# Coop ↔ Uniconta Match Engine Reference (Aktualiseret 2025-05-26)

Konkrete match-engine-mønstre fra iteration V1 → V6.1.

---

## Match-filosofi: Faser i prioriteret rækkefølge

Fakturanummer-match (Reference ↔ Faktura) er det STÆRKESTE signal.
Beløb+dato er sekundært. Sekvens:

### V6.1 (anbefalet)

**Fase 1: Reference + abs(beløb) + dato**
- Coop `Reference` == Uniconta `Faktura` (identiske 4-5 cifrede tal)
- `abs(Coop.Amount) == abs(Uniconta.Amount)` ±5 kr (tolerance for afrunding)
- Dato ±21 dage
- Konteringstype-bonus (RE↔Faktura, RG↔Kreditnota, KG↔Kreditnota)
- Score ~250
- Resultat 2024-2025: ~2.421 matches

**Fase 2: ZV↔Faktura (Coop positive fakturaer)**
- Coop `Document Type == ZV` (positive fakturaer udstedt til kunder)
- Match mod Uniconta `Konteringstype == Faktura`
- `abs(beløb)` ±5 kr + dato ±21 dage
- Bonus: `Document Number == Faktura` nummer
- Resultat 2024-2025: ~173 matches

**Fase 3: RE↔Betaling uden reference**
- Coop `Document Type == RE` (betalinger) uden fakturanummer
- Match mod Uniconta `Konteringstype == Betaling`
- `abs(beløb)` ±5 kr + dato ±21 dage
- Bonus: tekst-lighed ("coop", "0010014808")
- Resultat 2024-2025: ~192 matches

**Fase 4: Generel abs(beløb) + dato (fallback)**
- `abs(beløb)` matcher ±5 kr
- Dato ±21 dage
- Konteringstype-bonus, tekst-lighed, reference-bonus
- Score ≥ 40
- Resultat 2024-2025: ~1.939 matches

**Fase 5: Mange-til-én**
- Sum af 2-3 Uniconta-poster == Coop-postering ±5 kr
- Dato ±14 dage, max 25 kandidater
- Resultat 2024-2025: ~276 matches

**Total matches 2024-2025: 5.001 ud af 7.328 Coop / 6.717 Uniconta (~68%)**

---

## Tolerance matching (V6 innovation)

I stedet for eksakt beløbs-match med ±0,01 kr, brug ±5 kr tolerance:

```python
AMT_TOL = 5.0  # DKK tolerance

# Index-building: bucket per tolerance interval
def build_index(transactions, max_days=21):
    idx = defaultdict(lambda: defaultdict(list))
    for t in transactions:
        for delta in range(-max_days, max_days + 1):
            d = t['date'] + timedelta(days=delta)
            bucket = round(t['abs_amount'] / AMT_TOL) * AMT_TOL
            idx[d][bucket].append(t)
    return idx

# Lookup: søg naboliggende buckets
bucket = round(c['abs_amount'] / AMT_TOL) * AMT_TOL
for b in [bucket - AMT_TOL, bucket, bucket + AMT_TOL]:
    candidates.extend(idx.get(c['date'], {}).get(b, []))
```

**Fordel:** Fanger afrundingsforskelle og delvise betalinger som
ellers ville være uafstemte.

**Bivirkning:** Kan skabe flere kandidater → brug score-threshold
og konteringstype-filter til at vælge den bedste.

---

## Fortegn: MODSAT er normalt og korrekt

| Coop type | Fortegn | Uniconta type | Fortegn | Match-mode |
|-----------|---------|---------------|---------|------------|
| RE (betaling) | Negativ | Faktura | Positiv | abs(beløb) |
| ZV (faktura) | Positiv | Betaling | Negativ | abs(beløb) |
| RG (kreditnota) | Positiv | Kreditnota | Negativ | abs(beløb) |
| KG (rabat) | Positiv | Kreditnota | Negativ | abs(beløb) |

```python
# Match via abs(), men marker med fortegn-kolonne
amt_match = abs(coop_amount - uniconta_amount) <= AMT_TOL
fortegn = "SAMME" if (coop_amount > 0) == (uniconta_amount > 0) else "MODSAT"
```

---

## Filtrering før match

**Afgræns til regnskabsår** i stedet for at filtrere på Doc_Type:
- 2024+2025 fjerner 8.861 Coop og 5.684 Uniconta poster
- Primært primo/XX/saldo-poster fra 2023 og 2026
- Langt mere effektiv end Doc_Type-filtrering

| Filter | Kilde | Hvad | Konsekvens |
|--------|-------|------|------------|
| År 2024-2025 | Begge | Regnskabsår-afgrænsning | 56% færre poster |
| `Primo` | Uniconta | Startsaldo | Fjernes ved års-filter |
| `Afslutning` | Uniconta | Årsafslutning | Fjernes ved års-filter |

---

## Mange-til-én: Praktisk approach

Én Coop-postering kan svare til SUM af flere Uniconta-poster.

- **AVOID:** `itertools.combinations` over 7.328 × 6.717 rækker = O(n²) timeout
- **USE:** Index Uniconta per `(dato, abs_beløb)` og søg kombinationer indenfor ±14 dage
- **LIMIT:** Maks 3 Uniconta-poster per Coop-postering, max 25 kandidater
- **TOLERANCE:** ±5 kr (ikke ±0,01 kr)
- Resultat: ~276 matches i 2024-2025 — større effekt end V5.1

---

## Faktura-status: Netto-baseret + deduplikering

### Problemet: Dobbelt-registrering

Samme betaling kan findes som både:
- **Coop RE** (betaling) med fakturanummer i Reference
- **Uniconta Betaling** med fakturanummer i Faktura-kolonnen

Hvis man summerer begge får man **dobbelt så meget betalt** som faktisk.

### Løsning: Netto-sum per faktura

```python
# 1. Beregn NETTO Coop betalinger per faktura
#    (positive RE trækker fra — det er modregninger)
coop_net = sum(c['amount'] for c in coop 
               if c['reference'] == fnr 
               and c['doc_type'] in ('RE', 'ZP'))
coop_paid = abs(coop_net) if coop_net < 0 else 0

# 2. Beregn NETTO Uniconta betalinger per faktora
uni_net = sum(u['amount'] for u in uni 
            if u['faktura'] == fnr 
            and u['konteringstype'] == 'Betaling')
uni_paid = abs(uni_net) if uni_net < 0 else 0

# 3. Dedupliker: hvis begge findes, brug kun én
if coop_paid > 0 and uni_paid > 0:
    if abs(coop_paid - uni_paid) <= AMT_TOL:
        betalt = coop_paid  # Samme betaling, tag én
    else:
        betalt = max(coop_paid, uni_paid)  # Delvise, tag største
```

### MR8M-modregninger

Nogle fakturaer har både negativ og positiv RE med samme reference:
- Faktura 47140: RE -8.984 + RE +8.984 (MR8M modregning) = netto 0
- Med `abs()` ville dette tælle som 17.968 betalt (FORKERT)
- Med netto-sum: `abs(-8.984 + 8.984) = 0` (KORREKT)

---

## Score-formel (V6.1 konkret)

```
# Fase 1 (Reference-match)
Score = 250 - dato_diff * 4 - abs_amount_diff * 2

# Fase 2 (ZV↔Faktura)
Score = 150 - dato_diff * 3 - abs_amount_diff * 2
if doc_number == faktura: +50
if tekst_identisk: +25
if tekst_delvis: +12
Threshold: ≥ 60

# Fase 3 (RE↔Betaling)
Score = 120 - dato_diff * 3 - abs_amount_diff * 2
if reference == faktura: +40
if "coop" in tekst: +15
Threshold: ≥ 60

# Fase 4 (Generel)
Score = 100 - dato_diff * 3 - abs_amount_diff * 0.5
if konteringstype_match: +25
if tekst_identisk: +25
if tekst_delvis: +12
if reference_match: +40
Threshold: ≥ 40

# Fase 5 (Mange-til-én)
Score = 150 (fast, kræver manuel godkendelse)
```

---

## Rapport-struktur (Excel-ark)

Rækkefølgen er vigtig — brugeren vil se opsummering først:

0. `0_Opsummering` — nøgletal, antal matches, totalbeløb, difference, faktura-status
1. `1_Faktura_Status` — alle Uniconta fakturaer med BETALT/DELVIST/UBETALT
2. `2_Matches` — alle matchede par med type, score, fortegn, beløbs-diff, dato-diff
3. `3_Alle_Coop` — alle rå Coop-rækker med match-status kolonne
4. `4_Alle_Uniconta` — alle rå Uniconta-rækker med match-status kolonne
5. `5_Kun_Coop` — uafstemte Coop-poster
6. `6_Kun_Uniconta` — uafstemte Uniconta-poster
7. `7_Maaneds_Oversigt` — månedlig opsummering pr. år

**Nøgle:** Ark 3 og 4 bevarer overblik — brugeren vil se ALLE poster.
Ark 5+6 viser kun dem der stadig mangler.

---

## Bevar original rådata

Exportér ALTID:
- Original række-nummer (Excel-rækkeindeks)
- Filnavn og ark-navn
- Rå JSON med alle kolonner
Så brugeren kan spore enhver match tilbage til kildefilen.

---

## Performance-tips

- V6.1 kører på ~10 sekunder for 7.328 Coop + 6.717 Uniconta poster
- Brug `defaultdict(lambda: defaultdict(list))` til dato→beløb→post indeks
- Uniconta parsing: `pd.read_excel(file, header=3)` for at læse fra række 4
- Python 3.9 med pandas 2.3.3 — set `PYTHONPATH` hvis user-site-packages