Fuzzy Matching: Definition & Anwendungsfälle

In vielen Geschäftsprozessen wird es zunehmend entscheidend, Informationen abzugleichen, die sich nicht exakt entsprechen. Zum Beispiel kann eine Lieferantenrechnung eine Bezeichnung oder einen Namen enthalten, der leicht von dem in Ihrer Datenbank abweicht. Das Fuzzy Matching – oder auf Französisch unscharfer Abgleich – bezeichnet genau jene Techniken, die es ermöglichen, Ähnlichkeiten zwischen Daten zu finden, die nicht streng identisch sind. Ziel ist es, eine einfache Frage zu beantworten: „Sind diese beiden Elemente ähnlich genug, um als gleichwertig angesehen zu werden?“. In diesem Artikel definieren wir Fuzzy Matching klar und zeigen konkrete Anwendungsfälle, insbesondere um Ihre Dokumenten-Workflows (Rechnungen, Verträge, Lieferantendaten, Kunden usw.) zuverlässig und automatisiert zu gestalten – in Kombination mit OCR und Ihren bestehenden Geschäftssystemen.

Was ist Fuzzy Matching?

Einfache und anschauliche Definition

Fuzzy Matching ist eine Methode, um ungefähre Übereinstimmungen zu finden. Anstatt eine zeichengetreue Gleichheit zu verlangen, berechnet ein Fuzzy-Matching-Algorithmus einen Ähnlichkeitswert zwischen zwei Zeichenketten oder Datensätzen. Wenn dieser Wert einen bestimmten Vertrauensschwellenwert (z. B. 85 %) überschreitet, werden die beiden Elemente als Übereinstimmung betrachtet, d. h. sie repräsentieren dieselbe Information. Mit anderen Worten: Fuzzy Matching bewertet, wie wahrscheinlich eine Übereinstimmung richtig oder falsch ist, anstatt binär zu entscheiden.

Konkret misst dieser Algorithmus, wie viele Änderungen erforderlich sind, um von einer Zeichenkette zur anderen zu gelangen – das nennt man Edit-Distanz. Je weniger Änderungen nötig sind, desto ähnlicher sind die beiden Zeichenfolgen. Beispiel: Um „INV-1000“ in „INV1000“ umzuwandeln (Bindestrich entfernen), muss nur ein Zeichen gelöscht werden – die Ähnlichkeit ist also sehr hoch. Dagegen zeigt der Wechsel von „2023 BILL“ zu „BILL 2024“ eine Zahländerung und somit zwei verschiedene Referenzen. Dank dieser Berechnungen erkennt Fuzzy Matching, dass „ACME Corporation“ und „ACME Corp.“ dieselbe Entität bezeichnen, da der Ähnlichkeitswert über dem Schwellenwert liegt (z. B. ~92 %). Ebenso können „Jean Dupont“ und „Jean Dupond“ (ein Buchstabe Unterschied) oder „Société Générale“ vs. „Societe Generale“ (fehlender Akzent) über Fuzzy Matching abgeglichen werden, während ein exakter Abgleich sie als unterschiedlich behandeln würde.

Warum exakte Übereinstimmungen nicht mehr ausreichen

In der klassischen Informatik liefert ein Vergleich entweder true oder false. Zwei Werte müssen exakt gleich sein, um als identisch zu gelten. Doch die Realität von Geschäftsdaten ist viel nuancierter. Informationen, die aus Dokumenten extrahiert werden, stammen oft aus verschiedenen Quellen (unterschiedliche Lieferanten, mehrere Systeme) und enthalten unvermeidbare Abweichungen. Ein Lieferant kann in der Einkaufsdatenbank als „ABC Ltd“ und auf einer Rechnung als „A.B.C. Limited“ erscheinen; ein Produkt kann in verschiedenen Dokumenten unterschiedlich abgekürzt sein; hinzu kommen Tippfehler oder Fehler durch OCR, wenn Papierdokumente gescannt werden (z. B. Verwechslung von „O“ und „0“). Kurz: Reale Daten sind selten völlig konsistent.

Ohne Fuzzy Matching kann schon eine kleine Format- oder Schreibabweichung eine automatische Zuordnung verhindern. Ein System könnte eine Rechnung ablehnen, weil ein Akzent im Kundennamen fehlt, oder eine Bestellung nicht finden, weil ein Bindestrich fehlt. Solche Kleinigkeiten unterbrechen Automatisierungsabläufe und erfordern manuelle Eingriffe. In Unternehmen mit tausenden Dokumenten ist das nicht tragbar – zu viele Ausnahmen müssten manuell bearbeitet werden, was Zeit und Fehlerquellen erhöht. Daher ist Fuzzy Matching entscheidend, um Flexibilität und Robustheit in Dokumenten-Workflows zu bringen.

Wie integriert sich Fuzzy Matching in Dokumentenprozesse?

OCR + Fuzzy Matching: das Erfolgsteam

OCR (Optical Character Recognition) ist meist der Einstieg in die Dokumentenautomatisierung: Es wandelt gescannte Dokumente (Papierrechnungen, gescannte PDFs, handschriftlich unterzeichnete Verträge usw.) in maschinenlesbaren Text um. Doch OCR ist nicht unfehlbar – kleine Lesefehler können auftreten. Zum Beispiel wird eine „0“ als „O“ gelesen oder ein „l“ als „1“. Die Kombination von OCR und Fuzzy Matching stellt sicher, dass diese kleinen Unterschiede die Automatisierung nicht gefährden. Fuzzy Matching toleriert diese Abweichungen und findet trotzdem die wahrscheinlichste Übereinstimmung in Ihren Referenzdaten.

Ein konkretes Beispiel: Eine gescannte Lieferantenrechnung enthält „Bestellung: CM-4567“, während im ERP-System der Auftrag als „BCM-4567“ gespeichert ist. Eine exakte Suche würde „CM-4567“ nicht finden und den Vorgang als Ausnahme kennzeichnen. Ein Fuzzy-Matching-Algorithmus erkennt dagegen, dass „CM-4567“ „BCM-4567“ sehr ähnlich ist (ein Zeichen Unterschied) und stellt die Verbindung her. Somit sichert die Allianz aus OCR + Fuzzy Matching Ihre Workflows: OCR liefert Rohdaten, Fuzzy Matching macht sie verlässlich, indem es kleine Abweichungen ausgleicht. Im Rechnungsabgleich ist diese Kombination ein echtes Winning Team für den zuverlässigen „3-Way Match“ (Bestellung, Wareneingang, Rechnung).

Verknüpfung von gescannten Dokumenten und Geschäftsdatenbanken

Über OCR hinaus dient Fuzzy Matching als intelligente Brücke zwischen Ihren Dokumenten und den Geschäftssystemen. Nach der Datenerfassung muss der Inhalt den richtigen Datensätzen (Lieferanten, Kunden, Produkten …) zugeordnet werden. Hier entfaltet Fuzzy Matching sein volles Potenzial, indem es Elemente aus einem Dokument mit Referenzen im System verknüpft – selbst bei leicht abweichender Schreibweise.

Beispiel: Eine Bestellung im ERP enthält den Artikel „1TB External Hard Drive“, während die Rechnung „1TB USB external drive“ nennt. Fuzzy Matching erkennt trotz unterschiedlicher Wortwahl, dass es sich um dasselbe Produkt handelt, und ordnet automatisch zu. Ebenso kann ein Vertrag mit „Hotel Le Grand Bleu“ mit dem Datensatz „The Big Blue Hotel“ abgeglichen werden. Fuzzy Matching verknüpft also unstrukturierte Dokumentdaten mit strukturierten Unternehmensdaten. Das reduziert manuelle Nacharbeit oder Neuerfassungen. Kurz: Fuzzy Matching agiert als Vermittler zwischen Dokumenten und Datenbanken und beseitigt Reibungen durch Format- oder Terminologieunterschiede.

Vorteile dieses intelligenten Abgleichs für Unternehmen

Zuverlässigere automatisierte Prüfungen

Der Einsatz von Fuzzy Matching macht Ihre automatisierten Prüfungen zuverlässiger. Systeme erkennen echte Abweichungen, ohne von harmlosen Formatunterschieden gestört zu werden. Ihre Automatisierungsregeln (z. B. Rechnungsabgleich) erzeugen somit weniger Fehlalarme. Unterschiedliche Schreibweisen, Datumsformate oder Groß-/Kleinschreibung werden als gleich erkannt und führen nicht zur Ablehnung. Studien zeigen, dass Unternehmen durch Fuzzy Matching eine höhere Automatisierungsquote erzielen. In der Praxis „matchen“ mehr Dokumente beim ersten Versuch automatisch – das stärkt das Vertrauen in das System.

Weniger manuelle Fehler und Ausnahmen

Zuverlässigere Prüfungen bedeuten auch weniger manuelle Ausnahmen. Fuzzy Matching reduziert die Anzahl der Fälle, die manuell überprüft werden müssen. Das spart Zeit und entlastet Ihre Teams. Mitarbeitende können sich auf echte Unstimmigkeiten konzentrieren statt auf Schreibfehler. Weniger manuelle Eingriffe bedeuten auch weniger menschliche Fehler. Das Ergebnis sind flüssigere, schnellere Prozesse ohne vermeidbare Irrtümer – Zahlungen erfolgen termingerecht, und Ihre Finanzabteilung arbeitet effizienter.

Verbesserte Datenqualität

Ein oft unterschätzter Vorteil ist die verbesserte Datenqualität. Durch die Erkennung, dass unterschiedlich geschriebene Einträge dieselbe Entität betreffen, hilft Fuzzy Matching beim Deduplizieren und Reinigen der Daten. Lieferanten-, Kunden- und Produktdaten bleiben einheitlich und konsistent. Wenn derselbe Lieferant doppelt angelegt wurde, meldet der Algorithmus den Dublettenfall. Auch neue Daten können so bestehenden Datensätzen zugeordnet werden. Fuzzy Matching unterstützt zudem die Standardisierung von Bezeichnungen – etwa bei Adressen („St.“ = „Street“) oder Produktnamen. So entstehen saubere, konsistente Daten, die präzise Analysen und bessere Entscheidungen ermöglichen.

Typische Anwendungsfälle von Fuzzy Matching

Abgleich zwischen Rechnung und Bestellung trotz Textabweichungen

Der klassische Einsatz: automatischer Abgleich von Rechnungen und Bestellungen – selbst bei leicht unterschiedlicher Benennung. Das bekannte „3-Way-Matching“ scheitert oft an Textdifferenzen. Mit Fuzzy Matching erkennt das System, dass „DELUXE wireless keyboard“ und „Deluxe keyboard – wireless“ übereinstimmen. Auch Unterschiede wie „PO #100458“ vs. „PO-100458“ werden automatisch verknüpft. So beschleunigt sich die Rechnungsprüfung und reduziert interne Rückfragen zwischen Teams. Fuzzy Matching macht den Prozess toleranter gegenüber Variationen und zugleich effizienter.

Erkennung doppelter Lieferanten oder Kunden

Beim Management von Master Data ist Fuzzy Matching entscheidend zur Erkennung von Duplikaten. Ein Lieferant kann z. B. als „Transports Dupré SARL“ und „Dupré Transport“ auftauchen. Ein Fuzzy-Algorithmus erkennt die Ähnlichkeit und meldet potenzielle Dubletten. Gleiches gilt für Kunden: „Saint John’s Hospital“ vs. „St. John’s Hospital“. So bleibt die Datenbasis einheitlich und frei von Mehrfacheinträgen, was Analysen (z. B. Ausgaben pro Lieferant) verbessert und versehentliche Doppelkonten verhindert.

Automatische Korrektur fehlerhafter Referenzen (Produktcodes, Adressen…)

Fuzzy Matching kann auch automatische Korrekturen ermöglichen. Wenn ein Produktcode „AB-1234“ im OCR-Ergebnis als „A8-1234“ erscheint, vergleicht der Algorithmus mit den gültigen Codes und erkennt mit 95 % Ähnlichkeit den richtigen. So kann das System autokorrigieren oder Vorschläge geben. Dasselbe Prinzip gilt für Adressen („Avenue du Général-de-Gaulle“), Kundennummern (fehlende Nullen) usw. Fuzzy Matching bietet hier Sicherheit: selbst unvollkommene Eingaben werden auf korrekte Werte zurückgeführt.

Standardisierung von Bezeichnungen in Datenbanken

Ein weiterer Anwendungsfall ist die Standardisierung von Bezeichnungen und Datenquellen. Große Organisationen haben oft unterschiedliche Namenskonventionen. Fuzzy Matching harmonisiert diese Varianten. Beispiel: In der Marketing-Datenbank steht „Pharmazeutische Industrie“, im ERP-System „Pharma“. Ein Algorithmus gruppiert ähnliche Einträge und schlägt eine Hauptbezeichnung vor. Dadurch werden Analysen präziser und Suchvorgänge einfacher. Fuzzy Matching wirkt hier wie ein semantischer Klebstoff zwischen Datenbanken und erleichtert Migrationen oder Master-Data-Projekte.

Wie bewertet und implementiert man Fuzzy Matching im Unternehmen?

Qualitätskriterien für eine Fuzzy-Matching-Engine

Bei der Auswahl einer Lösung zählen mehrere Qualitätskriterien: Zuerst die Genauigkeit – der Algorithmus soll möglichst viele relevante Übereinstimmungen finden, ohne falsche Korrelationen. Also möglichst wenige False Negatives und False Positives. Zweitens die Konfigurierbarkeit: Jede Organisation hat eigene Anforderungen, daher sollte der Ähnlichkeitsschwellenwert (z. B. 80 % / 90 %) anpassbar sein. Auch die Wahl des Algorithmus (Levenshtein-Distanz, Jaro-Winkler, phonetische Verfahren usw.) ist wichtig.

Ebenso relevant: Leistung und Skalierbarkeit. Bei Millionen Datensätzen muss der Algorithmus schnell bleiben. Prüfen Sie, ob die Engine Indexierung oder optimierte Suchmechanismen nutzt. Schließlich zählt auch die Benutzerfreundlichkeit und Transparenz: Zeigt das Tool den Ähnlichkeitswert und erklärt die Entscheidung? Lernt es aus Benutzerkorrekturen (supervised learning)? Eine professionelle Lösung bietet APIs oder Oberflächen zur Validierung und Anpassung der Abgleiche.

Wichtige Punkte bei der Integration mit OCR, ERP, DMS

Für eine erfolgreiche Implementierung müssen einige Integrationsaspekte berücksichtigt werden. Erstens: die Datenqualität der Eingaben. Fuzzy Matching liefert bessere Ergebnisse, wenn Daten vorher bereinigt und standardisiert wurden (Leerzeichen entfernen, Groß-/Kleinschreibung vereinheitlichen, Akzente angleichen). Zweitens: definieren Sie Schwellenwerte mit Aktionen – z. B. > 90 % = automatisch akzeptieren, 70–90 % = manuell prüfen, < 70 % = kein Match. So bleibt Kontrolle gewährleistet. Drittens: prüfen Sie die technische Kompatibilität. Falls Ihr OCR oder DMS bereits Fuzzy-Funktionen hat, bewerten Sie, ob diese genügen oder ergänzt werden müssen. APIs und Latenz sind hier entscheidend.

Schulen Sie schließlich Ihre Teams. Fuzzy Matching kann anfangs überraschen, wenn scheinbar verschiedene Werte verbunden werden. Daher sollten die Regeln und Schwellenwerte dokumentiert und kommuniziert werden. Mit diesen Grundlagen wird die Integration reibungslos verlaufen und schnell produktive Vorteile bringen.