Wat Okidoky leert van je data (en wat niet) — in begrijpelijke taal

Finance-apps hebben vaak een vage term als "AI-powered insights" of "smart forecasts" op hun website. Wat er technisch gebeurt met je uitgaven-gegevens wordt zelden uitgelegd. Daar maken wij het verschil: hieronder exact wat Okidoky met je data doet, rekenkundig en qua wie-er-toegang-heeft.

De korte samenvatting

  1. Alle berekeningen draaien op onze server, niet in een externe AI-cloud.
  2. De wiskunde is standaard statistiek, geen machine-learning-model, geen LLM.
  3. Je data wordt nooit gebruikt om modellen op te trainen — niet voor ons, niet voor derden.
  4. Geaggregeerde statistieken worden niet verzameld — we hebben geen "onze gemiddelde gebruiker geeft €X uit"-dataset.

Hieronder de details per onderwerp.

Wat doet de forecast-functie precies?

Als je een maandprognose opent, kijkt Okidoky naar je ingevoerde transacties in de afgelopen maanden en rekent daarmee een verwachte uitgave voor de komende maand(en) uit. De rekenregels zijn simpel genoeg om op papier te doen:

  • Vaste lasten (terugkerende transacties die je zelf hebt gemarkeerd): die worden één-op-één doorgerekend naar de komende maanden. Netflix €13/mnd blijft €13/mnd.
  • Variabele uitgaven per categorie: we nemen het gemiddelde van je laatste 3 tot 6 maanden (afhankelijk van beschikbaarheid) en projecteren dat vooruit.
  • Seizoenspatronen: als een categorie duidelijk piekt in december (cadeaus) of augustus (vakantie), dan wordt dat opgenomen in de prognose. Dit is standaard tijdreeksanalyse — geen AI.
  • Onzekerheidsmarge: hoe verder de prognose in de toekomst, hoe groter de marge. Die marge tonen we expliciet mee.

De wiskunde hierachter staat in elk inleidend statistiek-boek. Geen magie, geen model dat op miljoenen datapunten is getraind.

Wat doet Okidoky expliciet NIET?

Een paar dingen die klinken als vanzelfsprekend maar die we bewust NIET doen:

1. Geen LLM-analyse op je transacties

Er is géén cloud-AI-model dat je transactie-omschrijvingen leest om ze te categoriseren of "inzichten te genereren". De categorie-mapping die je ziet is ofwel door jou ingesteld, ofwel via een simpele lookup-tabel (bijvoorbeeld "Albert Heijn" → "Boodschappen"). Die tabel staat lokaal in onze code, niet in een GPT-aanroep.

2. Geen geaggregeerde user-stats

We hebben géén databank van "wat geven onze gebruikers gemiddeld uit aan boodschappen?". De database bevat per gebruiker eigen transacties, maar er is geen proces dat over alle gebruikers heen rekent voor marketing of productanalyse. We bouwen zulke aggregaties bewust niet — zodra ze er zijn, worden ze onweerstaanbaar.

3. Geen export naar derden

Je transactie-data wordt nooit doorgegeven aan marketing-partners, verzekeraars, data-brokers, of AI-trainings-pipelines. Binnen Okidoky zijn er drie uitzonderingen, allemaal met duidelijke reden:

  • Mollie ziet de betalingen die je via hen doet (Premium-abonnement, Lifetime-aankoop). Dat is inherent aan een betaalverwerker — we kunnen je niet factureren zonder dat zij de factuur zien.
  • Hetzner (hosting) draait onze servers. Zij "zien" je data niet inhoudelijk, maar technisch gezien staat die op hun hardware — vandaar dat hosting-locatie in de EU telt.
  • SMTP-mail (via Plesk) verzendt onze e-mails naar jou. Alleen het mail-verkeer zelf (onderwerpregel, tekst van onze geautomatiseerde mails) gaat door die relay.

Dat is het. Geen Google Analytics op ingelogde pagina's. Geen Facebook-pixel. Geen Segment.

Wat kan jij concreet doen om te controleren?

Drie manieren om te verifiëren wat wij hierboven zeggen:

  1. Open de developer-tools in je browser (F12 → Network-tab). Log in met een betaald account en navigeer binnen het ingelogde deel. Elk verzoek is zichtbaar — je ziet okidoky.nl, stateless CDN's voor fonts/icons (fonts.googleapis.com, fonts.gstatic.com, cdn.jsdelivr.net) en tijdens aankoop mollie.com. Geen analytics-SDK, geen Mixpanel, geen Segment. (Op gratis-tier zie je ook pagead2.googlesyndication.com — AdSense voor ons gedocumenteerde free-tier inkomstenmodel. Op publieke marketing-pagina's laadt GA4 via Google Tag Manager, consent-gated default denied.)
  2. Controleer onze sub-verwerkers-pagina op /sub-verwerkers. Die lijst is uitputtend; als er een partij bij zou komen, moet die eerst daar worden toegevoegd vóór we ze inschakelen.
  3. Exporteer je data via Profiel → Exporteer. Je krijgt exact wat wij hebben, als CSV. Vergelijk dat met wat je zelf hebt ingevoerd — dat is de volledige inhoud.

Waarom bouwen we het zo?

Bewuste ontwerpkeus. Wie een kasboek-app voor gevoelige data maakt, heeft twee opties:

  1. Maximum features, maximum analytics: zoveel mogelijk data verzamelen, modellen trainen, "inzichten" generateren, en hopen dat niemand doorvraagt.
  2. Minimum feature-scope, bewust beperkte data-verwerking: alleen rekenen op wat nodig is, standaardwiskunde gebruiken, geaggregeerde user-stats niet opbouwen.

Wij doen optie 2. Het levert minder "indrukwekkende AI-inzichten" op — maar wel een product dat uitlegbaar is in één blog-post en waarvan je zelf kunt controleren wat er gebeurt.

Wat we willen horen

Als iets in deze post niet klopt, of als je een concrete vraag hebt die hier niet beantwoord is, mail info@okidoky.nl. Dit is het soort onderwerp waarop we corrigeerbaar willen zijn — een fout in deze post update ik liever vandaag dan morgen.

Okidoky — een kasboek dat uit te leggen is in één blog-post. Gratis te proberen, geen creditcard.