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Ihre Datenvorlage für Kreditmanagement & Inkasso

HighRadius

Forderungsmanagement-Attribute (21) Forderungsmanagement-Aktivitäten (15) Extraktionsanleitungen (2)

Ihre Datenvorlage für Kreditmanagement & Inkasso

Diese Vorlage bietet eine strukturierte Anleitung zur Erfassung der notwendigen Daten für die Analyse Ihres Kreditmanagement- und Inkassoprozesses. Sie beschreibt wesentliche Attribute zur Erfassung, wichtige Aktivitäten zur Nachverfolgung und bietet praktische Anleitungen, wie diese Informationen aus Ihrem HighRadius-System zu extrahieren sind. Die Verwendung dieser Vorlage hilft Sie, Ihre Daten effizient für das Process Mining vorzubereiten.

Empfohlene Attribute zur Erfassung
Schlüsselaktivitäten zur Verfolgung für Prozesstransparenz
HighRadius-spezifische Extraktionsanleitung

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Forderungsmanagement-Attribute

Dies sind die empfohlenen Datenfelder, die Sie in Ihrem Event Log für eine vollständige Analyse Ihres Kreditmanagement- und Inkassoprozesses aufnehmen sollten.

3 Erforderlich 7 Empfohlen 11 Optional

	Name	Beschreibung
	Aktivitätsname ActivityName	Der Name des spezifischen Geschäftsereignisses, das zu einem bestimmten Zeitpunkt für eine Rechnung eingetreten ist.
Beschreibung Der Aktivitätsname beschreibt einen Schritt im Kredit- und Inkassoprozess, wie z.B. „Rechnung erstellt“, „Mahnung gesendet“ oder „Zahlung erhalten“. Diese Abfolge von Aktivitäten bildet den Prozessfluss für jeden Fall. Die Analyse dieses Attributs ermöglicht die Entdeckung und Visualisierung der tatsächlichen Prozessablauf. Sie hilft dabei, Engpässe, Abweichungen vom Standardverfahren und Nacharbeitszyklen zu identifizieren. Die Häufigkeit und Reihenfolge von Aktivitäten wie „Inkassoanruf protokolliert“ oder „Streitfall registriert“ sind wichtig für das Verständnis der Prozesseffizienz. Bedeutung Dieses Attribut definiert die Schritte im Prozess und ermöglicht die Rekonstruktion und Analyse des Prozessflusses für jede Rechnung. Datenquelle Dies wird in der Regel aus Event-Logs, Statusänderungen oder spezifischen AktionsDatensätzen innerhalb der verschiedenen Module der HighRadius-Plattform abgeleitet. Beispiele Rechnung an Kunden gesendetMahnverfahren eingeleitet`Zahlung erhalten`Streitfall gelöst
	Ereigniszeit EventTime	Der Zeitstempel, der angibt, wann die Aktivität stattfand, einschließlich Datum und Uhrzeit.
Beschreibung Die Ereigniszeit liefert das genaue Datum und die Uhrzeit für jede Aktivität im Prozess. Diese chronologischen Daten sind das Basis des Process Mining und ermöglichen die korrekte Reihenfolge der Ereignisse sowie die Berechnung von Zeitdauern zwischen ihnen. Dieses Attribut wird zur Berechnung aller zeitbasierten KPIs verwendet, wie z.B. Durchlaufzeiten für Streitbeilegung, Kreditgenehmigung und Zahlungsbuchung. Es wird auch verwendet, um die Prozessleistung im Zeitverlauf zu analysierenn, Aktivitäten zu identifizieren, die Verzögerungen verursachen, und die Einhaltung von Service Level Agreements zu messen. Bedeutung Es liefert den chronologischen Kontext für alle Aktivitäten, der essenziell ist für die Berechnung von Durchlaufzeiten, die Entdeckung von Engpässen und das Verständnis der Prozessdynamik. Datenquelle Jeder TransaktionsDatensatz oder jedes Event Log in HighRadius sollte ein entsprechendes Zeitstempel-Feld haben, oft 'Erstellungsdatum' oder 'Zeitstempel' genannt. Beispiele 2023-03-15T10:00:00Z2023-04-01T14:35:10Z2023-05-20T09:12:45Z
	Rechnungsnummer InvoiceNumber	Die eindeutige Kennung für jede Rechnung, die als primärer Fallidentifikator für den Credit-to-Cash-Prozess dient.
Beschreibung Die Rechnungsnummer ist der zentrale Schlüssel, der alle Aktivitäten im Zusammenhang mit einer einzigen Debitorentransaktion verknüpft. Sie ermöglicht die Verfolgung des gesamten Lebenszyklus von der Rechnungserstellung über verschiedene Kreditmanagement- und Inkassoaktivitäten bis zur finalen Begleichung oder Abschreibung. In der Process-Mining-Analyse ist dieses Attribut wesentlich für die Gruppierung aller zugehörigen Ereignisse in einem einzigen Fall. Dies ermöglicht die Visualisierung von End-to-End-Prozessflüssen, die Berechnung von Falldauern wie Days Sales Outstanding (DSO) und die Analyse verschiedener Wege, die eine Rechnung nehmen könnte, wie z.B. Streitbeilegung oder Mahnverfahren. Bedeutung Es ist der wesentliche Identifikator, der alle Prozessschritte verbindet und es ermöglicht, den vollständigen Weg einer Rechnung von der Erstellung bis zum Abschluss zu analysierenn. Datenquelle Dies ist ein primäres Feld in HighRadius, in der Regel in den Kern-Rechnungs- oder DebitorenDatenobjekten zu finden. Beispiele INV-2023-001239876543210SI-55482
	Fälligkeitsdatum DueDate	Das berechnete Datum, bis zu dem die Rechnungszahlung fällig ist.
Beschreibung Das Fälligkeitsdatum ist das spezifische Kalenderdatum, bis zu dem eine Rechnung bezahlt werden muss, um nicht als überfällig zu gelten. Es wird in der Regel aus dem Rechnungsdatum und den Zahlungsbedingungen berechnet. Dieses Attribut ist die Basis für alle Überfälligkeitsanalysen. Es ist die primäre Eingabe zur Berechnung der 'Tage überfällig', zur Auslösung von Mahnverfahren und zur Messung des KPI 'Einhaltung der Zahlungsbedingungen'. Es unterstützt direkt Dashboards bezüglich Rechnungsalterung und Mahneffektivität. Bedeutung Es ist das kritische Datum, das bestimmt, ob eine Rechnung pünktlich oder überfällig ist, und das alle nachfolgenden Inkassotätigkeiten und KPIs auslöst. Datenquelle Dies ist ein Standardfeld im RechnungsDatensatz in HighRadius. Es kann aus dem Quell-ERP gefüllt oder innerhalb von HighRadius berechnet werden. Beispiele 2023-04-142023-05-312023-06-20
	Kunden-ID CustomerId	Die eindeutige Kennung für den Kunden, der den Antrag bearbeitet.er Rechnung zugeordnet ist.
Beschreibung Die Kunden-ID verknüpft eine Rechnung mit der spezifischen Kundeneinheit. Dies ermöglicht die Aggregation und Analyse von ProzessDaten aus einer kundenorientierten Sichtweise. Dieses Attribut ist wesentlich für die Analyse des Zahlungsverhaltens verschiedener Kunden oder Kundensegmente. Es hilft, Fragen zu beantworten wie: Welche Kunden sind häufig spät dran? Welche Kunden lösen die meisten Streitfälle aus? Es unterstützt Dashboards wie 'Einhaltung der Zahlungsbedingungen' und ermöglicht die Segmentierung von KPIs nach Kunden. Bedeutung Es ermöglicht eine kundenbezogene Analyse des Zahlungsverhaltens, der Häufigkeit von Streitfällen und der gesamten Prozessinteraktion, was hilft, Inkassostrategien anzupassen. Datenquelle Dies ist ein Standardfeld in den Rechnungs-Header- oder KundenkontoDaten innerhalb von HighRadius. Beispiele CUST-001ACME-CORPGLOBEX-US
	Name des Sachbearbeiters CollectorName	Der Name des Benutzers oder Sachbearbeiters, der für die Durchführung einer Inkassoaktivität verantwortlich ist.
Beschreibung Dieses Attribut identifiziert den Inkassosachbearbeiter, Kreditanalysten oder anderen Benutzer, der eine manuelle Aktivität ausgeführt hat, wie z.B. „Inkassoanruf protokolliert“ oder „Streitfall gelöst“. In der Analyse ermöglicht dies Leistungsvergleiche zwischen verschiedenen Sachbearbeitern oder Teams. Es hilft beim Verständnis der Arbeitslastverteilung, bei der Bewertung der Effektivität individueller Strategien (z.B. Erfolgsquote von Inkassoanrufen pro Sachbearbeiter) und bei der Identifizierung von Coaching-Möglichkeiten. Es ist auch wichtig für das Ressourcenmanagement und die Kapazitätsplanung. Bedeutung Es verknüpft Prozessaktivitäten mit spezifischen Personen und ermöglicht die Analyse von Teamleistung, Arbeitslast und der Effektivität manueller Interventionen. Datenquelle Diese Information wird in der Regel in Aktivitätsprotokollen oder BenutzeraktionsDatensätzen innerhalb des HighRadius Collections-Moduls gespeichert. Beispiele John SmithJane DoeEmily Jones
	Rechnungsbetrag InvoiceAmount	Der Gesamtbetrag der Rechnung.
Beschreibung Dieses Attribut stellt den auf der Rechnung fälligen Gesamtbetrag dar. Es ist eine kritische Finanzkennzahl, um den mit jedem Fall verbundenen Wert zu verstehen. Im Process Mining wird der Rechnungsbetrag verwendet, um Inkassoaktivitäten zu priorisieren, z.B. durch den Fokus auf hochvolumige überfällige Rechnungen. Er ist die Basis für Finanz-KPIs wie Days Sales Outstanding (DSO) und wird im Dashboard 'Analyse der Rechnungsabschreibungen' verwendet, um die finanziellen Auswirkungen von Forderungsausfällen zu quantifizieren. Bedeutung Es liefert den finanziellen Kontext für jeden Fall und ermöglicht eine wertbasierte Analyse, die Priorisierung von Aufgaben und die Quantifizierung finanzieller Auswirkungen wie Ausbuchungen. Datenquelle Dies ist ein Standardfeld in den Rechnungs-Header-Daten innerhalb von HighRadius. Beispiele 5000.001250.7525000.50
	Streitgrund DisputeReason	Der Begründungscode oder den Antrag bearbeitet.ie Beschreibung, die angegeben wird, wenn eine Rechnung von einem Kunden angefochten wird.
Beschreibung Wenn ein Kunde einen Streitfall erhebt, gibt er in der Regel einen Grund an, wie z.B. „Falsche Preise“, „Beschädigte Ware“ oder „Doppelrechnung“. Dieses Attribut erfasst diesen Grund. Die Analyse des Streitfallgrundes ist maßgeblich für das Dashboard „Bearbeitungszeit für Rechnungsstreitigkeiten“. Sie hilft, die Grundursachen von Streitfällen zu identifizieren, was dem Unternehmen ermöglicht, systemische Probleme bei der Preisgestaltung, dem Versand oder den Antrag bearbeitet.er Abrechnung anzugehen. Die Reduzierung von Streitfällen an der Quelle kann den Cashflow erheblich beschleunigen. Bedeutung Es liefert Einblicke in die Grundursachen von Zahlungsverzögerungen und ermöglicht gezielte Prozessoptimierungen, um zukünftige Streitigkeiten zu vermeiden. Datenquelle Diese Information wird im Streitfall- oder Abzugsmodul von HighRadius erfasst, wenn ein Streitfall protokolliert wird. Beispiele Falsche MengePreisabweichungBeschädigte WareDoppelte Abrechnung
	Zahlungsbedingungen PaymentTerms	Die vereinbarten Bedingungen, die festlegen, wann ein Kunde eine Rechnung voraussichtlich bezahlen muss.
Beschreibung Zahlungsbedingungen legen die Konditionen der Zahlung fest, wie z.B. 'Netto 30', 'Netto 60' oder 'Fällig bei Erhalt'. Dieses Attribut ist die Grundlage für die Berechnung des Rechnungsfälligkeitsdatums. Dies ist ein Schlüsselattribut für das Dashboard 'Einhaltung der Zahlungsbedingungen' und den entsprechenden KPI. Die Analyse hilft dabei zu erkennen, ob Standardbedingungen konsistent angewendet werden und welche Zahlungsbedingungen mit höheren Raten verspäteter Zahlungen verbunden sind. Diese Erkenntnis kann die Kreditpolitik und Kundenverhandlungen beeinflussen. Bedeutung Es legt die Basis für erwartete Zahlungsfristen fest, was wichtig ist für die Berechnung von FälligkeitsDaten und die Messung der Kundeneinhaltung von Zahlungsvereinbarungen. Datenquelle Dies ist in der Regel in den Rechnungs-Header- oder KundenstammDaten innerhalb von HighRadius oder den Antrag bearbeitet.em Quell-ERP zu finden. Beispiele Netto 30Netto 60Zahlbar bei Erhalt
	Zahlungsstatus PaymentStatus	Der aktuelle Finanzstatus der Rechnung, wie Offen, Bezahlt, Überfällig oder Strittig.
Beschreibung Der Zahlungsstatus bietet eine Momentaufnahme, wo sich eine Rechnung in ihrem Lebenszyklus befindet. Er zeigt an, ob die Zahlung noch ausstehende Zahlungen identifizieren.t, die Rechnung vollständig oder teilweise bezahlt, überfällig oder aufgrund eines Streitfalls in Untersuchung ist. Dieses Attribut ist zentral für das Dashboard 'Rechnungszahlungsstatus & Alterung'. Es ermöglicht eine schnelle Segmentierung des Forderungsportfolios, um die gesamte Finanzlage zu verstehen und Inkassoaktivitäten auf überfällige oder strittige Posten zu priorisieren. Bedeutung Es kategorisiert Rechnungen in handlungsrelevante Gruppen, bietet sofortige Transparenz über den Stand der Forderungen und hilft, Inkassotätigkeiten zu priorisieren. Datenquelle Dies ist ein zentrales Statusfeld im Rechnungs- oder DebitorenDatensatz innerhalb von HighRadius. Beispiele OffenBezahltÜberfälligAngefochtenAbgeschrieben
	Abschreibungsgrund WriteOffReason	Der Grundcode oder den Antrag bearbeitet.ie Erklärung, warum eine Rechnung als uneinbringliche Forderung abgeschrieben wurde.
Beschreibung Wenn eine Rechnung als uneinbringlich gilt, wird sie abgeschrieben. Dieses Attribut erfasst den Grund für die Abschreibung, wie z.B. „Kundeninsolvenz“, „Unerledigter Streitfall“ oder „Kleinbetragsabschreibung“. Dies ist ein kritisches Attribut für das Dashboard „Analyse der Rechnungsabschreibungen“. Es hilft bei der Ursachenanalyse finanzieller Verluste und liefert Einblicke, die zur Verfeinerung von Kreditrichtlinien, zur Verbesserung der Streitfallbearbeitung oder zur Anpassung von Inkassostrategien verwendet werden können, um zukünftige Abschreibungen zu minimieren. Bedeutung Es erklärt die Gründe für Umsatzverluste und liefert wichtiges Feedback zur Verbesserung der Kreditrisikobewertung und der Inkassorichtlinien. Datenquelle Diese Information wird erfasst, wenn eine Aktivität „Rechnung abgeschrieben“ verarbeitet wird, in der Regel innerhalb des Finanz- oder Inkassomoduls von HighRadius. Beispiele InsolvenzVerjährungsfrist abgelaufenInkassokosten übersteigen Forderung
	Endzeit EndTime	Der Zeitstempel, der angibt, wann eine Aktivität abgeschlossen wurde.
Beschreibung Die Endzeit markiert den Abschluss einer Aktivität. Während viele Aktivitäten im Inkasso sofortige Ereignisse sind, bei denen Startzeit gleich Endzeit ist, können einige Aktivitäten wie die „Streitbeilegung“ eine eigene Dauer haben. Dieses Attribut wird, falls verfügbar, zusammen mit der Startzeit verwendet, um die Bearbeitungszeit für einzelne Aktivitäten zu berechnen. Dies hilft dabei, genau zu bestimmen, welche spezifischen Schritte, und nicht nur die Lücken dazwischen, die meiste Zeit und Ressourcen verbrauchen. Bedeutung Es ermöglicht die präzise Messung einzelner Aktivitätsdauern und bietet eine detailliertere Ansicht darüber, wo Zeit innerhalb des Prozesses verbracht wird. Datenquelle Konsultieren Sie die HighRadius-Dokumentation. Dies kann für bestimmte protokollierte Aktivitäten verfügbar sein, die einen Start- und Endstatus haben. Beispiele 2023-03-15T10:45:00Z2023-04-01T15:00:10Z2023-05-20T11:15:00Z
	Geschäftseinheit BusinessUnit	Die interne Geschäftseinheit oder Abteilung, die für den Verkauf oder den Antrag bearbeitet.ie Rechnung verantwortlich ist.
Beschreibung Das Attribut Geschäftsbereich weist die Rechnung einem bestimmten Bereich der Organisation zu, wie z.B. „Einzelhandel“, „Großhandel“ oder „Dienstleistungen“. Dies ermöglicht eine Aufschlüsselung der Leistungsanalyse nach verschiedenen Geschäftssegmenten. Das Management kann KPIs wie DSO, Streitfallquoten und Abschreibungen über Geschäftsbereiche hinweg vergleichen, um Exzellenzbereiche oder verbesserungswürdige Bereiche zu identifizieren. Es hilft dabei, verschiedene Teile der Organisation für ihre Forderungsleistung zur Rechenschaft zu ziehen. Bedeutung Es ermöglicht Leistungsbenchmarking über verschiedene Unternehmensbereiche hinweg und hilft zu identifizieren, welche Abteilungen die effektivsten Credit-to-Cash-Prozesse haben. Datenquelle Dies sind OrganisationsDaten, die in der Regel auf der Rechnung zu finden oder aus dem zugehörigen Verkaufsauftrag oder Kundenkonto in HighRadius oder den Antrag bearbeitet.em ERP abgeleitet werden. Beispiele BU-NordamerikaDienstleistungssparteProduktion
	Ist automatisiert IsAutomated	Eine boolesche Markierung, die angibt, ob eine Aktivität automatisch vom System oder manuell von einem Benutzer ausgeführt wurde.
Beschreibung Dieses berechnete Attribut unterscheidet zwischen systemgenerierten Ereignissen (z.B. „Mahnung gesendet“ durch einen automatisierten Mahnlauf) und menschengesteuerten Aktionen (z.B. „Inkassoanruf protokolliert“). Dieses Flag ist maßgeblich für die Berechnung des KPI „Automatisierte Inkassoaktivitätsrate“. Es hilft, den Automatisierungsgrad im Inkassoprozess zu messen, Möglichkeiten für weitere Automatisierung zu identifizieren und die relative Effektivität von automatisierten im Vergleich zu manuellen Kontakten zu analysierenn. Bedeutung Es hilft, den Automatisierungsgrad im Prozess zu messen, was die Analyse der Effizienz und Effektivität von automatisierten Systemen im Vergleich zu manuellen Anstrengungen ermöglicht. Datenquelle Dies wird während der Datentransformation abgeleitet. Es erfordert die Erstellung einer Zuordnung, die bestimmte Aktivitätsnamen basierend auf Geschäftswissen als automatisiert kennzeichnet. Beispiele JaNein
	Land Country	Das Land des Kunden, der den Antrag bearbeitet.er Rechnung zugeordnet ist.
Beschreibung Dieses Attribut gibt das Land an, in dem sich der Kunde befindet. Es ermöglicht eine geografische Segmentierung des Kredit- und Inkassoprozesses. Die Analyse von Daten nach Ländern kann regionale Unterschiede im Zahlungsverhalten, der Effektivität von Inkassostrategien und häufige Streitfallgründe aufzeigen. Diese Informationen sind wichtig für die Anpassung regionaler Richtlinien und für das Management-Reporting auf hoher Ebene in globalen Organisationen. Bedeutung Es ermöglicht eine geografische Analyse, die regionale Trends im Zahlungsverhalten aufdecken und dabei helfen kann, Inkassostrategien entsprechend anzupassen. Datenquelle Diese Information ist Teil der KundenstammDaten, die in der Regel in HighRadius verfügbar oder aus einem Quell-ERP synchronisiert werden. Beispiele USADeutschlandBrasilien
	Letzte Datenaktualisierung LastDataUpdate	Der Zeitstempel, wann die Daten für diesen Datensatz zuletzt aus dem Quellsystem aktualisiert wurden.
Beschreibung Dieses Attribut gibt die Aktualität der Daten an. Es zeichnet Datum und Uhrzeit der letzten Datenextraktion oder Aktualisierung aus HighRadius auf. Für die Analyse liefert dieses Feld Kontext zur Aktualität der Erkenntnisse. Es ist maßgeblich für Dashboards und Berichte, um anzuzeigen, wie aktuell die Informationen sind, und stellt so sicher, dass Geschäftsentscheidungen auf aktuellen Daten basieren. Bedeutung Es bietet Transparenz über die Aktualität der Daten, was wichtig ist, um Vertrauen in die Analyse aufzubauen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Datenquelle Dieser Zeitstempel wird von der Datenerfassungspipeline während des Extraktionsprozesses generiert und jedem Datensatz hinzugefügt. Beispiele 2023-06-10T02:00:00Z2023-06-11T02:00:00Z2023-06-12T02:00:00Z
	Mahnstufe DunningLevel	Die Stufe oder den Antrag bearbeitet.as Niveau des automatisierten Mahnprozesses, das für eine überfällige Rechnung erreicht wurde.
Beschreibung Die Mahnstufe gibt die Intensität des Inkassoaufwands an und entspricht oft einer Abfolge von automatisierten Mahnungen oder Benachrichtigungen an den Kunden. Zum Beispiel könnte Stufe 1 eine freundliche Zahlungserinnerung sein, während Stufe 3 eine letzte Mahnung ist. Dieses Attribut ist wesentlich für das Dashboard 'Effektivität der Mahnstrategie'. Durch die Analyse, welche Mahnstufen am häufigsten zur Zahlung führen, können Unternehmen ihre Mahn-Workflows optimieren und sicherstellen, dass diese effektiv sind, ohne übermäßig aggressiv zu sein und Kundenbeziehungen zu schädigen. Bedeutung Es verfolgt die Eskalation von Inkassotätigkeiten und ermöglicht die Analyse, welche Mahnstrategien am effektivsten sind, um Zahlungen anzustoßen. Datenquelle Dies ist ein Statusfeld, das von der automatisierten Inkasso- oder Mahn-Workflow-Engine innerhalb von HighRadius verwaltet wird. Beispiele 123 – Final NoticeGerichtliches Inkasso
	Quellsystem SourceSystem	Das System, aus dem die Daten stammen.
Beschreibung Dieses Attribut identifiziert das Quellsystem, in dem die EreignisDaten generiert wurden. Für diese Prozessansicht wird der Wert in der Regel 'HighRadius' sein. In Umgebungen mit mehreren Systemen ist dieses Feld wichtig für das Verständnis der Datenherkunft und die Rückverfolgung von Informationen zu ihrem Ursprung. Es hilft, Prozesse zu unterscheiden, die sich über verschiedene Plattformen erstrecken können, wie z.B. ein ERP und ein spezialisiertes Inkasso-Tool. Bedeutung Es klärt die Herkunft der Daten, was wichtig für die Daten Governance, Validierung und das Verständnis der Systemlandschaft des Prozesses ist. Datenquelle Dies ist in der Regel ein statischer Wert, der während des Datenextraktions- und Transformationsprozesses hinzugefügt wird, um den Datensatz zu kennzeichnen. Beispiele HighRadiusHighRadius-CollectionsHighRadius-CashApp
	Überfälligkeitstage DaysOverdue	Die Anzahl der Tage, die eine Rechnung nach ihrem Fälligkeitsdatum überfällig ist. Sie ist null, wenn die Rechnung noch nicht fällig ist oder pünktlich bezahlt wurde.
Beschreibung Die überfälligen Tage (Days Overdue) sind eine berechnete Metrik, die die Differenz zwischen dem aktuellen Datum (für offene Rechnungen) oder den Antrag bearbeitet.em Zahlungsdatum (für bezahlte Rechnungen) und dem Fälligkeitsdatum der Rechnung misst. Sie ist ein Schlüsselindikator für Zahlungsverzüge. Dieses Attribut ist die Grundlage des Dashboards 'Rechnungszahlungsstatus & Alterung', wo es verwendet wird, um Forderungen in Alterskategorien (z.B. 1-30 Tage, 31-60 Tage) zu gruppieren. Es ist auch ein Bestandteil der Berechnung der Days Sales Outstanding (DSO) und hilft, Inkassobemühungen auf die am meisten überfälligen Konten zu priorisieren. Bedeutung Diese Metrik quantifiziert direkt Zahlungsverzögerungen, was sie für die Alterungsanalyse, Priorisierung von Inkassomaßnahmen und die Berechnung des DSO unerlässlich macht. Datenquelle Dies ist kein gespeichertes Feld. Es wird während der Datentransformation unter Verwendung des Fälligkeitsdatums und entweder den Antrag bearbeitet.es Zahlungsdatums oder den Antrag bearbeitet.es aktuellen Datums berechnet. Beispiele 1545092
	Währung Currency	Der Währungscode für den Rechnungsbetrag.
Beschreibung Dieses Attribut gibt die Währung der Rechnung an, wie z.B. USD, EUR oder JPY. Es liefert wesentlichen Kontext für alle Geldwerte wie den Rechnungsbetrag. In jedem multinationalen Unternehmen ist dieses Feld für eine genaue Finanzanalyse nicht verhandelbar. Es stellt sicher, dass Geldwerte korrekt interpretiert werden und ermöglicht eine korrekte Währungsumrechnung bei der Aggregation von Daten für das globale Reporting. Bedeutung Es ist wichtig für die korrekte Interpretation aller monetären Werte, um ungenaue Finanzberechnungen und Berichterstattung in Multi-Währungs-Umgebungen zu verhindern. Datenquelle Dies ist ein Standardfeld im RechnungsDatensatz, in der Regel neben dem Rechnungsbetrag platziert. Beispiele USDEURGBP
	Zahlungsversprechensdatum PromiseToPayDate	Das Datum, an dem ein Kunde versprochen hat, eine Zahlung für eine überfällige Rechnung zu leisten.
Beschreibung Wenn ein Inkassomitarbeiter einen Kunden kontaktiert, kann er ein „Zahlungsversprechen“ sichern, d. h. eine Zusage des Kunden, bis zu einem bestimmten Datum zu zahlen. Dieses Attribut zeichnet das versprochene Datum auf. Die Analyse dieser Daten ist wichtig für die Bewertung der Zuverlässigkeit von Kundenzusagen und der Effektivität der Inkassomitarbeiter bei der Sicherung fester Zusagen. Sie kann verwendet werden, um die „Einhaltungsrate von Versprechen“ zu verfolgen, die ein Schlüssel-Leistungsindikator für ein Inkassoteam ist. Bedeutung Es erfasst ein Schlüsselereignis der Inkassotätigkeiten und wird verwendet, um die Effektivität von Nachverfolgungen und die Zuverlässigkeit von Kundenzusagen zu messen. Datenquelle Dieses Datum wird erfasst, wenn eine Aktivität „Zahlungsversprechen“ im HighRadius Collections-Modul protokolliert wird. Beispiele 2023-06-152023-07-012023-06-25

Erforderlich Empfohlen Optional

Forderungsmanagement-Aktivitäten

Dies sind die wichtigsten Prozessschritte und Meilensteine, die Sie in Ihrem Event Log erfassen sollten, um eine genaue Entdeckung und Analyse Ihres Kreditmanagement- und Inkassoprozesses zu ermöglichen.

7 Empfohlen 8 Optional

	Aktivität	Beschreibung
	`Zahlung erhalten`	Diese Aktivität markiert den Zahlungseingang von einem Kunden, oft aus einem Kontoauszug oder einer Lockbox-Datei erfasst. Dies bedeutet, dass Gelder eingegangen, aber noch nicht der spezifischen Rechnung zugewiesen wurden.
Bedeutung Dies ist ein kritischer Meilenstein, der oft die Inkasso-Uhr anhält. Es ist der Startpunkt für die Messung des KPI 'Verzögerung vom Zahlungseingang zur Buchung', der Verzögerungen in der Cash Application hervorhebt. Datenquelle Dies wird aus ZahlungsDatensätzen in der HighRadius Cash Application Cloud erfasst. Jeder Zahlungsstapel oder jede Transaktion aus einer Bankdatei wird ein Eingangsdatum haben. Erfassen Erfasst vom Zeitstempel des ZahlungsDatensatzes, wenn dieser in das Cash Application Modul importiert oder eingegeben wird. Ereignistyp explicit
	Rechnung abgeschrieben	Stellt ein alternatives Ende des RechnungsLebenszyklus dar, bei dem die Schuld als uneinbringlich gilt und als uneinbringliche Forderung abgeschrieben wird. Dies ist ein unerwünschtes Ergebnis.
Bedeutung Die Verfolgung von Abschreibungen ist maßgeblich für die Berechnung der Rechnungsabschreibungsrate und die Analyse der Grundursachen finanzieller Verluste. Sie hilft, Fehler in der Kreditprüfung oder bei Inkassoaktivitäten zu identifizieren. Datenquelle Dieses Ereignis wird erfasst, wenn eine spezifische Transaktion zur Abschreibung des Rechnungsbetrags gebucht oder den Antrag bearbeitet.er Rechnungsstatus auf „Abgeschrieben“ geändert wird. Erfassen Abgeleitet von einer Statusänderung auf 'Ausgebucht' oder von einem spezifischen Ausbuchungs-Transaktionstyp, der gegen die Rechnung gebucht wird. Ereignistyp inferred
	Rechnung beglichen	Diese Aktivität kennzeichnet das erfolgreiche Ende des RechnungsLebenszyklus, bei dem die Rechnung vollständig bezahlt und abgeschlossen ist. Sie ist der gewünschte Endzustand für den Prozess.
Bedeutung Dies dient als primäres „Happy Path“-Endereignis für den Prozess. Die Analyse der Wege zu diesem Ergebnis hilft, Best Practices und erfolgreiche Inkassostrategien zu identifizieren. Datenquelle Dies ist in der Regel kein explizites Ereignis, sondern wird abgeleitet, wenn sich der Rechnungsstatus auf „Geschlossen“ oder „Ausgeglichen“ ändert und der Saldo null wird. Der Zeitstempel der finalen Zahlungsbuchung dient oft als Ereigniszeitpunkt. Erfassen Abgeleitet vom Rechnungsstatus, der sich auf 'Geschlossen' ändert, oder wenn das Rechnungs-Saldofeld Null wird. Ereignistyp inferred
	Rechnung erstellt	Dies ist der Startpunkt für den Lebenszyklus einer Rechnung im Inkassoprozess. Es bedeutet, dass eine Rechnung im ERP-System erstellt und für das Forderungsmanagement in HighRadius importiert wurde.
Bedeutung Diese Aktivität dient als primäres Startereignis für die Invoice-to-Cash-Prozessanalyse. Alle Durchlaufzeiten, wie z.B. Days Sales Outstanding (DSO), werden in der Regel ab diesem Punkt gemessen. Datenquelle Dies ist ein explizites Ereignis, das aus dem Erstellungsdatum des RechnungsDatensatzes innerhalb von HighRadius erfasst wird, welches normalerweise aus dem Quell-ERP-System wie SAP oder Oracle synchronisiert wird. Erfassen Erfasst vom Erstellungs-Zeitstempel des RechnungsDatensatzes in den ForderungsDaten. Ereignistyp explicit
	Streitfall gelöst	Stellt den Abschluss des Streitfallmanagements dar, bei dem das Problem untersucht und eine Lösung gefunden wurde. Die Rechnung kann nun zur Zahlung oder Abschreibung übergehen.
Bedeutung Dies ist das Endereignis zur Messung der den Antrag bearbeitet.urchschnittlichen Streitbeilegungszeit. Lange Zyklen hier können den Geldeinzug erheblich verzögern und auf Prozesseffizienzdefizite hinweisen. Datenquelle Dies wird erfasst, wenn der Status des Streitfalls auf „Gelöst“, „Geschlossen“ oder einen ähnlichen Endzustand geändert wird. Der Zeitstempel dieser Statusänderung wird für die Aktivität verwendet. Erfassen Abgeleitet vom Zeitstempel, wenn der Streitfallstatus auf einen endgültigen 'Gelöst'-Zustand aktualisiert wird. Ereignistyp inferred
	Streitfall registriert	Diese Aktivität markiert den Zeitpunkt, an dem ein Kunde einen Streitfall oder Abzug gegen eine Rechnung erhebt, der den Antrag bearbeitet.ann formell in HighRadius protokolliert wird. Dies pausiert den standardmäßigen Inkassoprozess für den umstrittenen Betrag.
Bedeutung Dies ist das Startereignis zur Messung der den Antrag bearbeitet.urchschnittlichen Streitbeilegungszeit. Die Identifizierung, wann und warum Streitfälle entstehen, ist maßgeblich für die Behebung von Grundursachen wie Rechnungsfehlern oder Versandproblemen. Datenquelle Dieses Ereignis wird erfasst, wenn ein Benutzer einen Streitfall erstellt, der mit einer Rechnung in der HighRadius Deductions Cloud verknüpft ist. Diese Aktion erstellt einen Streitfall-Datensatz mit Zeitstempel. Erfassen Erfasst vom Erstellungs-Zeitstempel des Streitfall-Datensatzes, der mit der Rechnung verknüpft ist. Ereignistyp explicit
	Zahlungsfälligkeit überschritten	Ein berechnetes Ereignis, das eintritt, wenn das aktuelle Datum das Fälligkeitsdatum der Rechnung überschreitet. Diese Aktivität stellt keine Benutzer- oder Systemaktion dar, ist aber eine kritische Statusänderung, die den Mahnprozess auslöst.
Bedeutung Diese Aktivität ist der primäre Auslöser für alle nachfolgenden Mahn- und Inkassoaktivitäten. Sie trennt pünktliche Rechnungen von überfälligen und ermöglicht so die Analyse der Effektivität der Inkassostrategie. Datenquelle Dieses Ereignis wird nicht direkt gespeichert, sondern durch den Vergleich des Rechnungsfälligkeitsdatumsfeldes mit dem Zeitstempel anderer Ereignisse berechnet. Es wird während der Process Mining Datentransformation abgeleitet. Erfassen Berechnet durch Vergleich des Rechnungsfälligkeitsdatums (`due_date`) mit dem aktuellen Datum oder den Antrag bearbeitet.em Ereignis-Zeitstempel (`Zeitstempel > Due Date`). Ereignistyp calculated
	Inkassoanruf protokolliert	Stellt einen manuellen Inkassoanruf dar, der von einem Inkassosachbearbeiter beim Kunden bezüglich einer überfälligen Rechnung getätigt wird. Sachbearbeiter protokollieren die Details und das Ergebnis des Anrufs direkt in HighRadius.
Bedeutung Diese Aktivität ist maßgeblich für die Bewertung der Erfolgsquote von Inkassoanrufen und der Effizienz von Inkassoaktivitäten. Sie hilft, zwischen automatisierten und manuellen Inkassobemühungen zu unterscheiden. Datenquelle Dies ist ein explizites Ereignis, das erstellt wird, wenn ein Inkassomitarbeiter die Funktion „Anruf protokollieren“ oder „Aktivität hinzufügen“ auf der Rechnung oder den Antrag bearbeitet.em Kundenkonto in der HighRadius-Oberfläche verwendet. Der Eintrag enthält einen Zeitstempel. Erfassen Erfasst aus der Aktivitätenprotokoll-Tabelle, in der Inkassomitarbeiter manuelle Aktionen aufzeichnen. Ereignistyp explicit
	Kreditlimit angefragt	Diese Aktivität markiert die Einleitung einer Kreditprüfung für einen Kunden. Sie wird in der Regel ausgelöst, bevor ein Verkaufsauftrag abgeschlossen wird, und wird erfasst, wenn eine Anfrage für ein neues oder aktualisiertes Kreditlimit in das System eingegeben wird.
Bedeutung Die Analyse der Zeitspanne von der Anfrage bis zur Genehmigung hilft, Engpässe im Kunden-Onboarding und in den Verkaufszyklen zu identifizieren. Sie ist ein wichtiger Ausgangspunkt zur Messung der Effizienz des Kreditmanagement-Teams. Datenquelle Dieses Ereignis wird wahrscheinlich aus einer Statusänderung im Kreditprofil des Kunden oder aus dem Erstellungsdatum eines Kreditlimit-AntragsDatensatzes im HighRadius Kreditmanagement-Modul abgeleitet. Erfassen Abgeleitet vom Erstellungs-Zeitstempel eines Kreditlimit-Antragsobjekts oder einer Statusänderung auf 'Genehmigung ausstehende Zahlungen identifizieren.end'. Ereignistyp inferred
	Kreditlimit genehmigt	Stellt den erfolgreichen Abschluss des Kreditprüfungsprozesses dar, bei dem dem Kunden offiziell ein Kreditlimit gewährt wird. Dieses Ereignis wird erfasst, wenn ein Kreditmanager die Anfrage innerhalb der HighRadius-Plattform genehmigt.
Bedeutung Dies ist ein wichtiger Meilenstein, der den Antrag bearbeitet.en Verkaufsprozess entsperrt. Die Verfolgung dieser Aktivität ist maßgeblich für die Berechnung des KPI für die gesamte Kreditgenehmigungszykluszeit. Datenquelle Dieses Ereignis wird in der Regel aus einer Statusänderung der Kreditlimit-Anfrage erfasst, die zu „Genehmigt“ wechselt. Es kann auch ein explizites Ereignis im Audit-Log des Systems sein. Erfassen Abgeleitet von einer Statusänderung des Kreditantrags auf 'Genehmigt' oder vom Genehmigungs-Zeitstempel-Feld. Ereignistyp inferred
	Mahnverfahren eingeleitet	Diese Aktivität kennzeichnet den Beginn eines formalen Mahnprozesses oder einer bestimmten Stufe innerhalb dieses Prozesses für eine überfällige Rechnung. Sie stellt einen systematischeren Schritt dar als eine einzelne Erinnerung.
Bedeutung Die Verfolgung der Einleitung von Mahnverfahren hilft bei der Analyse der Effektivität verschiedener Inkassostrategien und Mahnstufen zur Zahlungsaufforderung. Datenquelle Dieses Ereignis wird in der Regel aus einer Änderung im Feld „Mahnstufe“ oder „Inkassostrategie“ abgeleitet, das mit dem RechnungsDatensatz in HighRadius verknüpft ist. Erfassen Abgeleitet aus einer Änderung des Mahnstufenattributs der Rechnung, erfasst über Änderungslogs oder eine mit Zeitstempel versehene Historie. Ereignistyp inferred
	Rechnung an Kunden gesendet	Diese Aktivität markiert den Zeitpunkt, an dem die Rechnung an den Kunden geliefert wurde, in der Regel per E-Mail oder über ein Kundenportal. HighRadius kann dieses Kommunikationsereignis automatisieren und protokollieren.
Bedeutung Die Verfolgung dieser Daten hilft sicherzustellen, dass Kunden Rechnungen zeitnah erhalten. Verzögerungen zwischen Rechnungserstellung und -versand können sich direkt auf Zahlungszeiten und DSO auswirken. Datenquelle Dies wird oft explizit im Korrespondenz- oder Aktivitätsverlauf protokolliert, der mit der Rechnung im Collections Cloud-Modul verknüpft ist. Es kann auch aus dem Status eines automatisierten Korrespondenzauftrags abgeleitet werden. Erfassen Wird in der Kommunikationshistorie der Rechnung protokolliert, wenn eine E-Mail- oder Portalzustellung erfolgt. Ereignistyp explicit
	Überfälligkeitserinnerung gesendet	Stellt eine automatisierte oder manuelle Mahnung dar, die an einen Kunden bezüglich einer überfälligen Rechnung gesendet wird. HighRadius automatisiert dies als Teil seiner Mahnstrategien und erstellt ein Protokoll der Kommunikation.
Bedeutung Diese Aktivität ist die Basis für die Messung der Mahnwirksamkeitsrate. Sie ermöglicht die Analyse, wie viele Mahnungen benötigt werden, bevor eine Zahlung eingeht. Datenquelle Dies ist ein explizites Ereignis, das im Aktivitäts- oder Korrespondenzprotokoll für die Rechnung innerhalb der HighRadius Collections Cloud erfasst wird. Jede gesendete Mahnung wird einen entsprechenden Eintrag und Zeitstempel haben. Erfassen Erfasst aus dem mit Zeitstempel versehenen Kommunikationsprotokoll, das der Rechnung zugeordnet ist. Ereignistyp explicit
	Zahlung gebucht	Stellt den Abschluss des Cash-Application-Prozesses dar, bei dem eine erhaltene Zahlung erfolgreich abgeglichen und einer bestimmten Rechnung zugewiesen wurde, wodurch der offene Saldo ausgeglichen wird.
Bedeutung Diese Aktivität schließt den Zahlungsbearbeitungszyklus ab. Die Zeitspanne zwischen „Zahlung erhalten“ und „Zahlung gebucht“ zeigt die Effizienz des Cash-Application-Prozesses auf. Datenquelle Dieses Ereignis wird aus dem Buchungsdatum- oder Ausgleichsdatumfeld des RechnungsDatensatzes erfasst. Dieser Zeitstempel wird erfasst, wenn die Cash Application abgeschlossen ist. Erfassen Erfasst vom 'Buchungsdatum' oder 'Abstimmungsdatum' (`clearing date`) Zeitstempel auf der Buchungsposition der Rechnung. Ereignistyp explicit
	Zahlungsversprechen erstellt	Diese Aktivität tritt auf, wenn ein Kunde eine Verpflichtung eingeht, eine Rechnung zu einem zukünftigen Datum zu bezahlen, und der Inkassosachbearbeiter dieses Versprechen im System erfasst. Dies ist ein positives Zwischenergebnis.
Bedeutung Die Verfolgung von Zahlungsversprechen hilft bei der Cashflow-Prognose und der Bewertung der Effektivität der Inkassomitarbeiter. Sie ermöglicht auch die Analyse gebrochener Versprechen, bei denen die Zahlung nicht bis zum versprochenen Datum eingeht. Datenquelle Dies ist ein explizites Ereignis, das in HighRadius protokolliert wird, wenn ein Sachbearbeiter einen „Zahlungsversprechen“-Datensatz erstellt, der mit einer Rechnung verknüpft ist. Dieser Datensatz hat einen eigenen Erstellungszeitstempel. Erfassen Erfasst vom Erstellungs-Zeitstempel des 'Zahlungsversprechen'-Objekts in HighRadius. Ereignistyp explicit

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So erhalten Sie Ihre Daten von HighRadius

Schritte

Reporting- und Analysen-Modul öffnen: Melden Sie sich in HighRadius mit einem Benutzer an, der Berechtigungen für benutzerdefinierte Berichte besitzt. Navigieren Sie im Hauptmenü zum Bereich Reporting und Analysen.
Neuen Bericht erstellen: Starten Sie die Erstellung eines neuen Berichts. Wählen Sie ein Basisobjekt als Anker, z. B. Invoices oder Open A/R. Vergeben Sie einen klaren Namen wie ProcessMind_Credit_Collections_Log.
Rechnungsattribute festlegen: Fügen Sie die Basis-Rechnungsfelder hinzu, darunter InvoiceNumber, CustomerId, InvoiceAmount, PaymentTerms, DueDate und PaymentStatus. Diese bilden die Basisspalten für jedes Event.
Daten aus verwandten Objekten (Ereignisse) hinzufügen: Dies ist der wichtigste Schritt. Verknüpfen Sie Daten aus verschiedenen HighRadius-Objekten, um alle 15 erforderlichen Aktivitäten zu erfassen. Verwenden Sie die Funktionalität des Report Builders, um zusätzliche Datenquellen für die Event-Details einzubinden.
Bericht als Event Log strukturieren: Konfigurieren Sie den Bericht so, dass pro Event eine Zeile ausgegeben wird. Dies erfordert meist das Zusammenführen (Union) von Datenblöcken statt einfacher Joins. Ordnen Sie jedem Block das entsprechende Datumsfeld der Spalte Ereigniszeitpunkt (Event Time) zu und vergeben Sie manuell den passenden ActivityName.
Event 'Payment Due Date Passed' konfigurieren: Dieses Event ist konditional. Erstellen Sie einen Block für Rechnungen, deren DueDate in der Vergangenheit liegt und deren PaymentStatus noch "Open" oder "Overdue" ist. Setzen Sie hier den ActivityName auf 'Payment Due Date Passed' und einsetzen Sie das DueDate als Ereigniszeitpunkt (Event Time).
Inkasso- und KlärungsDaten ergänzen: Stellen Sie sicher, dass Daten aus den Modulen Collections und Streitfalles enthalten sind. Verknüpfen Sie Objekte wie CollectorNotes, um den CollectorName zu erhalten, oder den Antrag bearbeitet.as Streitfalles-Objekt für den StreitfalleReason.
Filter setzen: Definieren Sie den Umfang des Exports. Begrenzen Sie den Zeitraum für Ereigniszeitpunkt (Event Time) (z. B. die letzten 6 Monate). Filtern Sie bei Bedarf nach Buchungskreisen oder Geschäftsbereichen.
Einblicke prüfen: Führen Sie den Bericht aus. Prüfen Sie, ob das Format dem Event Log entspricht: Eine Zeile pro Aktivität mit Spalten für InvoiceNumber, ActivityName, Ereigniszeitpunkt (Event Time) und weiteren Attributen.
Daten exportieren: Exportieren Sie den fertigen Bericht als CSV-Datei. Dieses Format lässt sich optimal in Process-Mining-Tools einlesen. Achten Sie auf die UTF-8-Codierung, um Darstellungsfehler zu vermeiden.
Abschlusprüfung: Öffnen Sie die CSV-Datei kurz in einem Tabellenprogramm. Prüfen Sie, ob alle 15 Aktivitäten vorhanden sind, die Zeitstempel korrekt formatiert sind und alle Pflichtfelder befüllt wurden, bevor Sie die Datei in ProcessMind hochladen.

Konfiguration

Berichtstyp: Ein benutzerdefinierter Bericht, der Daten aus mehreren Modulen kombiniert. Je nach HighRadius-Version wird dies oft als "Joined Report" bezeichnet oder erfordert mehrere Datenblöcke, die zusammengeführt werden.
Primäres Datenobjekt: Verwenden Sie das Objekt Invoices oder Accounts Receivable als Basis für Ihren Bericht.
Sekundäre Datenobjekte: Verknüpfen Sie weitere Objekte wie CreditRequests, CustomerCommunications, DunningHistory, CollectorActivityLog, PromiseToPay, StreitfalleCase und CashApplication.
Datumsfilter: Filtern Sie das primäre Zeitstempelfeld. Wir empfehlen einen Zeitraum von 3 bis 6 Monaten, um eine gute Balance zwischen Analysetiefe und Leistungsfähigkeit sicherzustellen: zum Beispiel Ereigniszeitpunkt (Event Time) innerhalb der letzten 180 Tage.
Statusfilter: Filtern Sie irrelevante Rechnungsstati wie "Storniert" oder "Entwurf" aus, sofern diese nicht explizit Teil Ihrer Prozessanalyse sein sollen.
Berechtigungen: Das Benutzerkonto, das den Bericht erstellt, benötigt Lesezugriff auf alle relevanten Module (Credit, Collections, Streitfalles und Cash Application), um einen vollständigen Datensatz zu sicherstellen.

a Beispielabfrage config

/*
 This is a configuration model for a HighRadius custom report. 
 It is not an executable SQL script but a blueprint for building the report in the UI.
 The report should be configured to UNION the following data blocks to create a single event log.
*/

// Report Name: ProcessMind_Credit_Collections_Log
// Report Output Format: CSV

// === BLOCK 1: Credit Limit Requested ===
{
  "ActivityName": "Credit Limit Requested",
  "Source Object": "CreditRequests",
  "Join Condition": "CreditRequests.CustomerId = Invoices.CustomerId",
  "Columns": {
    "InvoiceNumber": null, // May not be available at this stage
    "ActivityName": "Credit Limit Requested",
    "EventTime": "CreditRequests.RequestTimestamp",
    "CollectorName": "CreditRequests.CreditAnalystName",
    "CustomerId": "CreditRequests.CustomerId",
    "InvoiceAmount": null,
    "PaymentTerms": null,
    "DueDate": null,
    "PaymentStatus": null,
    "DisputeReason": null
  }
}

// === BLOCK 2: Credit Limit Approved ===
{
  "ActivityName": "Credit Limit Approved",
  "Source Object": "CreditRequests",
  "Join Condition": "CreditRequests.CustomerId = Invoices.CustomerId",
  "Columns": {
    "InvoiceNumber": null, // May not be available at this stage
    "ActivityName": "Credit Limit Approved",
    "EventTime": "CreditRequests.ApprovalTimestamp",
    "CollectorName": "CreditRequests.CreditAnalystName",
    "CustomerId": "CreditRequests.CustomerId",
    "InvoiceAmount": null,
    "PaymentTerms": null,
    "DueDate": null,
    "PaymentStatus": null,
    "DisputeReason": null
  }
}

// === BLOCK 3: Invoice Generated ===
{
  "ActivityName": "Invoice Generated",
  "Source Object": "Invoices",
  "Columns": {
    "InvoiceNumber": "Invoices.InvoiceNumber",
    "ActivityName": "Invoice Generated",
    "EventTime": "Invoices.CreationTimestamp",
    "CollectorName": null,
    "CustomerId": "Invoices.CustomerId",
    "InvoiceAmount": "Invoices.InvoiceAmount",
    "PaymentTerms": "Invoices.PaymentTerms",
    "DueDate": "Invoices.DueDate",
    "PaymentStatus": "Invoices.PaymentStatus",
    "DisputeReason": null
  }
}

// === BLOCK 4: Invoice Sent to Customer ===
{
  "ActivityName": "Invoice Sent to Customer",
  "Source Object": "CustomerCommunications",
  "Filter": "CustomerCommunications.Type = 'Invoice Delivery'",
  "Columns": {
    "InvoiceNumber": "CustomerCommunications.InvoiceNumber",
    "ActivityName": "Invoice Sent to Customer",
    "EventTime": "CustomerCommunications.SentTimestamp",
    "CollectorName": null,
    "CustomerId": "[From joined Invoice]",
    "InvoiceAmount": "[From joined Invoice]",
    "PaymentTerms": "[From joined Invoice]",
    "DueDate": "[From joined Invoice]",
    "PaymentStatus": "[From joined Invoice]",
    "DisputeReason": null
  }
}

// === BLOCK 5: Payment Due Date Passed ===
{
  "ActivityName": "Payment Due Date Passed",
  "Source Object": "Invoices",
  "Filter": "Invoices.DueDate < CURRENT_DATE AND Invoices.PaymentStatus = 'Open'",
  "Columns": {
    "InvoiceNumber": "Invoices.InvoiceNumber",
    "ActivityName": "Payment Due Date Passed",
    "EventTime": "Invoices.DueDate",
    "CollectorName": "Invoices.AssignedCollector",
    "CustomerId": "Invoices.CustomerId",
    "InvoiceAmount": "Invoices.InvoiceAmount",
    "PaymentTerms": "Invoices.PaymentTerms",
    "DueDate": "Invoices.DueDate",
    "PaymentStatus": "Invoices.PaymentStatus",
    "DisputeReason": null
  }
}

// === BLOCK 6: Overdue Reminder Sent ===
{
  "ActivityName": "Overdue Reminder Sent",
  "Source Object": "DunningHistory",
  "Filter": "DunningHistory.Action = 'Reminder'",
  "Columns": {
    "InvoiceNumber": "DunningHistory.InvoiceNumber",
    "ActivityName": "Overdue Reminder Sent",
    "EventTime": "DunningHistory.ExecutionTimestamp",
    "CollectorName": null, // Often automated
    "CustomerId": "[From joined Invoice]",
    "InvoiceAmount": "[From joined Invoice]",
    "PaymentTerms": "[From joined Invoice]",
    "DueDate": "[From joined Invoice]",
    "PaymentStatus": "[From joined Invoice]",
    "DisputeReason": null
  }
}

// === BLOCK 7: Dunning Procedure Initiated ===
{
  "ActivityName": "Dunning Procedure Initiated",
  "Source Object": "DunningHistory",
  "Filter": "DunningHistory.Action = 'Dunning Level 1'",
  "Columns": {
    "InvoiceNumber": "DunningHistory.InvoiceNumber",
    "ActivityName": "Dunning Procedure Initiated",
    "EventTime": "DunningHistory.ExecutionTimestamp",
    "CollectorName": null, // Often automated
    "CustomerId": "[From joined Invoice]",
    "InvoiceAmount": "[From joined Invoice]",
    "PaymentTerms": "[From joined Invoice]",
    "DueDate": "[From joined Invoice]",
    "PaymentStatus": "[From joined Invoice]",
    "DisputeReason": null
  }
}

// === BLOCK 8: Collection Call Logged ===
{
  "ActivityName": "Collection Call Logged",
  "Source Object": "CollectorActivityLog",
  "Filter": "CollectorActivityLog.Type = 'Call'",
  "Columns": {
    "InvoiceNumber": "CollectorActivityLog.InvoiceNumber",
    "ActivityName": "Collection Call Logged",
    "EventTime": "CollectorActivityLog.ActivityTimestamp",
    "CollectorName": "CollectorActivityLog.CollectorName",
    "CustomerId": "[From joined Invoice]",
    "InvoiceAmount": "[From joined Invoice]",
    "PaymentTerms": "[From joined Invoice]",
    "DueDate": "[From joined Invoice]",
    "PaymentStatus": "[From joined Invoice]",
    "DisputeReason": null
  }
}

// === BLOCK 9: Promise to Pay Created ===
{
  "ActivityName": "Promise to Pay Created",
  "Source Object": "PromiseToPay",
  "Columns": {
    "InvoiceNumber": "PromiseToPay.InvoiceNumber",
    "ActivityName": "Promise to Pay Created",
    "EventTime": "PromiseToPay.CreationTimestamp",
    "CollectorName": "PromiseToPay.CreatedByCollector",
    "CustomerId": "[From joined Invoice]",
    "InvoiceAmount": "[From joined Invoice]",
    "PaymentTerms": "[From joined Invoice]",
    "DueDate": "[From joined Invoice]",
    "PaymentStatus": "[From joined Invoice]",
    "DisputeReason": null
  }
}

// === BLOCK 10: Dispute Registered ===
{
  "ActivityName": "Dispute Registered",
  "Source Object": "DisputeCase",
  "Columns": {
    "InvoiceNumber": "DisputeCase.InvoiceNumber",
    "ActivityName": "Dispute Registered",
    "EventTime": "DisputeCase.CreationTimestamp",
    "CollectorName": "DisputeCase.AssignedAnalyst",
    "CustomerId": "[From joined Invoice]",
    "InvoiceAmount": "[From joined Invoice]",
    "PaymentTerms": "[From joined Invoice]",
    "DueDate": "[From joined Invoice]",
    "PaymentStatus": "Disputed",
    "DisputeReason": "DisputeCase.ReasonCode"
  }
}

// === BLOCK 11: Dispute Resolved ===
{
  "ActivityName": "Dispute Resolved",
  "Source Object": "DisputeCase",
  "Filter": "DisputeCase.Status = 'Closed' OR DisputeCase.Status = 'Resolved'",
  "Columns": {
    "InvoiceNumber": "DisputeCase.InvoiceNumber",
    "ActivityName": "Dispute Resolved",
    "EventTime": "DisputeCase.ResolutionTimestamp",
    "CollectorName": "DisputeCase.AssignedAnalyst",
    "CustomerId": "[From joined Invoice]",
    "InvoiceAmount": "[From joined Invoice]",
    "PaymentTerms": "[From joined Invoice]",
    "DueDate": "[From joined Invoice]",
    "PaymentStatus": "[From joined Invoice]",
    "DisputeReason": "DisputeCase.ReasonCode"
  }
}

// === BLOCK 12: Payment Received ===
{
  "ActivityName": "Payment Received",
  "Source Object": "CashApplication.Payments",
  "Columns": {
    "InvoiceNumber": null, // Often matched later
    "ActivityName": "Payment Received",
    "EventTime": "CashApplication.Payments.PaymentDate",
    "CollectorName": null,
    "CustomerId": "CashApplication.Payments.CustomerId",
    "InvoiceAmount": null,
    "PaymentTerms": null,
    "DueDate": null,
    "PaymentStatus": null,
    "DisputeReason": null
  }
}

// === BLOCK 13: Payment Posted ===
{
  "ActivityName": "Payment Posted",
  "Source Object": "CashApplication.AppliedPayments",
  "Columns": {
    "InvoiceNumber": "CashApplication.AppliedPayments.InvoiceNumber",
    "ActivityName": "Payment Posted",
    "EventTime": "CashApplication.AppliedPayments.ApplicationTimestamp",
    "CollectorName": null,
    "CustomerId": "[From joined Invoice]",
    "InvoiceAmount": "[From joined Invoice]",
    "PaymentTerms": "[From joined Invoice]",
    "DueDate": "[From joined Invoice]",
    "PaymentStatus": "[From joined Invoice]",
    "DisputeReason": null
  }
}

// === BLOCK 14: Invoice Settled ===
{
  "ActivityName": "Invoice Settled",
  "Source Object": "Invoices",
  "Filter": "Invoices.Status = 'Closed' AND Invoices.ClosureReason = 'Paid'",
  "Columns": {
    "InvoiceNumber": "Invoices.InvoiceNumber",
    "ActivityName": "Invoice Settled",
    "EventTime": "Invoices.ClosureTimestamp",
    "CollectorName": null,
    "CustomerId": "Invoices.CustomerId",
    "InvoiceAmount": "Invoices.InvoiceAmount",
    "PaymentTerms": "Invoices.PaymentTerms",
    "DueDate": "Invoices.DueDate",
    "PaymentStatus": "Paid",
    "DisputeReason": null
  }
}

// === BLOCK 15: Invoice Written Off ===
{
  "ActivityName": "Invoice Written Off",
  "Source Object": "Invoices",
  "Filter": "Invoices.Status = 'Closed' AND Invoices.ClosureReason = 'Write-Off'",
  "Columns": {
    "InvoiceNumber": "Invoices.InvoiceNumber",
    "ActivityName": "Invoice Written Off",
    "EventTime": "Invoices.ClosureTimestamp",
    "CollectorName": "Invoices.AssignedCollector",
    "CustomerId": "Invoices.CustomerId",
    "InvoiceAmount": "Invoices.InvoiceAmount",
    "PaymentTerms": "Invoices.PaymentTerms",
    "DueDate": "Invoices.DueDate",
    "PaymentStatus": "Written Off",
    "DisputeReason": null
  }
}

Schritte

Voraussetzungen: Stellen Sie sicher, dass Python 3.6+ sowie die Bibliotheken pandas und requests installiert sind (pip install pandas requests). Zudem benötigen Sie API-ZugangsDaten (Client ID und Client Secret) von Ihrem HighRadius-Administrator mit Lesezugriff auf Rechnungen, Inkasso, Streitfälle und Zahlungen.
Skript-Initialisierung: Erstellen Sie eine Python-Datei, z. B. extract_hr_data.py. Importieren Sie die Bibliotheken (requests, pandas, datetime) und definieren Sie Konstanten für die API-Basis-URL, die ZugangsDaten und den gewünschten Zeitraum für die Extraktion.
Authentifizierung implementieren: Erstellen Sie eine Funktion für den Login. Diese sendet Client ID und Secret per POST-Request an den Authentifizierungs-Endpunkt (z. B. /auth/v1/token) und ruft den Bearer-Token ab, der für alle weiteren Anfragen benötigt wird.
Primäre RechnungsDaten abrufen: Implementieren Sie eine Funktion zur Abfrage des Rechnungs-Endpunkts (z. B. /invoices/v1/search). Integrieren Sie eine Paginierung, um alle Datensätze im gewählten Zeitraum iterativ abzurufen. Speichern Sie die Resultate in einer Listee von Dictionaries.
Zugehörige ObjektDaten abrufen: Erstellen Sie Funktionen für ZusatzDaten wie Streitfälle, Inkassonotizen und Zahlungen. Diese fragen Endpunkte wie /disputes/v1/search oder /collections/v1/notes ab. Laden Sie diese Datenmengen am besten gesammelt (Bulk) statt für jede Rechnung einzeln.
Event Log strukturieren: Initialisieren Sie eine Listee für Ihre Event-Log-Zeilen. Das Skript wandelt jede relevante Aktion in ein standardisiertes Dictionary (eine Zeile im Log) um, das Felder wie InvoiceNumber, ActivityName, Ereigniszeitpunkt (Event Time) und weitere Attribute enthält.
Lebenszyklus-Ereignisse generieren: Gehen Sie Ihre Rechnungsliste durch. Erstellen Sie Ereignisse wie 'Rechnung erstellt', 'Rechnung versendet', 'Rechnung beglichen' und 'Rechnung ausgebucht' basierend auf Erstellungsdatum, Protokollen und Statusfeldern.
'Zahlungsziel überschritten' berechnen: Fügen Sie in der Schleife Logik für das berechnete Event 'Payment Due Date Passed' hinzu. Prüfen Sie, ob das Fälligkeitsdatum überschritten und die Rechnung noch offen ist. Als Ereigniszeitpunkt (Event Time) dient hier das Fälligkeitsdatum selbst.
Inkasso- & Streitfall-Ereignisse: Verarbeiten Sie die Daten aus den entsprechenden Endpunkten. Erstellen Sie Event-Zeilen für Mahnungen, Anrufe, Zahlungsversprechen oder Reklamationen (z. B. 'Zahlungserinnerung gesendet', 'Streitfall registriert'). Ordnen Sie Details wie CollectorName und StreitfalleReason zu.
ZahlungsEvents generieren: Verwenden Sie die Daten aus dem Cash Application Modul. Erstellen Sie Ereignisse für 'Zahlung erhalten' (Bankdatum) und 'Zahlung verbucht' (Datum der Verrechnung mit der Rechnung).
Daten zusammenführen: Wandeln Sie die Listee der Event-Dictionaries in einen pandas DatenFrame um. Sortieren Sie die Daten und stellen Sie sicher, dass die Spalte Ereigniszeitpunkt (Event Time) ein einheitliches Zeitformat verwendet (YYYY-MM-DD HH:MI:SS).
CSV-Export: Verwenden Sie to_csv, um den DatenFrame als Datei zu speichern (z. B. highradius_Event_log.csv). Mit index=False verhindern Sie, dass der Index als eigene Spalte geschrieben wird. Die Datei ist nun bereit für den Upload in ProcessMind.

Konfiguration

API-ZugangsDaten: Ein dedizierter API-Benutzer mit Client ID und Client Secret ist erforderlich. Der Benutzer muss über Leseberechtigungen für alle relevanten API-Endpunkte verfügen, einschließlich Rechnungen, Kunden, Inkassoaktivitäten, Streitfälle und Cash Application.
Zeitraum: Das Python-Skript enthält die Variablen START_DATE und END_DATE. Es ist wichtig, einen spezifischen und angemessenen Zeitraum (z. B. 3 bis 6 Monate) festzulegen, um das Datenvolumen zu begrenzen und extrem lange Laufzeiten zu vermeiden. Filtern Sie basierend auf einem indexierten Datumsfeld wie dem Rechnungs- oder Änderungsdatum.
Endpunkt-URLs: Die spezifischen Pfade der API-Endpunkte (z. B. /invoices/v1/search) dienen als Platzhalter. Bitte gleichen Sie die korrekten URLs mit der HighRadius-API-Dokumentation Ihres Unternehmens ab.
Paginierungsparameter: Das Skript muss den Paginierungsmechanismus der API korrekt verarbeiten. In der Regel geschieht dies über limit- und offset-Parameter oder einen cursorbasierten Ansatz. Eine Seitengröße von 100 bis 500 Datensätzen ist meist ein guter Startwert.
Umgebung: Das Skript sollte in einer stabilen Umgebung mit ausreichend Arbeitsspeicher ausgeführt werden, um die Datenframes (besonders bei großen Exporten) zu bewältigen. Ein Server ist für Produktive Extraktionen besser geeignet als ein lokaler Rechner.
Benutzerdefinierte Felder: Falls Ihr Prozess auf benutzerdefinierten Feldern in HighRadius basiert, muss das Skript so angepasst werden, dass diese Felder abgefragt und im Output berücksichtigt werden.

a Beispielabfrage python

import requests
import pandas as pd
from datetime import datetime, time

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Configuration Settings ---
HIGH RADIUS_BASE_URL = class="hl-string">"https://[your-highradius-instance].highradius.com/api"
CLIENT_ID = class="hl-string">"[Your_Client_ID]"
CLIENT_SECRET = class="hl-string">"[Your_Client_Secret]"
START_DATE = class="hl-string">"2023-01-01"
END_DATE = class="hl-string">"2023-06-30"

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Helper Functions ---
def get_auth_token():
    class="hl-string">"""Authenticates with HighRadius and returns a bearer token."""
    auth_url = fclass="hl-string">"{HIGH RADIUS_BASE_URL}/auth/v1/token"
    payload = {
        class="hl-string">'grant_type': class="hl-string">'client_credentials',
        class="hl-string">'client_id': CLIENT_ID,
        class="hl-string">'client_secret': CLIENT_SECRET
    }
    response = requests.post(auth_url, data=payload)
    response.raise_for_status() class=class="hl-string">"hl-comment"># Raises an exception for bad status codes
    return response.json()[class="hl-string">'access_token']

def fetch_paginated_data(endpoint, params, headers):
    class="hl-string">"""Fetches all pages of data from a given HighRadius endpoint."""
    all_data = []
    page = 0
    limit = 200 class=class="hl-string">"hl-comment"># Records per page
    while True:
        params[class="hl-string">'offset'] = page * limit
        params[class="hl-string">'limit'] = limit
        response = requests.get(fclass="hl-string">"{HIGH RADIUS_BASE_URL}{endpoint}", headers=headers, params=params)
        response.raise_for_status()
        data = response.json()
        records = data.get(class="hl-string">'data', []) class=class="hl-string">"hl-comment"># Adjust based on actual API response structure
        if not records:
            break
        all_data.extend(records)
        page += 1
    return all_data

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Main Extraction Logic ---
def main():
    class="hl-string">"""Main function to extract, transform, and save the event log."""
    print(class="hl-string">"Starting HighRadius data extraction...")
    auth_token = get_auth_token()
    headers = {class="hl-string">'Authorization': fclass="hl-string">'Bearer {auth_token}'}
    events = []

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Fetch all relevant invoices in the date range
    print(class="hl-string">"Fetching invoice data...")
    invoice_params = {class="hl-string">'creationDate_gte': START_DATE, class="hl-string">'creationDate_lte': END_DATE}
    invoices = fetch_paginated_data(class="hl-string">"/invoices/v1/search", invoice_params, headers)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Fetch related data in bulk to reduce API calls
    invoice_ids = [inv[class="hl-string">'invoiceNumber'] for inv in invoices]
    print(fclass="hl-string">"Fetching related data for {len(invoice_ids)} invoices...")

    notes = fetch_paginated_data(class="hl-string">"/collections/v1/notes", {class="hl-string">'invoiceNumber_in': class="hl-string">','.join(invoice_ids)}, headers)
    disputes = fetch_paginated_data(class="hl-string">"/disputes/v1/search", {class="hl-string">'invoiceNumber_in': class="hl-string">','.join(invoice_ids)}, headers)
    payments = fetch_paginated_data(class="hl-string">"/cashapp/v1/applications", {class="hl-string">'invoiceNumber_in': class="hl-string">','.join(invoice_ids)}, headers)
    credit_requests = fetch_paginated_data(class="hl-string">"/credit/v1/requests", {class="hl-string">'requestDate_gte': START_DATE, class="hl-string">'requestDate_lte': END_DATE}, headers)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Create dictionaries for quick lookups
    notes_by_invoice = {k: [n for n in notes if n[class="hl-string">'invoiceNumber'] == k] for k in invoice_ids}
    disputes_by_invoice = {k: [d for d in disputes if d[class="hl-string">'invoiceNumber'] == k] for k in invoice_ids}
    payments_by_invoice = {k: [p for p in payments if p[class="hl-string">'invoiceNumber'] == k] for k in invoice_ids}
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Process each invoice to create events
    print(class="hl-string">"Transforming data into event log...")
    for invoice in invoices:
        common_attrs = {
            class="hl-string">'InvoiceNumber': invoice.get(class="hl-string">'invoiceNumber'),
            class="hl-string">'CustomerId': invoice.get(class="hl-string">'customer', {}).get(class="hl-string">'id'),
            class="hl-string">'InvoiceAmount': invoice.get(class="hl-string">'invoiceAmount'),
            class="hl-string">'PaymentTerms': invoice.get(class="hl-string">'paymentTerms'),
            class="hl-string">'DueDate': invoice.get(class="hl-string">'dueDate'),
            class="hl-string">'PaymentStatus': invoice.get(class="hl-string">'paymentStatus'),
            class="hl-string">'CollectorName': invoice.get(class="hl-string">'collector', {}).get(class="hl-string">'name'),
            class="hl-string">'DisputeReason': None
        }

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Invoice Generated
        events.append({**common_attrs, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Invoice Generated', class="hl-string">'EventTime': invoice.get(class="hl-string">'creationDate')})
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Invoice Sent to Customer (example from correspondence log)
        if invoice.get(class="hl-string">'sentDate'):
            events.append({**common_attrs, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Invoice Sent to Customer', class="hl-string">'EventTime': invoice.get(class="hl-string">'sentDate')})

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Payment Due Date Passed (calculated)
        due_date_obj = datetime.strptime(invoice.get(class="hl-string">'dueDate'), class="hl-string">'%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%fZ').date()
        if due_date_obj < datetime.today().date() and invoice.get(class="hl-string">'paymentStatus') not in [class="hl-string">'PAID', class="hl-string">'CLOSED']:
            event_time_at_due_date = datetime.combine(due_date_obj, time(23, 59, 59)).isoformat()
            events.append({**common_attrs, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Payment Due Date Passed', class="hl-string">'EventTime': event_time_at_due_date})

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Invoice Settled / Written Off
        if invoice.get(class="hl-string">'closeDate'):
            if invoice.get(class="hl-string">'paymentStatus') == class="hl-string">'PAID':
                events.append({**common_attrs, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Invoice Settled', class="hl-string">'EventTime': invoice.get(class="hl-string">'closeDate')})
            elif invoice.get(class="hl-string">'statusReason') == class="hl-string">'WRITTEN_OFF':
                events.append({**common_attrs, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Invoice Written Off', class="hl-string">'EventTime': invoice.get(class="hl-string">'closeDate')})

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Process related notes for this invoice
        for note in notes_by_invoice.get(invoice[class="hl-string">'invoiceNumber'], []):
            activity_map = {
                class="hl-string">'REMINDER_SENT': class="hl-string">'Overdue Reminder Sent',
                class="hl-string">'DUNNING_STARTED': class="hl-string">'Dunning Procedure Initiated',
                class="hl-string">'COLLECTION_CALL': class="hl-string">'Collection Call Logged',
                class="hl-string">'PROMISE_TO_PAY': class="hl-string">'Promise to Pay Created'
            }
            activity_name = activity_map.get(note.get(class="hl-string">'noteType'))
            if activity_name:
                events.append({**common_attrs, class="hl-string">'ActivityName': activity_name, class="hl-string">'EventTime': note.get(class="hl-string">'creationDate'), class="hl-string">'CollectorName': note.get(class="hl-string">'createdBy')})

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Process related disputes for this invoice
        for dispute in disputes_by_invoice.get(invoice[class="hl-string">'invoiceNumber'], []):
            events.append({**common_attrs, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Dispute Registered', class="hl-string">'EventTime': dispute.get(class="hl-string">'creationDate'), class="hl-string">'DisputeReason': dispute.get(class="hl-string">'reasonCode')})
            if dispute.get(class="hl-string">'resolutionDate'):
                events.append({**common_attrs, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Dispute Resolved', class="hl-string">'EventTime': dispute.get(class="hl-string">'resolutionDate'), class="hl-string">'DisputeReason': dispute.get(class="hl-string">'reasonCode')})
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Process related payments for this invoice
        for payment in payments_by_invoice.get(invoice[class="hl-string">'invoiceNumber'], []):
            if payment.get(class="hl-string">'paymentReceivedDate'):
                events.append({**common_attrs, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Payment Received', class="hl-string">'EventTime': payment.get(class="hl-string">'paymentReceivedDate')})
            if payment.get(class="hl-string">'applicationDate'):
                events.append({**common_attrs, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Payment Posted', class="hl-string">'EventTime': payment.get(class="hl-string">'applicationDate')})

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Process credit requests (linked by customer ID)
    for request in credit_requests:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Note: Linking to a specific invoice is often not possible. Here we create a case-level event.
        class=class="hl-string">"hl-comment"># A more advanced logic could try to link based on customer and time proximity to an invoice.
        credit_attrs = {**common_attrs, class="hl-string">'InvoiceNumber': fclass="hl-string">"CREDIT-{request.get('customerId')}", class="hl-string">'CustomerId': request.get(class="hl-string">'customerId')}
        events.append({**credit_attrs, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Credit Limit Requested', class="hl-string">'EventTime': request.get(class="hl-string">'requestDate')})
        if request.get(class="hl-string">'status') == class="hl-string">'APPROVED' and request.get(class="hl-string">'approvalDate'):
            events.append({**credit_attrs, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Credit Limit Approved', class="hl-string">'EventTime': request.get(class="hl-string">'approvalDate')})

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Finalize DataFrame
    if not events:
        print(class="hl-string">"No events found for the specified criteria.")
        return

    df = pd.DataFrame(events)
    df[class="hl-string">'EventTime'] = pd.to_datetime(df[class="hl-string">'EventTime'], errors=class="hl-string">'coerce')
    df.dropna(subset=[class="hl-string">'InvoiceNumber', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTime'], inplace=True)
    df.sort_values(by=[class="hl-string">'InvoiceNumber', class="hl-string">'EventTime'], inplace=True)
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Save to CSV
    output_file = class="hl-string">'highradius_event_log.csv'
    df.to_csv(output_file, index=False, date_format=class="hl-string">'%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    print(fclass="hl-string">"Extraction complete. Event log saved to {output_file}")

if __name__ == class="hl-string">'__main__':
    main()

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