Mahuboe - od 2016

Budżetowanie i prognozowanie z AI jako narzędziem

„Nie chodzi o to, żeby wiedzieć więcej - chodzi o to, żeby podejmować lepsze decyzje finansowe w odpowiednim momencie."

O nas

Interfejs systemu AI do analizy budżetu i prognozowania finansowego

Analiza danych finansowych w czasie rzeczywistym

8–12 tyg.

do pierwszych mierzalnych
zmian w strukturze budżetu

Jak to działa w praktyce

Mapowanie danych finansowych Zaczynamy od zebrania historycznych danych - wyciągi, faktury, kategorie wydatków. System AI identyfikuje wzorce, które trudno zauważyć ręcznie.

Model prognozy dopasowany do kontekstu Nie ma jednego szablonu. Model uwzględnia sezonowość, specyfikę branży i cele finansowe konkretnej osoby lub firmy.

Regularne przeglądy z mentorem Co dwa tygodnie omawiamy odchylenia od prognozy, korygujemy model i ustalamy priorytety na kolejny okres. Nie zostawiamy danych bez interpretacji.

Stopniowe przekazywanie narzędzi Celem jest samodzielność. Po kilku miesiącach klient powinien rozumieć model i umieć go aktualizować bez naszej pomocy.

Praca odbywa się zdalnie - przez wideorozmowy i współdzielone środowisko danych. Lokalizacja klienta nie ma znaczenia.

Środowisko, w którym pracujemy

Mentoring finansowy z AI to nie jest gotowy produkt do kupienia. To proces, który wymaga stałego kontaktu, dostępu do danych i gotowości do weryfikowania założeń.

Współpracujemy z klientami przez minimum sześć miesięcy. Krótsze zaangażowanie rzadko daje wystarczający czas na zbudowanie modelu i przetestowanie go w różnych warunkach rynkowych.

Zdalna sesja mentoringowa - praca z danymi finansowymi online

6+ miesięcy standardowego zaangażowania

2× miesięcznie spotkania z mentorem

PL cały kraj, bez ograniczeń lokalizacyjnych

Kto to robi

Dwoje specjalistów z różnym backgroundem - analitycznym i doradczym. Połączenie tych perspektyw sprawia, że model AI i rozmowa z mentorem idą w parze.

Portret - Radosław Ćwiek, analityk danych i architekt modeli AI

Radosław Ćwiek Analityk i architekt modeli

Przez osiem lat budował modele prognozowania dla firm z sektora usług finansowych. Specjalizuje się w interpretacji odchyleń i dostosowywaniu modeli do zmieniających się danych wejściowych.

Python Forecasting BI

Portret - Weronika Szałas, doradca finansowy i mentor

Weronika Szałas Doradca i mentor finansowy

Pracowała z ponad sześćdziesięcioma klientami indywidualnymi i małymi firmami. Jej rola polega na tłumaczeniu wyników modelu na konkretne decyzje budżetowe.

Budżetowanie Planowanie MŚP

60+ klientów w aktywnym mentoringu

8 lat pracy z danymi finansowymi

14 branż obsługiwanych dotychczas

100% pracy zdalnej - bez wyjątków

Czego ten system nie zastąpi

Nie zastąpi księgowego ani doradcy podatkowego Pracujemy na danych finansowych, ale nie świadczymy usług księgowych ani nie doradzamy w kwestiach podatkowych. To osobna dziedzina z odrębnymi wymogami.
Nie daje gwarancji wyników Model prognozy jest narzędziem do podejmowania decyzji - nie obietnicą konkretnego wyniku finansowego. Warunki rynkowe zmieniają się w sposób, którego żaden model nie przewidzi w stu procentach.
Nie działa bez zaangażowania klienta Regularne dostarczanie danych i uczestnictwo w przeglądach to warunek konieczny. Jeśli dane są niespójne lub spotkania są pomijane, model traci dokładność.
Nie jest aplikacją do samodzielnego użytku To praca z mentorem, nie subskrypcja oprogramowania. Ktoś po drugiej stronie interpretuje wyniki i pomaga je przełożyć na działania.

Wizualizacja ograniczeń modelu prognozującego - dane i kontekst

Jasne granice tego, co robimy, pozwalają nam robić to dobrze. Klientom, którzy potrzebują czegoś spoza tego zakresu, wskazujemy odpowiednich specjalistów.

Kto tu trafia i z jaką sytuacją

Właściciel małej firmy

Firma działa od kilku lat, ale właściciel nie wie, które miesiące będą trudne finansowo, dopóki nie nadejdą. Brakuje narzędzia do planowania z wyprzedzeniem.

„Wiedziałem, ile zarabiam. Nie wiedziałem, ile zostanie za trzy miesiące."

- Tomasz Wierzbicki, usługi IT

Freelancer z nieregularnymi przychodami

Przychody wahają się między miesiącami. Standardowe budżetowanie nie sprawdza się, gdy nie wiadomo, ile wpłynie w przyszłym miesiącu.

„Potrzebowałam czegoś, co uwzględni, że mój styczeń i sierpień wyglądają zupełnie inaczej."

- Aldona Przybyszewska, projektantka

Firma w fazie wzrostu

Przychody rosną, ale koszty rosną szybciej. Trudno ocenić, czy zatrudnienie kolejnej osoby lub inwestycja w narzędzia ma sens w tym konkretnym momencie.

„Rosliśmy, ale nie wiedzieliśmy, czy na siebie zarabiamy."

- Mirosław Gąsior, e-commerce

Co się zmienia po kilku miesiącach

Zmiany są konkretne i mierzalne. Nie chodzi o poczucie kontroli - chodzi o to, że decyzje finansowe zaczynają opierać się na danych, a nie na przeczuciach.

Widoczność przepływów z wyprzedzeniem Klient widzi prognozowane wpływy i wydatki na 8–12 tygodni do przodu, z przedziałami niepewności zamiast jednej liczby.

Zidentyfikowane wzorce kosztowe Model wskazuje, które kategorie wydatków zachowują się przewidywalnie, a które wymagają rezerwy buforowej.

Samodzielna praca z modelem Po zakończeniu intensywnej fazy klient potrafi aktualizować model i interpretować jego wyniki bez zewnętrznej pomocy.

Wyniki pracy z systemem AI - przejrzysty obraz finansów firmy

3–4 mies. do stabilnego modelu prognozy Tyle zajmuje zebranie wystarczającej ilości danych, kalibracja modelu i weryfikacja jego dokładności na rzeczywistych wynikach. Szybsze tempo jest możliwe przy bogatszej historii danych.

Wyniki zależą od jakości danych i regularności współpracy. Nie obiecujemy konkretnych liczb - pokazujemy, co staje się możliwe, gdy dane i decyzje idą w parze.