MVP w aktywnym rozwojuPierwszy rynek: Polska

Finanse, które nie kończą się na wykresach.

fAInance to Financial Life Optimizer wspierany przez AI. Pomaga zrozumieć, gdzie trafiają pieniądze, znaleźć realistyczne możliwości poprawy, podjąć konkretne działanie i sprawdzić, czy zadziałało.

Wydawaj mądrzej. Oszczędzaj więcej. Buduj majątek.

Ekran Opportunities z prototypu: lista okazji oszczędnościowych z szacowanym wpływem miesięcznym
Ekran celu z prototypu: projekcje ukończenia celu oddzielone od realnych wpłat
Ekran główny prototypu: przegląd miesiąca, potencjalne oszczędności, plan oszczędzania i cel
Potencjalne oszczędności315 PLN/mies.dane demonstracyjne
Zaobserwowany efekt150 PLN/mies.zmierzony, nie zakładany
Ekrany z interaktywnego prototypu MVP (interfejs po angielsku). Dane są demonstracyjne.

Każde narzędzie widzi tylko kawałek Twoich finansów.

Dane, które pomogłyby podejmować lepsze decyzje, już istnieją. Są rozrzucone między produktami, które ze sobą nie rozmawiają, więc użytkownik sam musi przełożyć je na działanie.

Bank i aplikacje budżetowe

Wiedzą, gdzie trafiły pieniądze.

WidząBiedronka−83,42 PLN

Aplikacje paragonowe

Wiedzą, co zostało kupione.

WidząCoca-Cola Zero 2L ×215,98Filet z kurczaka21,40

Platformy promocyjne

Wiedzą, co jest teraz tańsze.

WidząKaufland5,99 PLN

Edukacja finansowa

Tłumaczy finanse ogólnie.

Odpowiada na„Czym jest fundusz awaryjny?”

Typowe personal finance kończy się tutaj

Transakcja → Kategoria → Wykres

Pomaga zrozumieć przeszłość. Nie odpowiada, co realnie poprawić dalej ani czy poprawa zadziałała.

fAInance buduje dłuższy łańcuch

Aktywność Szczegóły zakupu Wzorzec Okazja Rekomendacja Działanie Pomiar Cel

Bank widzi kwotę w supermarkecie. Dopiero paragon pokazuje produkty, ceny i promocje. Szansa leży w połączeniu tych poziomów.

Jeden system, który zamyka pętlę: od danych do zmierzonego rezultatu.

To nie zbiór funkcji. Każdy etap zasila następny, a pętla powtarza się z nowymi danymi. Wybierz etap, aby zobaczyć, co dzieje się w aplikacji.

Po etapie 6 cel wraca do pętli: nowe dane, nowe okazje, kolejny sensowny krok. Opis dotyczy zamrożonego zakresu MVP; część modułów jest jeszcze w implementacji.

Etap 1 z 6Źródła danych

Aktywność finansowa

Transakcje z banku w trybie tylko do odczytu, wpisy ręczne i paragony trafiają do jednego, wspólnego modelu finansowego.

  • Open Banking w trybie read-only, bez płatności i przelewów
  • Deklarowany profil oddzielony od obserwowanych zachowań
  • Założenie projektowe: aplikacja ma być użyteczna, nawet gdy użytkownik nic nie wpisuje
Ekran Activity w prototypie: transakcje bankowe i ręczne ze statusem paragonuPrzegląd paragonu w prototypie: produkty, ilości i ceny przed zapisaniemLista okazji oszczędnościowych w prototypie z szacowanym wpływem miesięcznymSzczegóły okazji w prototypie z dowodami i opisem pomiaruEkran Saving actions & impact w prototypie: wpływ planowany i zaobserwowanyProjekcje ukończenia celu w prototypie: własna wpłata, plan i zmierzony efekt

AI celowo nie jest źródłem finansowej prawdy.

Kwoty, okazje i pomiar efektu liczy analiza deterministyczna. Model językowy interpretuje, priorytetyzuje i wyjaśnia, ale nie przejmuje obliczeń.

  1. DaneDane finansowe i zakupowe
  2. DeterministycznieAnaliza i obliczenia
  3. DeterministycznieUstrukturyzowana okazja
  4. AIInterpretacja i wyjaśnienie
  5. UżytkownikRekomendacja i decyzja

Tak wygląda fAInance w praktyce.

Ekrany pochodzą z interaktywnego prototypu MVP, który jest obecnym wzorcem wizualnym aplikacji. Dane na ekranach są demonstracyjne, a interfejs prototypu jest po angielsku.

Najpierw: co się dzieje i co wymaga uwagi.

Ekran główny odpowiada na trzy pytania: jak wyglądają moje finanse, co się zmienia i co zrobić dalej. Głębsza analiza żyje osobno, w Dashboardzie z widokami Overview, Spending, Cash Flow, Purchases i Recurring Costs.

Dochód obserwowany i deklarowany są widoczne obok siebie. Żaden nie nadpisuje drugiego.

Dashboard z prototypu: podsumowanie finansowe za 90 dni i cel oszczędzania
Ekran główny prototypu fAInance
Ekrany Home i Dashboard
Lista okazji oszczędnościowych w prototypie
Szczegóły okazji w prototypie: dowody, cena referencyjna, najlepsza oferta w sklepie i sposób pomiaru
Ekrany Opportunities i Review evidence

Rekomendacja, która pokazuje dowody.

Każda okazja ma typ, szacowany wpływ miesięczny i roczny, źródło liczb oraz opis tego, jak efekt zostanie zmierzony, jeśli użytkownik ją zaakceptuje. Nic nie staje się zobowiązaniem bez jego decyzji.

Status jest nazwany wprost: na ekranie widnieje „Potential saving, not committed, not measured”. Potencjał nie udaje wyniku.

Paragon zamienia kwotę w listę produktów.

Bank widzi kwotę i sprzedawcę. Paragon dodaje produkty, ilości, ceny i rabaty. fAInance łączy oba źródła w jeden zapis, więc zakup jest liczony raz, a analityka produktowa pokazuje, jaką część wydatków faktycznie obejmuje.

Transakcja to ruch pieniędzy. Paragon to dowód zakupu na poziomie produktu. Skanowanie i OCR działają lokalnie na urządzeniu, a niepewne dopasowania wymagają potwierdzenia użytkownika.

Dashboard Purchases w prototypie: najczęściej kupowane produkty z oznaczeniem częściowego pokrycia paragonami
Przegląd zeskanowanego paragonu w prototypie: produkty, ilości, ceny i informacja o braku transakcji bankowej
Ekrany Receipt review i Purchases

Skanowanie paragonu: od kartki do danych o produktach.

Zdjęcie paragonu wystarczy, by skróty z kasy, takie jak „FILET Z PIERSI KURCZ”, zamieniły się w rozpoznane produkty z ilością i ceną.

  1. 1Zdjęcie. Aplikacja wykrywa krawędzie paragonu w kadrze.
  2. 2Odczyt na urządzeniu. OCR działa lokalnie i rozpoznaje pozycje, ilości oraz ceny.
  3. 3Przegląd. Użytkownik potwierdza wynik, a paragon łączy się z transakcją bankową, jeśli ją znajdziemy.

Paragon jest fikcyjny, a pozycje i kwoty pochodzą z demonstracyjnego scenariusza prototypu. Ekran skanera to ilustracja w stylu prototypu: w obecnym prototypie skan prowadzi od razu do ekranu Receipt review pokazanego wyżej.

Find Cheaper w prototypie: cena referencyjna użytkownika i oferty tego samego produktu w sklepach stacjonarnych
Wynik optymalizacji listy zakupów w prototypie: rekomendowany sklep, pokrycie listy i wariant dwóch sklepów
Ekrany Find Cheaper i Shopping

Zakupy stacjonarne, porównane uczciwie.

Find Cheaper zestawia cenę, którą zwykle płacisz, z aktualnymi ofertami w sklepach stacjonarnych. Optymalizator listy rekomenduje jeden praktyczny sklep, a drugi tylko wtedy, gdy dodatkowa oszczędność uzasadnia dodatkowy wysiłek.

  • Ten sam produkt jest zawsze oddzielony od porównywalnych zamienników.
  • Warunki promocji, np. karta lojalnościowa, są pokazane wprost.
  • Komunikat brzmi „najlepsza cena znana fAInance”, nigdy „najtaniej w Polsce”.

Optymalizacja koszyka będzie dostępna po osiągnięciu wystarczającego pokrycia danych sklepów.

Cztery liczby, których nigdy nie sklejamy w jedną.

Wiele aplikacji pokazuje jedno hasło „zaoszczędziłeś X”. fAInance rozdziela potencjał, zobowiązanie, zmierzony efekt i realne pieniądze na celu. To fundament zaufania do produktu.

Potencjalne: możliwość wykryta przez Saving Assistant, zanim użytkownik cokolwiek zaakceptuje. Ani zobowiązanie, ani wynik.

Wartości PLN/mies. pochodzą z demonstracyjnego scenariusza prototypu. Są ilustracyjne i nie są wynikami użytkowników.

Ekran Saving actions & impact w prototypie: planowany wpływ 283 i zaobserwowany 150 PLN miesięcznie, nigdy niesumowane
Nasza misja

Wiedza finansowa nie powinna być luksusem.

Chcemy pomóc Polakom przejść od codziennego kontrolowania wydatków do świadomego oszczędzania, inwestowania i budowania bezpieczeństwa finansowego.

Od pierwszej zaoszczędzonej złotówki do świadomego planowania finansowej przyszłości.

Wiedza finansowa w Polsce wciąż ma przestrzeń do rozwoju.

Odsetek osób z wysokim poziomem kompetencji finansowych jest w Polsce niższy niż średnio w Unii Europejskiej i wyraźnie niższy niż w krajach, które prowadzą w tym zestawieniu.

Wskaźnik nie jest samooceną. Łączy w równych proporcjach wynik testu wiedzy i deklarowane zachowania finansowe.

Jak liczony jest wskaźnik

Wiedzę sprawdza pięć pytań, m.in. o inflację, procent składany i dywersyfikację. Zachowania opisują trzy stwierdzenia: czy przed zakupem sprawdzam, czy mnie na niego stać, czy śledzę wydatki i czy wyznaczam długoterminowe cele finansowe. Wynik łączny ma skalę 0–10, a poziom wysoki to 9 lub 10 punktów.

Flash Eurobarometer 525, Monitoring the level of financial literacy in the EU, Komisja Europejska, badanie: marzec–kwiecień 2023, publikacja: lipiec 2023. Zobacz raport

Wysoki poziom kompetencji finansowych, % badanychDane oficjalne, 2023
  • Holandia28%
  • Szwecja27%
  • Dania27%
  • Słowenia27%
  • Niemcy23%
  • Średnia UE18%
  • Polska15%

Skala od zera. Linia przerywana oznacza średnią UE. Wybrane kraje z najwyższymi wynikami, Niemcy, średnia UE i Polska.

Gotówka, rachunki i depozyty bankowe

  • Polska≈51%
  • Średnia UE≈30%

Akcje notowane, obligacje, fundusze inwestycyjne i uprawnienia emerytalne

  • Polska≈18%
  • Średnia UE≈31%

Udział w wartości aktywów finansowych gospodarstw domowych (wraz z instytucjami non-profit), 2024. Wartości przybliżone. Oba wykresy w tej samej skali.

Jak Polacy przechowują i pomnażają oszczędności?

W Polsce około połowy wartości aktywów finansowych gospodarstw domowych to gotówka, rachunki i depozyty. Średnio w UE to mniej więcej co trzecie euro. Instrumenty rynku kapitałowego i uprawnienia emerytalne mają w Polsce wyraźnie mniejszy udział.

To udziały w wartości aktywów, a nie odsetek osób, które mają konto czy inwestycje. Depozyty są ważną i bezpieczną częścią finansów. Różnice wynikają też z poziomu zamożności, awersji do ryzyka, historii i struktury rynku. Nie chodzi o to, że każdy powinien inwestować, tylko o to, by rozumieć alternatywy i wybierać świadomie.

Skąd te liczby

Obliczenia fAInance na podstawie rachunków finansowych Eurostatu (zbiór nasa_10_f_bs, sektor gospodarstw domowych i NPISH, aktywa, 2024). Depozyty: kategoria F2. Instrumenty rynku kapitałowego: akcje notowane (F511), dłużne papiery wartościowe (F3), jednostki funduszy inwestycyjnych (F52) i uprawnienia emerytalne (F63–F65). Nie uwzględniono m.in. akcji nienotowanych i udziałów w firmach.

Eurostat, Households: statistics on financial assets and liabilities i zbiór nasa_10_f_bs, dane za 2024. Kontekst: Komisja Europejska, 2025 Country Report Poland.

Wiedza to nie tylko dostęp do informacji. To motywacja i umiejętność użycia jej na co dzień.

Warszawski Instytut Bankowości i Fundacja GPW, Poziom wiedzy ekonomicznej Polaków 2026, panel Ariadna, CAWI, N=1099, luty 2026, publikacja: 7 kwietnia 2026. Zobacz badanie

52%

badanych nie podejmuje aktywnych działań, aby pogłębiać wiedzę ekonomiczną.

41%

deklaruje poczucie bezpieczeństwa finansowego, o 19 punktów procentowych więcej niż rok wcześniej.

Poczucie bezpieczeństwa rośnie, ale ponad połowa osób nie szuka nowej wiedzy. Wiedza musi więc trafiać do ludzi w przystępnej formie, w momencie, gdy jest potrzebna, i w związku z ich własnymi pieniędzmi. To inne badanie i inna metodologia niż Eurobarometr, dlatego nie zestawiamy tych liczb na jednym wykresie.

Nie chcemy tylko pomagać ludziom oszczędzać. Chcemy pomagać im zrozumieć, co mogą zrobić z pieniędzmi, które udało im się zaoszczędzić.

Dziś: MVP

Analiza wydatków, wykrywanie możliwości oszczędzania, optymalizacja zakupów i budowanie celów finansowych na realnych danych.

W dłuższej perspektywie, planowane

Przystępna edukacja finansowa wspierana przez AI: inflacja, fundusz awaryjny, obligacje, ETF-y, dywersyfikacja, ryzyko i długoterminowe planowanie majątku. Te funkcje nie są jeszcze dostępne.

Cztery etapy rozwoju użytkownika

  1. W zakresie MVP

    Financial Awareness

    „Rozumiem, gdzie trafiają moje pieniądze.”

    Odzyskanie kontroli nad wydatkami i dostrzeżenie realnych możliwości oszczędzania.

  2. W zakresie MVP

    Financial Stability

    „Oszczędzam regularnie i buduję bezpieczeństwo.”

    Nawyki, fundusz awaryjny i konkretne cele finansowe, mierzone na realnych danych.

  3. Kolejny kierunek

    Financial Literacy

    „Rozumiem inwestowanie, ryzyko i dostępne możliwości.”

    Wiedza podana we właściwym momencie: inflacja, procent składany, obligacje, ryzyko, emerytura.

  4. Wizja długoterminowa

    Long-Term Wealth Building

    „Świadomie planuję i buduję swoją przyszłość finansową.”

    Spójny obraz finansów, zrozumiałe symulacje i planowanie długoterminowe.

Etapy 1 i 2 opisują zakres obecnego MVP. Etapy 3 i 4 to kierunek rozwoju, nie funkcje dostępne dziś.

Łatwy dostęp do narzędzi finansowych nie oznacza umiejętności podejmowania dobrych decyzji.

Wiele osób sprawnie obsługuje aplikację bankową, ale nie rozumie wystarczająco wpływu inflacji na oszczędności, różnicy między oszczędzaniem a inwestowaniem, procentu składanego czy kosztów długoterminowych produktów finansowych. Barierą bywają niskie dochody i koszty życia, brak czasu, wiedzy albo przekonanie, że inwestowanie jest tylko dla zamożnych.

Nie zakładamy, że każdy powinien inwestować. Uważamy, że każdy powinien móc zrozumieć dostępne opcje i świadomie wybrać.

Najpierw działanie, potem wiedza.

Tradycyjna edukacja finansowa zaczyna od teorii i zostawia użytkownika z przełożeniem jej na własne życie. fAInance odwraca ten proces: zaczyna od codziennych wydatków, przychodów i zakupów, pomaga znaleźć konkretne możliwości poprawy i zmierzyć ich efekt.

Gdy pojawiają się oszczędności, pojawiają się też pytania: ile powinien wynosić fundusz awaryjny, czym różni się lokata od obligacji, jak ocenić ryzyko. Wtedy fAInance ma stać się przewodnikiem, który podaje wiedzę w odpowiednim momencie, a nie zasypuje informacjami na zapas.

Technologia ma wspierać decyzje, nie podejmować ich za użytkownika

Sprawdzalne obliczenia, wiarygodne źródła i przejrzyste rekomendacje, z wyraźnym oddzieleniem edukacji od indywidualnego doradztwa. Promujemy cierpliwość, regularność, dywersyfikację i rozumienie ryzyka.

  • Nie inwestujemy automatycznie pieniędzy użytkownika.
  • Nie zastępujemy regulowanego doradztwa inwestycyjnego.
  • Nie przedstawiamy inwestowania jako szybkiej drogi do bogactwa.

Rozwiązania wymagające dodatkowych uprawnień, partnerstw lub integracji to osobne, przyszłe decyzje.

Sukces mierzymy nie tylko pobraniami i przychodem

Chcemy mierzyć realną wartość dla użytkowników:

  • zrealizowane działania oszczędnościowe,
  • poprawę bezpieczeństwa finansowego,
  • regularność realizacji celów,
  • wzrost zrozumienia zagadnień finansowych,
  • długoterminowe utrzymanie lepszych nawyków.

Nie gwarantujemy, że każdy użytkownik będzie oszczędzał więcej. Budujemy narzędzie, które zwiększa możliwość podejmowania świadomych decyzji.

Sprawić, aby lepsze decyzje finansowe były prostsze, bardziej zrozumiałe i dostępne dla każdego.

Zaczynamy w Polsce, bo to rynek, który znamy i na którym możemy zweryfikować tę wizję. Kolejne rynki europejskie rozważymy z uwzględnieniem lokalnych warunków, regulacji i potrzeb.

Dla inwestorów, aniołów biznesu i instytucji grantowych

Dane oficjalne lub stan faktycznyModel lub scenariuszPlan lub kierunek

Zachowania, których potrzebujemy, są już masowe.

Polacy korzystają z bankowości mobilnej i cyfrowych zakupów na dużą skalę. fAInance nie musi tworzyć nowego nawyku, tylko połączyć istniejące. Stan researchu: 22 września 2026, rynek Polski.

TAM
21,7 mln
SAM 9,5 mln
High-fit SAM
6,6 mln
SOM, scenariusz
21,7 mln
TAM: osoby w wieku produkcyjnymGUS, koniec 2025

Szeroka baza osób zarządzających dochodem, kosztami cyklicznymi, zakupami i oszczędnościami.

~9,5 mln
SAM: pracujący z bankowością internetowąSegment modelowany

16,386 mln pracujących w wieku produkcyjnym (GUS BAEL, I kw. 2026) × 58,17% korzystających z bankowości internetowej (Eurostat, 2025).

~6,6 mln
High-fit SAM: z cyfrowymi zakupamiSegment modelowany

SAM × 69,7% osób kupujących online (GUS, 2025). To modelowane przecięcie grup. Po becie zastąpimy je danymi first-party.

27,7 mln
Relacje w bankowości mobilnejZBP, I kw. 2026

Aktywne relacje klientów z aplikacjami banków, +9,0% r/r. To relacje, nie unikalne osoby, bo jedna osoba może mieć kilka banków.

Scenariusz analityczny, nie prognoza

Rynek polski może utrzymać sensowny biznes bez masowej dominacji.

Warstwa subskrypcji B2C przy założeniu 230 PLN rocznego przychodu na płacącego użytkownika. To założenie planistyczne, nie zwalidowany ARPPU. Bez B2B, partnerstw i ekspansji.

Penetracja high-fit SAM
Konwersja z Free na Premium
Aktywni użytkownicy166 tys.
Płacący Premium16,6 tys.
ARR z subskrypcji~3,82 mln PLN

Planning base case z dokumentu TAM/SAM/SOM. High-fit SAM 6,64 mln × 2,5% penetracji × 10% konwersji × 230 PLN rocznie. Po starcie bety założenia zastąpimy danymi o aktywacji, retencji i konwersji.

Kierunek strategiczny

Polska to rynek walidacyjny, nie limit.

Zachowania, na których opiera się fAInance, nie są specyficzne dla Polski. Ekspansję planujemy jednak kraj po kraju, bez mnożenia populacji UE przez jedną cenę subskrypcji.

Eurostat: 452 mln mieszkańców UE (1.01.2026); w 2025 r. 69,7% osób w wieku 16–74 korzystało z bankowości internetowej, a 78% kupowało online.

  1. 1Walidacja produktu i modelu w Polsce
  2. 2Wybór 2–3 porównywalnych rynków UE
  3. 3Lokalna walidacja Open Banking, danych sklepów i cen
  4. 4SAM i unit economics dla kraju, lokalizacja produktu i cen
  5. 5Skalowanie, dopiero po dowodach z poprzednich kroków

Konkurencja jest mocna, ale pofragmentowana.

Aplikacje finansowe (np. Revolut, Wallet, Spendee) rozumieją transakcje. PanParagon rozumie paragony. Listonic, Blix i Ding rozumieją listy i promocje. Cleo i Rocket Money pokazują zwrot w stronę konkretnych działań. Białą plamą nie jest żadna z tych funkcji osobno, tylko połączenie danych finansowych, zakupów na poziomie produktu, kontekstu cen, działania i pomiaru efektu w jednym systemie.

Źródła

GUS: ludność w wieku produkcyjnym, BAEL I kw. 2026, Społeczeństwo informacyjne 2025. ZBP, NetB@nk I kw. 2026. Eurostat: bankowość internetowa, populacja UE 2026, Digitalisation 2026.

SAM, high-fit SAM i SOM to segmenty modelowane na podstawie tych danych. To model rynku, nie prognoza sprzedaży ani wycena spółki.

Monetyzujemy optymalizację, nie dane użytkowników.

Podstawowy loop i zbieranie danych mają pozostać szeroko dostępne. Płaci się za ciągłą optymalizację, monitoring i automatyzację. Rekomendacje nie mogą być ustawiane według opłaty partnera.

B2C, model startowy

Free

Pełny podstawowy loop finansowy, wystarczający, by zaufać produktowi. Zbieranie danych, w tym paragony i poprawianie własnych danych, pozostaje szeroko dostępne.

B2C, cena w walidacji

Premium

  • Pełniejszy Saving Assistant i proaktywny monitoring okazji
  • Wiele mierzalnych Saving Actions
  • Głębsze przeglądy finansowe i automatyzacja
  • Rozbudowane cele finansowe

Test wartości: powtarzalny, mierzalny efekt większy od kosztu subskrypcji.

Przyszłe B2B, planowane

fAInance Insights

Zagregowana, odpowiednio zanonimizowana inteligencja rynkowa: realnie płacone ceny, struktura koszyka, reakcje na promocje, trendy kategorii. Dla retailerów, producentów FMCG, zespołów pricingowych i firm badawczych.

Dopiero po osiągnięciu statystycznie istotnego pokrycia danych i ocenie prywatności. Produkt nie jest aktywny.

Dziś personal finance odpowiada na pytanie

Gdzie podziały się moje pieniądze?

fAInance ma coraz częściej odpowiadać na pytanie

Jaka jest teraz najbardziej sensowna rzecz, którą mogę zrobić ze swoimi pieniędzmi?

Wizja: platforma finansowo-zakupowa, nie pojedyncza aplikacja

  1. Subskrypcja B2CEtap pierwszy
  2. B2B market intelligencePlanowane
  3. Selektywne partnerstwa, bez wpływu na rankingPlanowane
  4. Ekspansja europejskaPlanowane

Kolejność: wartość, potem retencja, gotowość do płacenia, skalowanie, a dane monetyzujemy dopiero przy odpowiednim pokryciu i standardach prywatności.

Poza etapem prezentacji pomysłu.

Logika produktowa i domenowa MVP została zamrożona 4 września 2026, a implementacja trwa. Poniżej stan według dokumentacji projektu z września 2026. Aplikacja nie została publicznie wydana.

Zaimplementowane lub w review
  • Fundament inżynieryjny
  • Financial Activity
  • Analityka i Dashboard
  • Saving Actions
  • Financial Goals
  • Powiadomienia i automatyzacja
W domykaniu i integracji
  • Receipt Intelligence
  • Reconciliation paragon ↔ transakcja
  • Product Identity
Największe pozostałe obszary
  • Retail Intelligence i Shopping
  • Open Banking (tylko odczyt)
  • Integracja, hardening i przygotowanie wydania

Architektura implementacyjna: React Native z Expo, klient webowy w React, backend FastAPI, PostgreSQL, AWS z kolejkami SQS i Terraform, Open Banking w trybie read-only oraz OCR paragonów na urządzeniu.

Pięć etapów. Każdy kolejny dopiero po dowodach.

Przejście między etapami zależy od retencji, realnych płatności i ekonomiki, nie od kalendarza. Dalsze etapy nie są gwarantowane.

  1. Etap ATeraz

    Dokończenie MVP

    Pełny zakres MVP, testy, stabilizacja integracji, bezpieczeństwo i monitoring. Instrumentacja lejka i oferta płatna.

  2. Etap B

    Polska beta i walidacja

    Pierwsi testerzy i kohorta z płatnych kanałów. Pomiar aktywacji, powrotów, Saving Actions i płatnego Premium.

  3. Etap C

    Product-market fit i kontrolowany wzrost

    Powtarzalne testy kanałów, utrzymanie i konwersja kohort, większe obciążenie systemu.

  4. Etap D

    Skalowanie w Polsce

    Dystrybucja, wsparcie i niezawodność po dowodach powtarzalnego modelu. Analiza własnej, hybrydowej warstwy Open Banking.

  5. Etap E, opcjonalny

    Ekspansja europejska

    Pilotaż kraj po kraju z lokalną walidacją banków, danych sklepów, prawa i kosztu pozyskania.

Co beta ma udowodnić

Czy połączenie danych transakcyjnych z wiedzą produktową daje na tyle wartościowe i mierzalne możliwości poprawy, że użytkownicy wracają i są gotowi płacić?

  1. 1Czy użytkownik wystarczająco szybko dostaje pierwszy wartościowy insight?
  2. 2Czy wraca po otrzymaniu rekomendacji?
  3. 3Czy akceptuje i realizuje Saving Actions?
  4. 4Czy zmierzona wartość uzasadnia Premium?

Porozmawiajmy o fAInance.

Jeśli interesuje Cię fAInance jako inwestora, partnera lub instytucję grantową, napisz do nas. Pokażemy prototyp na żywo i omówimy plan walidacji.

Założyciele

Jacek Richert i Aleksander Michalak