Unser Expertenteam
Menschen mit unterschiedlichen Geschichten, vereint durch die Leidenschaft für intelligente Ausgabenverwaltung und finanzielle Klarheit.
Vielfalt schafft Stärke
Jedes Teammitglied bringt einzigartige Erfahrungen mit – von der Unternehmensberatung über die Softwareentwicklung bis hin zur Verhaltenspsychologie. Diese Mischung ermöglicht es uns, Ausgabenkategorisierung aus verschiedenen Blickwinkeln zu betrachten.
Friederike Waldmann
Leiterin Finanzberatung
Nach zehn Jahren in der Unternehmensberatung wechselte Friederike 2019 in die Fintech-Branche. Ihre Spezialisierung liegt in der Entwicklung von Kategorisierungsalgorithmen für komplexe Ausgabenstrukturen. Sie hält regelmäßig Vorträge an der Universität München über moderne Finanztools.
Maximilian Koehler
Technischer Direktor
Maximilian begann seine Laufbahn als Softwareentwickler bei einem Münchener Startup und spezialisierte sich auf maschinelles Lernen. Seit 2021 bei mirasolilora verantwortlich für die technische Infrastruktur unserer Kategorisierungsplattform. Er entwickelt innovative Ansätze zur automatischen Erkennung von Ausgabenmustern.
Dr. Sarah Ahrens
Verhaltensforscherin
Sarah promovierte in Verhaltenspsychologie an der LMU München mit Fokus auf Finanzverhalten. Ihre Forschung zu unbewussten Ausgabemustern fließt direkt in unsere Produktentwicklung ein. Sie analysiert, wie Menschen ihre Ausgaben kategorisieren und wo typische Fehler auftreten.
Was uns antreibt
Unsere gemeinsamen Werte formen nicht nur unsere Arbeitsweise, sondern auch die Art, wie wir Technologie entwickeln und unseren Nutzern begegnen.
Präzision
Jede Ausgabenkategorie muss stimmen. Wir investieren viel Zeit in die Feinabstimmung unserer Algorithmen, weil kleine Ungenauigkeiten große Auswirkungen auf das Finanzverständnis haben können.
Transparenz
Nutzer sollen verstehen, wie ihre Ausgaben kategorisiert werden. Deshalb erklären wir unsere Entscheidungen und geben Einblicke in unsere Kategorisierungslogik – ohne technisches Fachchinesisch.
Lernen
Finanzverhalten ändert sich ständig. Unser System lernt kontinuierlich aus neuen Daten und Nutzerfeedback. Auch wir als Team bilden uns permanent weiter und hinterfragen bestehende Ansätze kritisch.