Für Fintechs
Transaktionsfeeds, die Menschen lesen können.
Ihre Nutzer sehen im Feed, was die Bank liefert: Kürzel, Zahlungsdienste und Referenznummern. TXNORA macht daraus Händler, Kategorie und Labels, die Sie direkt anzeigen können.
Die Ausgangslage
Buchungstexte sind selten für Menschen geschrieben.
Eine Zeile wie „PAYPAL *ADOBE“ nennt zuerst den Zahlungsdienst und erst danach den eigentlichen Händler. „AMZN MKTP DE*X4H88291“ besteht fast nur aus Abkürzungen und einer Referenz. Wer seinen Feed durchsieht, muss solche Zeilen selbst entschlüsseln.
Für Ihr Produkt heißt das: Umsätze sind schwerer wiederzuerkennen, und Übersichten nach Händler oder Kategorie brauchen eine eigene Zuordnungslogik.
PAYPAL *ADOBE – PAYPAL: Zahlungsdienst; ADOBE: Händler
REWE SAGT DANKE 1834 – REWE: Händler; SAGT DANKE: Zusatztext; 1834: Nummer
AMZN MKTP DE*X4H88291 – AMZN MKTP DE: Kürzel; X4H88291: Referenz
Beispieldaten. Die Einordnung der Teilstücke erläutert die Rohdaten und ist keine Ausgabe der API.
Was strukturierter Kontext verändert
Vom Buchungstext zur lesbaren Zeile.
Drei Dinge, die ein strukturierter Feed möglich macht.
Händler statt Kürzel
Ein normalisierter Händlername wie „Adobe“ kann die Rohbeschreibung in Ihrer Oberfläche ersetzen. Die ursprüngliche Zeile können Sie weiterhin für Details oder die Suche nutzen.
Kategorien für Übersichten
Eine einheitliche Kategorie je Transaktion ist die Grundlage für Ausgabenübersichten, Filter und Monatsvergleiche in Ihrer App.
Konfidenz für Ihre Anzeige
Mit dem Konfidenzwert entscheiden Sie selbst, wann Sie ein Ergebnis anzeigen und wann Sie bei der Rohbeschreibung bleiben.
Vorher und nachher
So liest sich Ihr Feed mit Kontext.
Drei typische Buchungen in einem Umsatzfeed: zuerst roh, dann mit Händler, Kategorie und Labels von TXNORA.
Umsätze in Ihrer App
Drei Beispieltransaktionen
- Roh
PAYPAL *ADOBE
StrukturiertHändler: AdobeKategorie: Software
Labels:- SOFTWARE
- DIGITAL_SERVICE
Konfidenz98,4 %
Betrag: −59,49 EUR
- Roh
REWE SAGT DANKE 1834
StrukturiertHändler: REWEKategorie: Lebensmittel
Labels:- GROCERIES
- RETAIL
Konfidenz99,1 %
Betrag: −42,17 EUR
- Roh
AMZN MKTP DE*X4H88291
StrukturiertHändler: AmazonKategorie: Einzelhandel
Labels:- ECOMMERCE
- RETAIL
Konfidenz96,2 %
Betrag: −129,90 EUR
Beispieldaten aus drei typischen Buchungen.
Die Konfidenzwerte sind Beispielwerte, keine gemessene Genauigkeit.
Relevante Felder
Was Ihr Feed braucht.
Für die Anzeige im Feed stehen Händler und Kategorie im Vordergrund. Labels und Konfidenz helfen bei Filtern und bei der Entscheidung, was Sie anzeigen.
Händler
merchant.nameDer Name, den Ihre Nutzer im Feed sehen.
Kategorie
category.id · category.nameGrundlage für Ausgabenübersichten und Filter.
Labels
labelsZusätzlicher Kontext, etwa für Hinweise oder Suchfilter.
Konfidenz
confidenceEntscheidet mit, ob Sie das Ergebnis oder die Rohbeschreibung zeigen.
{ "transaction_id": "txn_demo_001", "merchant": { "name": "Adobe" }, "category": { "id": "software", "name": "Software" }, "labels": [ "SOFTWARE", "DIGITAL_SERVICE" ], "confidence": 0.984}Für diesen Anwendungsfall relevant
Vereinfachtes Beispiel.
Weitere Anwendungsfälle
Andere Produkte, dieselbe Grundlage.
- 02
Buchhaltungsplattformen
Ergänzen Sie Händler- und Kategoriekontext, bevor Transaktionen in einen Prüfprozess gehen.
REWE SAGT DANKE 1834wird zuKategorieLebensmittel
- 03
Ausgabenmanagement
Bringen Sie mehr Einheitlichkeit in Ausgabenkategorien und Prüfschritte.
PAYPAL *ADOBEwird zuLabelsSOFTWARE · DIGITAL_SERVICE
- 04
Analyseprodukte
Arbeiten Sie in Ihren eigenen Auswertungen mit strukturierten Transaktionsdaten.
AMZN MKTP DE*X4H88291wird zuHändlerAmazon
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