korrigiert haben, fehlen dem Programm wichtige Trainingsdaten, um Ihre spezifischen Ausgaben besser einschätzen zu können. Insbesondere bei ungewöhnlichen Ausgabenarten oder bei speziellen Geschäftsausgaben, die nicht häufig vorkommen, kann das System weniger präzise arbeiten.
Kategorienschema und individuelle Einstellungen
Ihre persönlichen oder Unternehmens-Einstellungen in Expensify, wie z.B. die verwendeten Kategorien, können von den Standardvorlagen abweichen. Wenn diese Kategorien nicht exakt oder konsistent benannt oder organisiert sind, kann es zu falschen Zuordnungen kommen. Zudem beeinflussen Regeln, die Sie eventuell selbst für die automatische Kategorisierung erstellt haben, wie Ausgaben zugeordnet werden. Fehlerhafte oder zu allgemeine Regeldefinitionen können ebenso zu falschen Kategorien führen.
Beschränkungen der automatischen Texterkennung
Die OCR-Technologie (Optical Character Recognition), die Expensify zur Auswertung von Quittungen benutzt, hat ihre Grenzen. Schlechte Bildqualität, ungewohnte Formate oder handschriftliche Notizen können dazu führen, dass wichtige Informationen falsch erkannt oder gar nicht ausgelesen werden. Dies führt in Folge dazu, dass die Ausgabe nicht korrekt einer Kategorie zugeordnet werden kann, da die Systemgrundlage für die Entscheidung fehlt oder fehlerhaft ist.
Tipps zur Verbesserung der Kategorisierung
Um die Kategorisierung zu verbessern, empfiehlt es sich, Quittungen in guter Qualität hochzuladen und falls nötig manuelle Korrekturen vorzunehmen, damit Expensify daraus lernen kann. Auch das Anlegen eindeutiger Kategorien und das Überprüfen bzw. Anpassen automatischer Regeln helfen dabei, die Genauigkeit zu erhöhen. Darüber hinaus kann regelmäßiges Training und Feedback an das System die Präzision der automatischen Erkennung steigern.
Zusammenfassend liegen die häufigsten Ursachen für falsch kategorisierte Ausgaben in unvollständigen oder unklaren Transaktionsdaten, begrenzten Trainingsdaten, individuellen Einstellungen sowie technischen Beschränkungen der Texterkennung. Durch bewusste Pflege der Daten und Einstellungen kann die automatische Kategorisierung in Expensify jedoch deutlich verbessert werden.