Okidoky 从您的数据中学到什么(以及没学到什么)— 大白话
理财 App 经常在网站上使用含糊的短语,如"AI 驱动的洞察"或"智能预测"。对您的支出数据在技术上发生了什么,却很少被解释。这篇文章填补这个空白:以下是 Okidoky 对您的数据在算术上、以及在谁有访问权方面所做的事情。
简短版本
- 所有计算都在我们自己的服务器上运行,不在外部 AI 云中。
- 数学是标准统计 — 没有机器学习模型,没有 LLM。
- 您的数据从不用于训练模型 — 不为我们,不为第三方。
- 不收集聚合的用户统计 — 我们没有"平均用户花费 €X"的数据集。
以下是每个主题的详细说明。
预测功能究竟做什么?
当您打开月度预测时,Okidoky 查看您近几个月录入的交易,并计算未来几个月的预期支出。规则简单到可以在纸上完成:
- 固定开支(您自己标记的重复交易):一对一结转。Netflix €13/月仍然是 €13/月。
- 按类别的可变支出:我们取您最近 3 到 6 个月的平均值(取决于可用性)并向前投射。
- 季节性模式:如果某个类别在 12 月(礼物)或 8 月(假期)明显高峰,那在预测中会被捕捉。这是标准时间序列分析 — 不是 AI。
- 不确定性余地:越深入未来,余地越宽。我们总是明确地显示该余地。
背后的数学在任何统计学入门教科书中都有。没有魔法,没有在数百万数据点上训练的模型。
Okidoky 明确不做什么
几件听起来"理所当然"但我们刻意跳过的事:
1. 没有 LLM 分析您的交易
没有云 AI 模型读取您的交易描述来分类或"生成洞察"。您看到的类别映射要么由您设置,要么通过简单的查找表(例如"Albert Heijn"→"杂货")。该表在我们的代码中本地存放,不在 GPT 调用中。
2. 没有聚合用户统计
我们没有"我们的用户通常在杂货上花多少钱?"的数据库。数据库包含每个用户自己的交易,但没有进程在所有用户之间计算以用于营销或产品分析。我们刻意不构建这些聚合 — 一旦存在,它们就变得无法抗拒。
3. 没有向第三方导出
您的交易数据从不传递给营销合作伙伴、保险公司、数据经纪人或 AI 训练管道。在 Okidoky 内部有三个例外,每个都有明确的原因:
- Mollie 看到您通过他们进行的付款 (Premium 订阅、Lifetime 购买)。这是支付处理商的固有特性 — 我们无法在不让他们看到发票的情况下向您开发票。
- Hetzner (托管) 运行我们的服务器。他们不实质性地"看到"您的数据,但技术上它位于他们的硬件上 — 这就是为什么欧盟托管很重要。
- SMTP 邮件 (通过 Plesk) 将我们的电子邮件发送给您。只有邮件流量本身 (我们自动邮件的主题行、正文) 通过该中继。
就这些。登录页面上没有 Google Analytics。没有 Facebook pixel。没有 Segment。
您能具体做什么来验证?
三种方法来检查我们上述所说的:
- 打开浏览器的开发者工具 (F12 → 网络标签页)。用付费账户登录并在登录后的区域内浏览。每个请求都可见 — 您会看到
okidoky.nl、字体/图标的无状态 CDN (fonts.googleapis.com、fonts.gstatic.com、cdn.jsdelivr.net),以及购买时的mollie.com。没有分析 SDK,没有 Mixpanel,没有 Segment。(免费套餐上您还会看到pagead2.googlesyndication.com— 用于我们已记录的免费套餐收入模型的 AdSense。公共营销页面上 GA4 通过 Google Tag Manager 加载,同意门控,默认拒绝。) - 查看我们的子处理者页面 在 /sub-verwerkers。该列表是详尽的;如果要添加新的一方,必须先出现在那里才能启用他们。
- 通过个人资料 → 导出您的数据。您会得到我们所有的,以 CSV 格式。将其与您自己录入的进行比较 — 那是完整的内容。
我们为什么这样构建?
刻意的设计选择。为敏感数据构建账本应用的人有两个选择:
- 最大功能,最大分析:尽可能多地收集数据、训练模型、生成"洞察",并希望没人深究。
- 最小功能范围,刻意限制的数据处理:只计算所需内容,使用标准数学,不构建聚合用户统计。
我们选择选项 2。它产生较少"令人印象深刻的 AI 洞察" — 但是一个可以在一篇博客文章中解释、您可以自己检查的产品。
我们想听到的
如果这篇文章中的某些内容不对,或者您有一个具体的问题未在此处得到回答,请发送邮件至 info@okidoky.nl。这就是我们希望可纠正的主题 — 这篇文章中的错误,我宁愿今天修正而不是明天。
Okidoky — 一款可以在一篇博客文章中解释的账本应用。免费试用,无需信用卡。