Ce este Fuzzy Matching în Procesarea Documentelor
Aproape 20% din erorile de procesare a facturilor sunt cauzate de nepotriviri minore — precum greșeli de tastare, diferențe de formatare sau erori OCR.
În procesarea documentelor, diferențele mici pot provoca probleme mari. Un spațiu lipsă, un nume de furnizor ușor diferit sau o inconsecvență de format pot bloca fluxurile automate și duce la verificări manuale și întârzieri.
Fuzzy matching rezolvă această problemă identificând similarități între date care nu sunt exact identice. În loc să caute potrivirea perfectă, fuzzy matching întreabă: „Sunt aceste două elemente suficient de apropiate încât să fie tratate ca fiind același lucru?”
La SenseTask, ducem fuzzy matching mai departe. Platforma noastră nu doar compară datele — ci învață din potrivirile anterioare. În timp, SenseTask memorează asocierile de linii cu sistemele tale externe, îmbunătățind viteza, acuratețea și reziliența în fața datelor dezordonate din lumea reală.
Ce este fuzzy matching?
Fuzzy matching este o metodă folosită pentru a găsi similarități între date care nu sunt perfect identice.
În loc să ceară o potrivire exactă, fuzzy matching calculează cât de asemănătoare sunt două valori și atribuie un scor de similaritate. Dacă scorul depășește un prag definit, sistemul consideră valorile ca fiind o potrivire.
În procesarea documentelor, fuzzy matching este esențial pentru a gestiona variațiile reale cauzate de greșeli de tastare, modificări de formatare sau erori OCR.
Permite sistemelor automate să potrivească nume de furnizori, descrieri de produse, adrese și numere de facturi — chiar și atunci când există mici diferențe.
Prin folosirea fuzzy matching, companiile pot reduce validările manuale, accelera aprobările și crește rata de automatizare a fluxurilor documentare.
Cum funcționează fuzzy matching
Fuzzy matching calculează similaritatea dintre două bucăți de date.
În loc de egalitate exactă, algoritmii determină câte modificări ar fi necesare pentru a transforma un text în celălalt — cu cât sunt mai puține, cu atât scorul este mai mare.
Algoritmi comuni de fuzzy matching:
- Distanța Levenshtein – numără inserările, ștergerile și înlocuirile necesare
- Jaro-Winkler – optimizat pentru șiruri scurte, cu accent pe începutul cuvintelor
- Matching bazat pe tokeni – împarte expresiile în cuvinte și le potrivește indiferent de ordine
În procesarea documentelor, sistemele folosesc un prag de similaritate — de exemplu 85% — pentru a decide dacă două câmpuri sunt considerate o potrivire.
Exemplu: „Acme Corporation” și „ACME Corp.” pot avea un scor de 92%, suficient pentru o potrivire automată.
Prin ajustarea pragului și alegerea algoritmului potrivit, sistemele de automatizare pot echilibra precizia și flexibilitatea — reducând erorile fără a compromite integritatea datelor.
De ce contează fuzzy matching în procesarea documentelor
În fluxurile reale de documente, datele perfecte sunt rare.
Numele furnizorilor sunt abreviate, descrierile produselor diferă între sisteme, iar OCR-ul poate introduce mici greșeli la scanare.
Fără fuzzy matching, aceste diferențe minore pot bloca automatizarea — necesitând verificări manuale.
Fuzzy matching rezolvă această problemă prin creșterea rezilienței fluxurilor. Asigură că micile neconcordanțe nu blochează aprobările, validările sau exporturile de date.
Companiile care folosesc fuzzy matching beneficiază de:
- Rate mai mari de automatizare, prin reducerea nepotrivirilor false
- Aprobări mai rapide, cu mai puține intervenții manuale
- Consistență mai bună a datelor între ERP, contabilitate și achiziții
- Costuri de procesare mai mici, prin eliminarea muncii inutile
Pentru organizațiile care procesează volume mari de facturi, comenzi sau contracte, fuzzy matching este esențial pentru automatizare scalabilă și fiabilă.
SenseTask: Fuzzy matching inteligent, cu memorie
La SenseTask, fuzzy matching înseamnă mai mult decât compararea a două câmpuri.
Platforma învață din potrivirile anterioare și creează un sistem de automatizare mai rapid și mai inteligent.
Când procesează linii de factură — produse, SKU-uri sau servicii — SenseTask poate memora asocierile între datele din documente și sistemele externe (ERP, baze de furnizori etc.).
Astfel, platforma:
- Sugerează automat potriviri bazate pe decizii anterioare
- Îmbunătățește acuratețea în timp
- Se adaptează la variații fără a necesita reconfigurări
- Accelerează aprobările în colecții mari de documente
Exemplu: dacă SenseTask învață că „Mouse Wireless Logitech” corespunde unui SKU specific, va aplica automat această potrivire și în viitor — chiar dacă formatul este ușor diferit.
Prin combinarea fuzzy matching cu memorie inteligentă, SenseTask oferă procesare mai rapidă, mai puține excepții și o automatizare mai robustă pentru companiile în creștere.
Exemple reale
✅ Factură vs. Comandă:
Factura conține „Tastatură Wireless Premium”, iar comanda are „Wireless Keyboard – Premium Model”.
SenseTask le potrivește automat fără intervenție manuală.
✅ Variante de nume furnizor:
Un document arată „Global Supplies Ltd.”, altul „Global Supplies Limited”.
SenseTask recunoaște potrivirea și evită dublarea furnizorilor.
✅ Potrivire adresă livrare:
O adresă apare ca „Str. Principală 123, Ap. 4B”, iar în alt sistem ca „Str. Principală 123 #4B”.
Fuzzy matching le leagă corect, evitând erori în confirmările de livrare.
Cu fiecare potrivire reușită, SenseTask învață și se îmbunătățește — oferind procesare mai rapidă și mai fiabilă, cu mai puțin efort manual.
Concluzie
Fuzzy matching este o unealtă esențială pentru a depăși micile inconsistențe care sabotează automatizarea documentelor.
Prin recunoașterea potrivirilor aproximative, companiile accelerează aprobările, îmbunătățesc acuratețea datelor și reduc munca manuală.
SenseTask duce fuzzy matching la nivelul următor.
Cu memorie inteligentă pentru asocieri de linii, oferă automatizare mai rapidă, mai precisă și mai adaptabilă — pregătită pentru scalare.
Gata să vezi cum fuzzy matching inteligent poate transforma procesarea documentelor?
👉 Programează un demo
👉 Discută cu un expert
👉 Încearcă gratuit