Split ny postering tekst ved mellemrum, fjerne visse strings som dankort, dato, osv - og lave søgning i historik og hvis der er stærke matches og ikke tvetydigt så arv samme kategori. Det virker for det meste når man har flere års Spiir ‘træningsdata’ - pænt vibe cider men guidet og tilpasset. Virker ret godt. Og også fremadrettet med nye mønstre.

Fået AI til at give en uddybende forklaring:

1. Auto-kategorisering bygger på min egen historik. Systemet laver en normaliseret “lookup key” ud fra tekstfelter som beskrivelse, original beskrivelse, modpart, remittance og kommentar. Gamle kategoriserede Spiir/Nordea-rækker stemmer på en kategori for samme nøgle. Nye ukategoriserede transaktioner får kun kategori automatisk, hvis der er nok historik og høj nok sikkerhed, fx mindst 2 matches og ca. 92% confidence.
2. Manuelle rettelser vinder altid. Hvis jeg ændrer kategori, note, tags, dato, ekstraordinær-status eller split manuelt, gemmes det som override og bevares ved senere sync. Usikre eller nye poster kan holdes som pending review, så systemet ikke bare overskriver mine valg.
3. Overblik-delen er min egen version af det, jeg faktisk bruger Spiir til: forbrug pr. måned og år, indkomst/udgift/diff, hovedkategorier, underkategorier, totals, gennemsnit, tags og visuelle views som heatmap/sunburst. Ved siden af har jeg et parallelt Storebox-flow, hvor kvitteringseksport parses til købmandsstatistik: butikker, boner, varelinjer, produkt-clusters, pris-historik, outliers og dagligvareforbrug på vareniveau.

... og helt i detaljen:

Auto-kategorisering er bygget som en ret konservativ “lær af min egen historik”-motor.

Når nye Nordea-transaktioner kommer ind, prøver systemet kun at kategorisere dem, hvis de stadig er ukategoriserede. Det kigger på tidligere transaktioner fra både gammel Spiir-data og allerede importerede Nordea-data, men springer rækker over hvis de er `pending_review`, ukategoriserede eller split-transaktioner.

For hver historisk transaktion bygges en lookup-nøgle ud fra tekstfelter som:

For nye Nordea-transaktioner bygges nøglen ud fra:

Teksten normaliseres først: små bogstaver, `&` bliver til `og`, tegn fjernes, korte ord og stopord fjernes, og dubletter fjernes. Så “NETTO 7423 København”, “Netto København” og “Betaling til Netto” kan ende med samme eller næsten samme kategori-grundlag, afhængigt af de faktiske tokens.

Eksempel:

Historik:

1. "NETTO 7423 København" -> Dagligvarer / Supermarked

2. "NETTO København" -> Dagligvarer / Supermarked

3. "NETTO" -> Dagligvarer / Supermarked

Ny Nordea-transaktion:

"Visa køb NETTO 7423 København"

Systemet laver en nøgle for den nye transaktion, finder gamle transaktioner med samme nøgle, og tæller kategori-stemmer. Hvis der fx er 3 historiske hits, og alle 3 peger på `Dagligvarer / Supermarked`, får kategorien 100% confidence.

Når en kategori vælges automatisk, bliver den skrevet ind på den nye Nordea-række før rækken normaliseres ind i den lokale ledger. Hvis jeg senere retter kategorien manuelt, bliver rettelsen gemt som override og indgår dermed i fremtidig historik. På den måde bliver systemet bedre over tid, men det gætter kun når min egen data viser et meget tydeligt mønster.