Я сделал приложение, чтобы перестать вспоминать у кассы, какой картой платить

У меня есть проблема, которая звучит смешно, пока сам с ней не столкнёшься.

Несколько банковских карт. У каждой свои категории кешбэка. Каждый месяц они меняются. Где-то продукты, где-то аптеки, где-то техника, где-то кафе и рестораны. Плюс лимиты, минимальные суммы покупки, баллы вместо рублей, разные условия начисления.

И вот ты стоишь у кассы или оформляешь заказ онлайн и пытаешься быстро вспомнить:

“Так, телевизор — это техника. А техника у меня где? В Сбере? Или в Альфе? А в этом месяце точно выбрана? А лимит ещё не выбит?”

Обычно в этот момент побеждает не самая выгодная карта, а та, которая первой попалась под руку.

Я решил сделать для себя приложение, которое отвечает на один простой вопрос:

Какой картой сейчас выгоднее оплатить конкретную покупку?

Приложение называется CashHunter: https://cashhunter.pro/?utm_source=vc&utm_medium=article&utm_campaign=launch

Когда карта одна, всё просто. Когда карт две, ещё можно держать в голове.

Но когда карт несколько (у меня 29 штук), начинается маленькая бухгалтерия:

Я пробовал держать это в заметках. Пробовал таблицу. Пробовал просто запоминать.

Но проблема не в том, чтобы один раз всё красиво записать. Проблема в моменте оплаты. Нужен быстрый ответ, а не таблица на 40 строк.

В первой версии я сделал ручное добавление карт и категорий. Оно есть до сих пор.

Но честно: вручную заполнять категории кешбэка скучно. Особенно если у банка 5-7 категорий, рядом лимиты, условия, проценты, “до 3000 рублей”, “от 1000 рублей” и так далее.

Поэтому основной сценарий сейчас другой.

Пользователь открывает приложение банка, делает скриншот выбранных категорий кешбэка и загружает его в CashHunter.

Дальше ИИ распознаёт:

После этого пользователь видит результат, проверяет его и сохраняет.

То есть идея не в том, чтобы заставить человека ещё раз переписать руками то, что уже есть в банковском приложении. Идея в том, чтобы загрузить скрин и быстро превратить его в понятные категории.

Тут важный момент.

CashHunter не получает доступ к банковскому аккаунту. Не подключается к банку. Не просит логин, пароль, доступ к операциям или SMS.

Загружается только скриншот категорий кешбэка.

Сам скриншот я не храню как файл. Он нужен для распознавания: картинка сжимается, отправляется на распознавание, ИИ возвращает структуру с банком, категориями, процентами и лимитами.

В приложении сохраняется только то, что пользователь сам подтверждает и добавляет: например “Сбер”, “Техника”, “5%”, “лимит 3000 ₽”.

Понятно, что совсем без данных приложение работать не может: если пользователь хочет завтра искать лучшую карту для покупки, CashHunter должен помнить его добавленные карты и категории. Но именно банковские скриншоты как изображения не складываются в базу “на потом”.

После добавления категорий можно искать покупку обычным языком.

Можно ввести саму категорию (это обычный поиск без ИИ):

А можно ввести конкретную покупку:

Дальше ИИ пытается понять, к какой категории это ближе, и приложение показывает, какая карта выгоднее.

Например, если ввести “пицца”, это может быть ближе к категории “кафе и рестораны”. Если ввести “телевизор”, это техника. Если “лекарства для мамы” — аптека.

Это не магия и не обещание стопроцентного попадания. Банки начисляют кешбэк по MCC-кодам торговых точек, а не по нашему бытовому описанию покупки. Но уже сейчас такой поиск сильно удобнее, чем вспоминать всё самому.

Чтобы было понятно, зачем вообще этим заниматься, приведу простые примеры.

Допустим, покупаешь телевизор за 25 000 ₽.

Если оплатить картой без подходящей категории, кешбэк может быть минимальный или нулевой.

Если, например, в этом месяце у Сбера выбрана категория “Техника и электроника” с кешбэком 5%, расчёт такой:

25 000 ₽ × 5% = 1 250 ₽

Одна правильная карта в момент оплаты даёт 1 250 ₽ возврата.

Да, в конкретном банке надо смотреть условия, лимиты и то, чем именно начисляется кешбэк. Но сама логика такая: крупная покупка плюс правильная категория заметно меняют результат.

Другой пример более жизненный.

Если каждый месяц покупать лекарства примерно на 10 000 ₽, категория “Аптеки” перестаёт быть мелочью.

Если по карте Альфа-Банка есть кешбэк 10% на аптеки:

10 000 ₽ × 10% = 1 000 ₽ в месяц

За год:

1 000 ₽ × 12 = 12 000 ₽

Это уже не “копейки”. Это деньги, которые можно снова потратить на лекарства, продукты или связь.

Продукты — регулярная трата почти у всех.

Если семья тратит на супермаркеты около 20 000 ₽ в месяц, а у Яндекс Банка выбрана категория “Супермаркеты” с кешбэком 5%, получается:

20 000 ₽ × 5% = 1 000 ₽ в месяц

За год:

1 000 ₽ × 12 = 12 000 ₽

И это только продукты. Без аптек, техники, кафе, маркетплейсов (а они у Яндекса входят в Супермаркет), такси и ЖКХ.

Я отдельно пересчитал кешбэк по нескольким крупным банкам с начала года до мая 2026 включительно — получилось около 268 000 ₽ (и бонусами) кешбэка за пять месяцев.

В среднем:

268 000 ₽ / 5 месяцев = 53 600 ₽ в месяц

Понятно, что это активное использование карт, и такой результат будет не у всех. Но для меня это хороший пример того, что кешбэк может быть не просто “приятным бонусом на кофе”.

Чем больше банковских программ, тем сложнее держать всё в голове.

Проблема не в том, что человек ленивый.

Проблема в том, что банки специально делают много условий, категорий и ограничений. Сегодня выгодно платить одной картой, завтра другой. В мае категория есть, в июне её нет. У одной карты кешбэк рублями, у другой баллами, у третьей лимит уже закончился.

А решение нужно принять за несколько секунд.

Ты не будешь стоять у кассы и открывать пять банковских приложений. Скорее всего, просто оплатишь чем попало.

CashHunter должен убрать именно этот момент.

Сейчас в приложении можно:

Приложение работает в браузере (веб версия — можно добавить иконкой на рабочий стол телефона): https://cashhunter.pro/?utm_source=vc&utm_medium=article&utm_campaign=launch

Сейчас главная задача — улучшить точность.

В идеале я хочу приблизить ответ по любому запросу к максимально возможному попаданию. Для этого нужно развивать две вещи.

Первая — база банковских программ. Чтобы приложение знало больше актуальных условий по популярным банкам: категории, лимиты, правила начисления, особенности баллов.

Вторая — база MCC-кодов и торговых точек. Потому что реальный кешбэк зависит не от того, как мы называем покупку, а от того, как она проходит у банка.

Например, человек пишет “пицца”, а фактически операция может пройти как ресторан, фастфуд, доставка еды или вообще иначе. Чем лучше база MCC и программ банков, тем точнее можно подсказывать карту.

Я не хочу делать вид, что это простая задача. Но именно в этом и ценность: не просто “запомнить категории”, а постепенно приближать рекомендацию к реальному начислению кешбэка.

Сразу скажу открыто: платных подписок сейчас нет, за каждое распознование скрина и поиск ИИ я плачу самостоятельно.

Я не хочу на раннем этапе закрывать базовую пользу за paywall. Мне важнее, чтобы люди попробовали приложение, добавили свои карты, сделали несколько поисков и сказали, где оно ошибается или мешает.

Монетизацию я планирую строить через реферальные ссылки на банковские продукты.

То есть если человеку не хватает какой-то карты в линейке, приложение может показать популярные банковские продукты, которые подходят под его сценарии. Например карта с хорошими категориями на супермаркеты, аптеки или ЖКХ.

Если пользователь сам решит оформить продукт по моей ссылке, проект получит комиссию, а пользователь получает бесплатный продукт (часто с приветственным бонусом и хорошими кэшбэками). Если не решит — приложение всё равно работает.

Мне такой вариант кажется честнее, чем подписка “за возможность вспомнить свой кешбэк”.

Это ранняя версия (веб версия), Android и iOS версии на модерации.

Я уже выложил CashHunter и сейчас ищу первых реальных пользователей. Не “лайки”, а именно людей, которые попробуют и скажут:

Особенно интересны люди, у которых несколько карт и которые реально выбирают категории кешбэка.

Если у вас такая же проблема, буду рад, если попробуете: https://cashhunter.pro/?utm_source=vc&utm_medium=article&utm_campaign=launch

Мне не нужна вежливая обратная связь в стиле “прикольно”. Гораздо полезнее: “вот тут не понял”, “вот здесь распознало неправильно”, “вот такой банк добавь”, “вот этот сценарий у меня частый”.

Я делаю CashHunter ровно для этого: чтобы в момент оплаты не вспоминать банковские условия, а быстро понять, какой картой платить.