Unsere Forschungsmethodik
Seit 2023 entwickeln wir bahnbrechende Ansätze für Budgetüberwachung, die auf drei Jahren intensiver Forschung und über 2.400 analysierten Finanzmustern basieren.
Adaptive Datenanalyse
Während herkömmliche Budgettools statische Kategorien verwenden, haben wir einen dynamischen Ansatz entwickelt. Unser System lernt aus individuellen Ausgabemustern und passt sich kontinuierlich an.
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Maschinelles Lernen identifiziert versteckte Ausgabenmuster innerhalb von 72 Stunden nach der ersten Nutzung
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Verhaltenspsychologische Erkenntnisse fließen in personalisierte Budgetvorschläge ein
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Predictive Analytics warnt 5-7 Tage vor potentiellen Budgetüberschreitungen
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Mikrotrend-Analyse erkennt saisonale Schwankungen im Ausgabeverhalten automatisch
Vier Kernkompetenzen
1 Neuroadaptive Interfaces
Unsere Benutzeroberfläche passt sich an kognitive Belastungsmuster an. Komplexe Informationen werden nur dann angezeigt, wenn der Nutzer mental bereit ist, sie zu verarbeiten. Das reduziert Entscheidungsmüdigkeit um durchschnittlich 34%.
Dr. Marlene Zimmerli
Leitende Forscherin UX-Psychologie
2 Kontextuelle Budgetierung
Statt starrer Budgetkategorien nutzen wir situative Kontexte. Eine Ausgabe für "Transport" wird unterschiedlich bewertet, je nachdem ob es sich um den Arbeitsweg oder eine Spontanreise handelt. Diese Nuancierung macht unsere Empfehlungen präziser.
Prof. Sabrina Keller
Spezialistin Verhaltensökonomie
3 Proaktive Optimierung
Anstatt nur zu verfolgen und zu warnen, schlägt unser System konkrete Alternativen vor. Bei einer drohenden Budgetüberschreitung werden automatisch günstigere Alternativen für geplante Ausgaben recherchiert und präsentiert.
Andreas Müller
Entwicklungsleiter KI-Systeme
4 Soziale Budgetdynamik
Wir berücksichtigen, wie sich Ausgabenentscheidungen in sozialen Gruppen verbreiten. Wenn Freunde teure Restaurants besuchen, wird dies in Ihrem Budget als "sozialer Ausgabendruck" erkannt und entsprechend einkalkuliert.
Lisa Kaufmann
Forscherin Sozialpsychologie