Classificar é dizer a que categoria pertence cada lançamento que entrou por importação. Fazer isso à mão nos primeiros meses é inevitável; a partir daí o app passa a propor a categoria sozinho, comparando cada lançamento novo com tudo o que você já classificou. Você continua no controle — a sugestão é uma proposta, nunca uma gravação automática.
De onde vem a sugestão
O app monta sua base de referência a partir dos seus próprios lançamentos já classificados: para cada um, guarda a descrição original do arquivo, o valor, a data e a categoria escolhida. Sobre essa base, ele trabalha de duas maneiras complementares.
1. Por texto parecido
A descrição do lançamento novo é normalizada e comparada com as descrições já classificadas. Não é busca por igualdade: o app mede o quanto os textos se parecem e só considera uma sugestão quando a semelhança é alta. É o que faz "POSTO IPIRANGA 4471" encontrar "POSTO IPIRANGA 0192" sem confundi-lo com "SUPERMERCADO IPIRANGA".
2. Por padrão de recorrência
Além do texto, o app procura despesas que se repetem. Quando encontra um mesmo tipo de lançamento aparecendo mês após mês, com valor parecido e por volta do mesmo dia, ele reconhece esse padrão e o usa para sugerir — mesmo quando a descrição varia mais do que o normal. É o que resolve mensalidades, assinaturas e contas de consumo, onde o texto do banco muda mas o comportamento não.
Para um padrão ser reconhecido, ele precisa ter se repetido algumas vezes e não ter buracos longos entre uma ocorrência e outra. Uma despesa que aconteceu duas vezes ainda não é um padrão; uma que sumiu por meio ano deixou de ser.
Porque a base de referência está vazia. As sugestões não vêm de um modelo genérico e sim do seu histórico — elas não sabem nada sobre você até você ensinar. Classifique o primeiro extrato com atenção e o segundo já chega bem diferente.
O que uma sugestão traz junto
Uma sugestão não é só a categoria. Ela carrega também o que você acrescentou ao lançamento parecido no passado:
- A categoria — o destino do lançamento.
- O título que você escreveu — quando você trocou a descrição crua do banco por algo legível, essa versão vem junto.
- O marcador — se aquele lançamento tinha um marcador definido por você, ele é proposto também.
O fluxo na tela
- Carregue as sugestões. O app percorre a lista de não classificados e calcula a proposta de cada item. Em listas grandes isso leva alguns segundos.
- Revise antes de aplicar. Existe um filtro para ver só os itens que receberam sugestão — e só os que não receberam. Comece pelos que receberam: é o bloco que sai rápido.
- Aplique em lote. Um comando aplica todas as sugestões carregadas de uma vez.
- Resolva o resto em grupos. Para o que sobrou, selecione lançamentos semelhantes e classifique-os juntos, definindo descrições comuns para o grupo inteiro.
Classificando um grupo de uma vez
A tela de classificação em lote pede uma categoria e até três descrições que serão aplicadas a todos os lançamentos selecionados. A descrição que cada lançamento já tem não se perde: ela entra na lista como um item chamado Texto original, e as setas ao lado dele escolhem onde ele fica — antes da primeira descrição que você escreveu, entre duas delas ou depois da última.
Por isso os rótulos das caixas pulam um número quando o Texto original está no meio: com ele em segundo lugar, as caixas são "Descrição 1", "Descrição 3" e "Descrição 4". Os números descrevem a ordem em que as descrições vão sair no lançamento, não a posição da caixa na tela.
Há também um campo de Marcador para o lote inteiro, que carimba o mesmo marcador em todos os lançamentos selecionados — o caminho mais curto para etiquetar de uma vez tudo o que você acabou de reconhecer como sendo do mesmo assunto. Ele depende da chave Marcador de lançamento, em Opções avançadas.
Quando a sugestão erra
Nada se perde. Em "Lançamentos classificados" você filtra, seleciona e desfaz a classificação — os itens voltam para a fila de não classificados e podem ser reclassificados corretamente. Como a base de referência é feita do que está classificado, corrigir um erro também melhora as sugestões seguintes.
Aplicar tudo em lote sem revisar funciona bem quando seu histórico já é grande e consistente. No começo, uma sugestão errada aplicada em massa vira dezenas de correções — e ainda contamina a base para os meses seguintes.