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Ihr Template für Zahlungsabwicklungsdaten

FIS Global

Zahlungsabwicklungs-Attribute (20) Zahlungsabwicklungs-Aktivitäten (13) Extraktionsleitfäden (1)

Ihr Template für Zahlungsabwicklungsdaten

Dieses Template bietet eine umfassende Anleitung zu den essenziellen Datenattributen und Prozessaktivitäten, die für eine effektive Analyse der Zahlungsabwicklung erforderlich sind. Es enthält auch praktische Hinweise, wie Sie diese kritischen Informationen aus Ihren Systemen extrahieren können. Nutzen Sie diese Ressource, um sicherzustellen, dass Sie alle notwendigen Daten für eine leistungsstarke Process Mining Initiative erfassen.

Empfohlene Attribute zur Erfassung
Wichtige Aktivitäten zur Verfolgung
Extraktionsanleitung

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Zahlungsabwicklungs-Attribute

Dies sind die empfohlenen Datenfelder, die Sie in Ihr Event Log für eine umfassende Analyse der Zahlungsabwicklung aufnehmen sollten.

3 Erforderlich 7 Empfohlen 10 Optional

	Name	Beschreibung
	Aktivitätsname ActivityName	Der Name des spezifischen Prozessschritts oder des aufgetretenen Events.
Beschreibung Dieses Feld erfasst die spezifische Aktion, die zu einem bestimmten Zeitpunkt ausgeführt wurde, wie 'Zahlungsanforderung erstellt' oder 'Zahlung abgewickelt'. Es definiert die Knoten im Process Map und bestimmt die Struktur des Prozessflows. Analysten verwenden dieses Attribut, um die Abfolge der Operationen zu verstehen. Es ist entscheidend für die Identifizierung von Abweichungen vom Idealpfad, das Erkennen übersprungener Schritte oder das Aufdecken redundanter Aktivitäten wie mehrfacher Genehmigungsschleifen. Bedeutung Es definiert das „Was“ des Prozesses und ermöglicht die Visualisierung von Prozesslandkarten sowie die Variantenanalyse. Datenquelle Konsultieren Sie die FIS Global Dokumentation Beispiele Zahlungsanforderung erstelltZahlungsdetails validiertZahlung genehmigtZahlung beglichen
	Ereignis-Timestamp EventTimestamp	Das spezifische Datum und die Uhrzeit, wann die Aktivität stattfand.
Beschreibung Dieses Attribut liefert den zeitlichen Kontext für jedes Event im Zahlungsprozess. Es erfasst den genauen Zeitpunkt, an dem eine Aktion vom System protokolliert wurde, und ermöglicht so die chronologische Reihenfolge der Aktivitäten. In der Analyse wird dies verwendet, um Dauern zwischen Schritten, gesamte Zykluszeiten und Durchsatzraten zu berechnen. Es ermöglicht die Identifizierung von Engpässen, indem es Verzögerungen zwischen spezifischen Prozessphasen hervorhebt. Bedeutung Eine zeitbasierte Analyse ist ohne dieses Feld unmöglich; es ist die Grundlage für alle Leistungs- und Effizienz-KPIs. Datenquelle Konsultieren Sie die FIS Global Dokumentation Beispiele 2023-10-12T08:30:15Z2023-10-12T09:45:00Z2023-10-13T14:20:10Z
	Payment Transaction ID PaymentTransactionId	Der eindeutige Bezeichner für die spezifische Zahlungsanweisung oder Transaktion.
Beschreibung Dieses Attribut dient als zentraler Schlüssel zur Verknüpfung aller Events innerhalb eines einzelnen Zahlungslebenszyklus. Es ermöglicht Analysten, die Zahlung von der initialen Anforderung über Validierung, Genehmigung und endgültige Abwicklung oder Abstimmung zu verfolgen. In der Analyse ist diese ID unerlässlich, um diskrete Events zu Prozessinstanzen zu gruppieren. Sie ermöglicht die Visualisierung des End-to-End Flows und ist die Grundlage für alle Case-Level Metriken, wie Zykluszeit und Nacharbeitsschleifen. Bedeutung Es ist der fundamentale Konnektor für `Process Mining`, der es ermöglicht, disparate Aktivitäten zu einer kohärenten Reise zu rekonstruieren. Datenquelle Konsultieren Sie die FIS Global Dokumentation Beispiele TRX-2023-899102PAY-US-99281ACH-7721-X99WIRE-2210-001
	Bearbeiter ProcessingUser	Der Bezeichner oder Name des Benutzers oder Systemagenten, der die Aktivität ausführt.
Beschreibung Dieses Attribut erfasst, wer oder was den Prozessschritt ausgeführt hat. Es kann zwischen menschlichen Bedienern (z. B. 'J.Smith') und automatisierten Systemkonten (z. B. 'SYSTEM_BATCH') unterscheiden. Diese Daten werden verwendet, um die Ressourcenauslastung zu analysieren, manuelle Engpässe zu identifizieren und die Funktionstrennung zu prüfen. Es hilft bei der Berechnung der 'Verarbeitungsnutzer-Auslastungsrate' und der Unterscheidung zwischen manuellen und automatisierten Aufgaben. Bedeutung Essenziell für Ressourcenanalyse, Automatisierungsraten und Compliance-Audits. Datenquelle Konsultieren Sie die FIS Global Dokumentation Beispiele jsmithSYSTEM_AUTOBOTmdoe_approverAPI_GATEWAY
	Geschäftseinheit BusinessUnit	Die interne Abteilung oder Einheit, die die Zahlung veranlasst hat.
Beschreibung Dieses Attribut ordnet die Zahlung einer spezifischen Organisationseinheit zu, wie 'Retail Banking', 'Commercial Lending' oder 'Treasury'. Es wird verwendet, um KPIs wie 'Zahlungsdurchsatz' und 'Durchschnittliche Zahlungszykluszeit' nach Abteilungen zu aggregieren. Dies hilft dem Management, die Leistung verschiedener Geschäftsbereiche zu vergleichen und Ressourcen effektiv zuzuweisen. Bedeutung Es ermöglicht internes Benchmarking und Verantwortlichkeit für die `Process`-Performance. Datenquelle Konsultieren Sie die FIS Global Dokumentation Beispiele TreasuryKreditorenbuchhaltungEinzelhandelsoperationenWealth Management
	Tatsächliches Abwicklungsdatum ActualSettlementDate	Das Datum, an dem die Zahlung tatsächlich finalisiert und abgewickelt wurde.
Beschreibung Dieses Attribut erfasst das effektive Datum, an dem Gelder überwiesen wurden oder die Transaktion als abgeschlossen galt. Es unterscheidet sich vom Verarbeitungs-Timestamp, da es das Valutadatum widerspiegelt. In der Analyse wird dies zusammen mit dem Fälligkeitsdatum verwendet, um die 'Pünktliche Zahlungsrate' zu berechnen. Es ist auch der Auslöser für die Abstimmungsphase, was es für die Analyse der 'Abstimmungszykluszeit für Zahlungen' unerlässlich macht. Bedeutung Es stellt den finanziellen Abschluss der Zahlung dar und ist entscheidend für die Cashflow-Analyse. Datenquelle Konsultieren Sie die FIS Global Dokumentation Beispiele 2023-11-022023-11-14
	Währungscode CurrencyCode	Der dreistellige ISO-Code, der die Währung der Zahlung angibt.
Beschreibung Dieses Attribut gibt die Währung für den Zahlungsbetrag an (z. B. USD, EUR, GBP). Es ist essenziell für die Normalisierung von Finanzdaten bei der Analyse globaler Zahlungsströme. In der Analyse ermöglicht dieses Feld die Segmentierung der Prozessleistung nach Währung, was oft mit verschiedenen Clearing-Systemen und Vorschriften korreliert. Es hilft, Variationen bei den Abwicklungszeiten für grenzüberschreitende im Vergleich zu nationalen Zahlungen zu erklären. Bedeutung Entscheidend für Multi-Währungs-Umgebungen, um Finanzvolumen korrekt zu interpretieren. Datenquelle Konsultieren Sie die FIS Global Dokumentation Beispiele USDEURGBPJPY
	Zahlungsart PaymentType	Die Klassifizierung der Zahlungsmethode oder des Zahlungsinstruments.
Beschreibung Dieses Attribut kategorisiert die Zahlung in Typen wie Wire, ACH, SEPA, Real-Time Payment (RTP) oder Scheck. Verschiedene Zahlungsarten folgen deutlich unterschiedlichen Verarbeitungsregeln und SLAs. Analysten verwenden dieses Feld, um die 'Abstimmungszykluszeit für Zahlungen' über verschiedene Kanäle hinweg zu vergleichen. Es hilft zu erklären, warum einige Zahlungen sofort abgewickelt werden, während andere Tage dauern, und stellt sicher, dass die Leistung am richtigen Benchmark gemessen wird. Bedeutung Dies ist die primäre Dimension für die Segmentierung von Prozessflüssen, da jeder Typ spezifische Routing- und Zeitmerkmale aufweist. Datenquelle Konsultieren Sie die FIS Global Dokumentation Beispiele BanküberweisungACH CreditSEPA InstantScheck
	Zahlungsbetrag PaymentAmount	Der monetäre Wert der Zahlungstransaktion.
Beschreibung Dieses Attribut repräsentiert den finanziellen Wert, der mit der Zahlungsanforderung verbunden ist. Es ist die primäre Metrik für die Analyse des finanziellen Durchsatzes und Risikos. Analysten verwenden dieses Feld, um Prozesse nach Zahlungen mit hohem oder niedrigem Wert zu segmentieren, die oft unterschiedliche Genehmigungswege haben. Es unterstützt das 'Zahlungsdurchsatz'-Dashboard und hilft zu identifizieren, ob hochvolumige Zahlungen aufgrund strengerer Prüfung längere Zykluszeiten aufweisen. Bedeutung Es fügt `Process Mining` die finanzielle Dimension hinzu und ermöglicht eine wertbasierte Priorisierung. Datenquelle Konsultieren Sie die FIS Global Dokumentation Beispiele 1500.00250.501000000.0045.99
	Zahlungsfälligkeitsdatum PaymentDueDate	Das Datum, bis zu dem die Zahlung voraussichtlich abgewickelt wird.
Beschreibung Dieses Attribut erfasst die Zahlungsfrist, wie vom Initiator angefordert oder in den Rechnungsbedingungen definiert. Es dient als Zielbenchmark für pünktliche Leistung. Dieses Feld ist entscheidend für das Dashboard 'Einhaltung der Zahlungsfristen'. Durch den Vergleich dieses Datums mit dem tatsächlichen 'Zahlung abgewickelt'-Datum können Analysten verspätete Zahlungen kennzeichnen, potenzielle Strafen berechnen und die Einhaltung von Lieferantenvereinbarungen bewerten. Bedeutung Es bietet die Grundlage für die Messung der Service-Level-Einhaltung und Pünktlichkeit. Datenquelle Konsultieren Sie die FIS Global Dokumentation Beispiele 2023-11-012023-11-15
	Absenderkonto SenderAccount	Die Kontonummer, von der die Gelder abgebucht werden.
Beschreibung Dieses Attribut identifiziert das Quellkonto für die Transaktion. Es bietet Granularität bei der Analyse von Zahlungen von spezifischen internen Konten. In der Analyse hilft es zu identifizieren, ob bestimmte Finanzierungskonten anfällig für Fehler (z. B. unzureichende Deckung) oder Verzögerungen sind. Es unterstützt die Abstimmung, indem es den Abgleich von Hauptbucheinträgen mit Prozessaktivitäten ermöglicht. Bedeutung Es ist grundlegend für die Finanzabstimmung und die Problemlösung auf Kontoebene. Datenquelle Konsultieren Sie die FIS Global Dokumentation Beispiele 123456789987654321ACC-TREASURY-01
	Durchlaufzeit (Tage) CycleTimeDays	Die Dauer in Tagen von der Anforderungserstellung bis zur Abwicklung.
Beschreibung Dieses berechnete Attribut misst die End-to-End Zeit des Prozesses. Es wird als Differenz zwischen dem Timestamp von 'Zahlung abgewickelt' und 'Zahlungsanforderung erstellt' berechnet. Es ist die primäre Metrik für den KPI 'Durchschnittliche Zahlungszykluszeit'. Eine solche Vorberechnung erleichtert die Analyse der Leistungsverteilung (z. B. Histogramme), um Ausreißer und Trends zu erkennen. Bedeutung Es quantifiziert die Gesamtgeschwindigkeit des `Process`. Datenquelle Abgeleitet von `EventTimestamp` Beispiele 1.50.25.0
	Empfängerland BeneficiaryCountry	Der Ländercode des Zahlungsempfängers.
Beschreibung Dieses Attribut identifiziert das Zielland der Gelder. Es wird verwendet, um zwischen nationalen und internationalen Zahlungen zu unterscheiden. Dieser Kontext ist entscheidend für die 'Überwachung der Zahlungs-Compliance' und die Routing-Analyse. Internationale Zahlungen umfassen oft unterschiedliche Vermittler, Compliance-Prüfungen und längere Zykluszeiten, daher hilft die Analyse der Leistung nach Land, diese Variablen zu isolieren. Bedeutung Es ist eine Schlüsseldimension für geografische Analysen und die Bewertung von Compliance-Risiken. Datenquelle Konsultieren Sie die FIS Global Dokumentation Beispiele USDECNGB
	Genehmigungsinstanz ApprovalAuthority	Die Rolle, Gruppe oder Einzelperson, die für die Autorisierung der Zahlung verantwortlich ist.
Beschreibung Dieses Attribut gibt an, welche Autorisierungsstufe oder spezifische Benutzergruppe die Zahlung genehmigen muss, oft basierend auf einem Betragsschwellenwert. Es hilft, das Routing des Genehmigungs-Workflows nachzuvollziehen. Analysten verwenden dies zur Unterstützung des Dashboards 'Engpässe bei der Zahlungsautorisierung'. Es ermöglicht die Aufschlüsselung der Genehmigungszeiten nach Autorisierungsstufe, um zu sehen, ob bestimmte Managementebenen Verzögerungen verursachen. Bedeutung Es ermöglicht die Organisationsanalyse der Genehmigungshierarchie und die Engpasserkennung. Datenquelle Konsultieren Sie die FIS Global Dokumentation Beispiele Level-1-ManagerCFOCompliance-TeamAutomatisiertes Genehmigungssystem
	Ist Manuelle Intervention IsManualIntervention	Ein Flag, das anzeigt, ob die Aktivität manuelle Arbeit involvierte.
Beschreibung Dieses boolesche Attribut kennzeichnet Aktivitäten oder Fälle, die menschliche Eingriffe erforderten, wie 'Zahlungsfehler behoben' oder manuelle Genehmigungen, im Gegensatz zur Straight-Through Processing (STP). Dies ist entscheidend für das Dashboard 'Rate manueller Zahlungseingriffe'. Es hilft, den Prozentsatz der Zahlungen zu quantifizieren, die nicht vollständig automatisiert sind, und zeigt Möglichkeiten für die digitale Transformation auf. Bedeutung Es unterscheidet zwischen automatisiertem Durchsatz und manuellem Aufwand und leitet die Berechnung des Automatisierungs-ROI an. Datenquelle Abgeleitet von ActivityName oder ProcessingUser Beispiele truefalsch
	Ist verspätete Zahlung IsLatePayment	Ein Flag, das anzeigt, ob die Zahlung nach dem Fälligkeitsdatum abgewickelt wurde.
Beschreibung Dies ist ein berechnetes boolesches Attribut. Es gibt True zurück, wenn das Datum der 'Zahlung abgewickelt' später ist als das 'Zahlungsfälligkeitsdatum'. Dieses Attribut ist der direkte Treiber für den KPI 'Pünktliche Zahlungsrate'. Es vereinfacht das Dashboarding, indem es Benutzern ermöglicht, problematische Fälle schnell zu filtern, ohne komplexe Datumslogik in der Visualisierungsebene verwenden zu müssen. Bedeutung Es vereinfacht das Ausnahme-Reporting und die Compliance-Analyse. Datenquelle Abgeleitet von PaymentDueDate und ActualSettlementDate Beispiele truefalsch
	Letzte Datenaktualisierung LastDataUpdate	Der Timestamp, wann der Datensatz zuletzt extrahiert oder aktualisiert wurde.
Beschreibung Dieses Attribut gibt die Aktualität der in der Analyse verwendeten Daten an. Es hilft Benutzern zu verstehen, ob sie Echtzeitdaten oder eine Momentaufnahme aus einer früheren Periode betrachten. Im Dashboarding wird dieses Feld oft verwendet, um ein 'Daten aktuell zum'-Label anzuzeigen. Es stellt sicher, dass Entscheidungen auf den relevantesten verfügbaren Informationen basieren und hilft bei der Verwaltung inkrementeller Datenlasten. Bedeutung Es stellt die `data` Aktualität sicher und schafft Vertrauen in die Pünktlichkeit der Berichterstattung. Datenquelle ETL-Prozess-Metadaten Beispiele 2023-10-14T00:00:00Z2023-10-15T06:00:00Z
	Payment Channel PaymentChannel	Der Kanal, über den die Zahlungsanforderung initiiert wurde.
Beschreibung Dieses Attribut beschreibt den Ursprung der Zahlungsanweisung, z. B. Online-Banking, Mobile App, API oder Filiale. Es hilft, den Eingabevektor der Transaktion zu verstehen. Analysten nutzen dies, um die Verarbeitungseffizienz über verschiedene Kanäle hinweg zu vergleichen. Zum Beispiel hilft es festzustellen, ob über API initiierte Zahlungen geringere Fehlerraten aufweisen als solche, die manuell in einer Filiale eingegeben wurden. Bedeutung Es unterstützt bei der Kanaloptimierung und dem Verständnis des Kundenverhaltens. Datenquelle Konsultieren Sie die FIS Global Dokumentation Beispiele Online BankingMobile AppCorporate GatewayFilialmitarbeiter
	Quellsystem SourceSystem	Der Name des Systems, in dem die Event Data entstanden sind.
Beschreibung Dieses Attribut identifiziert die spezifische Softwarekomponente oder Datenbank, aus der der Datensatz extrahiert wurde, wie das Core-Banking-System, das Payment Gateway oder das Sanktions-Screening-Tool. Es ist entscheidend für die Datenherkunft und -validierung. Bei der Analyse von End-to-End Flows, die mehrere Plattformen umfassen, hilft dieses Feld zu unterscheiden, wo spezifische Aktivitäten stattfanden, und unterstützt bei der Fehlerbehebung von Datenqualitätsproblemen. Bedeutung Es gewährleistet Rückverfolgbarkeit und Kontext, insbesondere in komplexen Umgebungen mit mehreren integrierten Zahlungs-Engines. Datenquelle Konsultieren Sie die FIS Global Dokumentation Beispiele FIS OPFTraxPaymentHub_01SanctionsScreeningDB
	Validierungsfehlercode ValidationErrorCode	Der Code oder Grund, der angibt, warum eine Zahlung die Validierung nicht bestanden hat.
Beschreibung Dieses Attribut wird gefüllt, wenn eine Zahlung die Aktivität 'Zahlungsfehler identifiziert' erreicht. Es enthält spezifische Details über den Fehler, wie 'Ungültige IBAN', 'Unzureichende Mittel' oder 'Fehlende Empfängeradresse'. Dieses Feld ist die Basis für das Dashboard 'Fehlerraten bei der Zahlungsdatenvalidierung'. Die Gruppierung nach diesem Attribut zeigt die häufigsten Ursachen für Nacharbeiten auf und ermöglicht gezielte Korrekturen bei der vorgelagerten Dateneingabe oder Systemkonfiguration. Bedeutung Es identifiziert die Grundursachen für `Process` Reibung und Nacharbeits-Schleifen. Datenquelle Konsultieren Sie die FIS Global Dokumentation Beispiele ERR-001: Ungültiges KontoERR-055: Sanktions-TrefferERR-009: Doppelte Transaktion

Erforderlich Empfohlen Optional

Zahlungsabwicklungs-Aktivitäten

Dies sind die entscheidenden `Prozessschritte` und `Meilensteine`, die Sie in Ihrem `Event Log` erfassen sollten, um eine präzise `Process Discovery` und `Prozessoptimierung` zu gewährleisten.

6 Empfohlen 7 Optional

	Aktivität	Beschreibung
	Zahlung abgestimmt	Dies ist die letzte buchhalterische Aktivität, bei der die Zahlungstransaktion mit einem Kontoauszug oder einem internen Hauptbucheintrag abgeglichen wird. Dies kann ein automatisierter Batch-Prozess oder eine manuelle Benutzeraktion sein.
Bedeutung Diese Aktivität markiert das absolute Ende des Zahlungslebenszyklus. Die Analyse der 'Abstimmungszykluszeit für Zahlungen' ist entscheidend für das Verständnis der Effizienz von Finanzabschlussprozessen. Datenquelle Oft abgeleitet aus der Befüllung eines 'reconciliation_date'-Feldes oder einer finalen Statusänderung zu 'Abgestimmt' in einem Finanz- oder Buchhaltungsmodul, das mit dem Zahlungssystem verbunden ist. Erfassen Identifiziert durch das Ausfüllen eines Abstimmungsdatums oder eine Statusänderung zu 'Abgestimmt'. Ereignistyp inferred
	Zahlung autorisiert	Stellt einen letzten Autorisierungsschritt dar, der oft für hochvolumige Zahlungen oder durch eine andere Instanz nach der anfänglichen Genehmigung erforderlich ist. Diese Aktion wird als explizites Event erfasst, wenn ein Benutzer mit Autorisierungsberechtigungen die Zahlung bestätigt.
Bedeutung Diese Aktivität ist entscheidend für das Dashboard 'Engpässe bei der Zahlungsautorisierung'. Die Trennung von 'Zahlung genehmigt' hilft, Verzögerungen in mehrstufigen Genehmigungsprozessen genau zu identifizieren. Datenquelle Wird in einem Audit- oder Transaktions-Log aufgezeichnet. Dieses Event wird ausgelöst, wenn ein Benutzer mit spezifischen Berechtigungen eine Zahlung bearbeitet, wodurch ein Datensatz mit dessen ID und einem Timestamp erstellt wird. Erfassen Ein expliziter Log-Eintrag wird erstellt, wenn ein Benutzer die endgültige Autorisierungsaktion durchführt. Ereignistyp explicit
	Zahlung beglichen	Diese Aktivität markiert den Abschluss des Geldtransfers, bei dem die Transaktion als finanziell abgewickelt gilt. Dies wird typischerweise erfasst, wenn eine endgültige Abwicklungsbestätigung vom Zahlungsnetzwerk oder Clearing House empfangen wird.
Bedeutung Dies ist der primäre Endpunkt zur Messung der Zahlungszykluszeit und der Pünktlichkeit von Zahlungen. Er kennzeichnet den erfolgreichen Abschluss des Kernprozesses der Zahlungsabwicklung. Datenquelle Abgeleitet von einer endgültigen Statusänderung des Zahlungsdatensatzes zu 'Abgewickelt', 'Abgeschlossen' oder 'Gebucht'. Diese Statusänderung wird durch Batch-Abwicklungsdateien oder Echtzeitnachrichten vom Clearing-System ausgelöst. Erfassen Eine Statusänderung bei der Zahlungstransaktion zu 'Abgewickelt' oder einem Äquivalent. Ereignistyp inferred
	Zahlung genehmigt	Ein wichtiger Meilenstein, bei dem ein autorisierter Benutzer die Zahlung genehmigt und so den Übergang zur nächsten Phase ermöglicht. Dies ist fast immer ein explizites Ereignis, das mit der ID des Genehmigers und einem Zeitstempel der Systemaktion protokolliert wird.
Bedeutung Dies ist ein kritischer Kontrollpunkt zur Messung der Genehmigungszykluszeiten und zur Sicherstellung der Einhaltung von Finanzkontrollen. Verzögerungen in dieser Phase können die pünktliche Zahlungsleistung erheblich beeinträchtigen. Datenquelle Erfasst in einer Genehmigungsprotokoll-Tabelle oder als explizites `Event` in der Haupttransaktionshistorie. Das `Event Log` würde die `Payment Transaction ID`, die `User ID` des Genehmigers und einen Genehmigungs-`Timestamp` verknüpfen. Erfassen Protokolliert, wenn ein Benutzer mit Genehmigungsrechten die Aktion 'genehmigen' für eine Zahlung ausführt. Ereignistyp explicit
	Zahlungsanforderung erstellt	Dies ist das erste Event im Zahlungslebenszyklus, das den Moment darstellt, in dem eine neue Zahlungstransaktion im FIS System initiiert wird. Dies wird typischerweise als expliziter Eintrag in einer Transaktionsprotokolltabelle erfasst, wenn ein Benutzer oder ein automatisiertes System eine neue Zahlungsanforderung einreicht.
Bedeutung Diese Aktivität dient als definitiver Start des Prozesses. Sie ist essenziell für die Messung der End-to-End Zahlungszykluszeit und die Analyse des gesamten Zahlungsdurchsatzes und -volumens. Datenquelle Aufgezeichnet in einer Kern-Transaktionstabelle, identifiziert durch den Erstellungs-`Timestamp`, der mit der `Payment Transaction ID` verknüpft ist. Suchen Sie in Tabellen wie 'Payment_Transactions' oder 'Payment_Requests' nach einem 'creation_date'- oder 'entry_date'-Feld. Erfassen `Event` protokolliert bei der Erstellung eines neuen Zahlungstransaktionsdatensatzes. Ereignistyp explicit
	Zahlungsanweisung gesendet	Diese Aktivität kennzeichnet den Zeitpunkt, zu dem das FIS System die finalisierte Zahlungsanweisung an das relevante Zahlungsnetzwerk, wie ACH, Fedwire oder SWIFT, sendet. Dies ist ein kritisches systemgeneriertes Event.
Bedeutung Dies ist ein wichtiger Meilenstein, der anzeigt, dass die Zahlung die interne Verarbeitungsumgebung verlassen hat. Er ist entscheidend für die Analyse der Routing-Effizienz und der Zeit, die für die externe Verarbeitung benötigt wird. Datenquelle Wird in einem Transaktions- oder Messaging-Log protokolliert, das die Kommunikation mit externen Zahlungsnetzwerken verfolgt. Suchen Sie nach einem Datensatz, der eine erfolgreiche ausgehende Nachrichtenübertragung mit einem Timestamp bestätigt. Erfassen Systemgeneriertes Event, wenn die Zahlungsnachricht an das Clearing-Netzwerk gesendet wird. Ereignistyp explicit
	Zahlung abgelehnt	Diese Aktivität tritt auf, wenn ein Genehmiger eine Zahlungsanforderung ablehnt, was typischerweise eine Korrektur und erneute Einreichung oder eine vollständige Stornierung erfordert. Dies ist eine explizite Benutzeraktion, die zu Audit-Zwecken protokolliert wird.
Bedeutung Die Verfolgung von Ablehnungen hilft, häufige Gründe für Zahlungsfehler, Prozessabweichungen und Nacharbeitsschleifen zu identifizieren. Sie hebt Probleme mit der anfänglichen Datenqualität oder Compliance hervor. Datenquelle Wird als explizites Event in einer Genehmigungs- oder Transaktionshistorientabelle protokolliert, wenn ein Genehmiger die Option „Ablehnen“ wählt. Der Datensatz enthält in der Regel einen Timestamp, die User-ID und oft einen Grundcode. Erfassen `Event` protokolliert, wenn ein Benutzer die Aktion 'ablehnen' für eine Zahlung ausführt. Ereignistyp explicit
	Zahlung bestätigt	Stellt den Empfang einer Bestätigung vom Zahlungsnetzwerk oder der Empfängerbank dar, dass die Zahlung eingegangen ist. Dieses Event wird durch eine eingehende Systemnachricht oder ein Status-Update ausgelöst.
Bedeutung Die Bestätigung gibt Gewissheit, dass die Zahlung ihr Ziel erreicht hat. Die Zeit zwischen 'Anweisung gesendet' und 'Bestätigt' misst die externe Netzwerklatenz und Bearbeitungszeit. Datenquelle Generiert durch das Parsen eingehender Bestätigungsnachrichten von Zahlungsnetzwerken. Das System aktualisiert den Zahlungsstatus und protokolliert einen Bestätigungs-`Timestamp`. Erfassen Eingehende Nachricht von einem Clearing-Netzwerk aktualisiert den Zahlungsstatus auf 'Bestätigt'. Ereignistyp explicit
	Zahlung zur Genehmigung gesendet	Repräsentiert den Zeitpunkt, an dem eine validierte Zahlung in den Genehmigungs-Workflow übermittelt wird. Dies wird typischerweise durch eine Statusänderung erfasst, die anzeigt, dass die Zahlung nun auf die Aktion eines Genehmigers wartet.
Bedeutung Diese Aktivität markiert den Beginn des Genehmigungs-Subprozesses. Die Analyse der Zeit zwischen dieser und 'Zahlung genehmigt' ist entscheidend, um Genehmigungsengpässe zu verstehen. Datenquelle Abgeleitet von einer Änderung im Statusfeld der Zahlung zu 'Zur Genehmigung ausstehend', 'Zur Genehmigung eingereicht' oder einem ähnlichen Status innerhalb eines `Workflows` oder Transaktionsstatus-`Logs`. Erfassen Eine Statusänderung bei der Zahlungstransaktion von 'Validiert' zu 'Zur Genehmigung ausstehend'. Ereignistyp inferred
	Zahlungsdetails validiert	Diese Aktivität bedeutet, dass die Zahlungsdaten anfängliche automatisierte Validierungsprüfungen auf Format, Vollständigkeit und Korrektheit bestanden haben. Sie wird oft aus einer Statusänderung des Zahlungsdatensatzes abgeleitet, zum Beispiel von 'Neu' zu 'Validiert' oder 'Genehmigung ausstehend'.
Bedeutung Die Verfolgung dieser Aktivität hilft, die Häufigkeit und den Ort von Dateneingabefehlern zu identifizieren. Sie ist eine Voraussetzung für die Analyse des KPI 'Fehlerrate bei der Zahlungsdatenvalidierung' und das Verständnis von Nacharbeitsquellen. Datenquelle Abgeleitet von einem Status- oder Zustandsänderungsfeld in der Zahlungstransaktionstabelle. Eine Änderung von einem Anfangszustand zu einem 'validierten' Zustand, zusammen mit einem entsprechenden `Timestamp`, kennzeichnet dieses `Event`. Erfassen Identifiziert durch eine Änderung im Zahlungsstatusfeld zu 'Validiert' oder einem ähnlichen Wert. Ereignistyp inferred
	Zahlungsfehler behoben	Kennzeichnet die Behebung eines zuvor identifizierten Zahlungsfehlers, wodurch die Zahlung erneut verarbeitet oder storniert werden kann. Dies ist eine explizite Aktion eines Benutzers, um den Ausnahmestatus zu löschen.
Bedeutung Diese Aktivität schließt die Ausnahmeschleife. Die Dauer zwischen 'Fehler identifiziert' und diesem Event ist ein Schlüsselmaß für die operative Effizienz bei der Ausnahmebehandlung. Datenquelle Wird protokolliert, wenn ein Benutzer ein Fehler-Flag löscht oder die Transaktion aus einer Exception-Queue verschiebt. Diese Aktion wird in einem Audit Trail oder einem Transaktions-Log mit einem Timestamp festgehalten. Erfassen Eine Benutzeraktion löscht den Fehlerstatus, der in einem Audit Log protokolliert wird. Ereignistyp explicit
	Zahlungsfehler identifiziert	Zeigt an, dass zu einem bestimmten Zeitpunkt im `Process` nach der anfänglichen Validierung ein Fehler entdeckt wurde, wie eine Ablehnung von der Empfängerbank oder ein internes Compliance-Flag. Dies ist oft ein explizites `Event`, das protokolliert wird, wenn eine Ausnahme ausgelöst wird.
Bedeutung Diese Aktivität ist der Einstiegspunkt für alle Nacharbeits- und Ausnahmebehandlungsschleifen. Sie ist essenziell für die Berechnung der KPIs für die Rate manueller Eingriffe und die Zeit zur Behebung von Zahlungsfehlern. Datenquelle Wird in einem Exception-Handling-Modul oder einem Transaktions-Log aufgezeichnet. Die Aufzeichnung kann automatisch durch eine Systemregel oder manuell durch einen Benutzer erfolgen, der ein Problem meldet, wobei ein Log mit Fehlercode und Timestamp erstellt wird. Erfassen Eine Ausnahme oder ein Fehlercode wird für die Zahlungstransaktion protokolliert. Ereignistyp explicit
	Zahlungsverzug identifiziert	Ein abgeleitetes Ereignis, das anzeigt, dass die Zahlung nach ihrem angegebenen Fälligkeitsdatum abgewickelt wurde. Diese Aktivität wird nicht explizit erfasst, sondern durch den Vergleich zweier Datumsfelder berechnet.
Bedeutung Diese berechnete Aktivität unterstützt direkt den KPI 'Pünktliche Zahlungsrate' und das Dashboard 'Einhaltung der Zahlungsfristen'. Sie hilft, die Auswirkungen von Prozessverzögerungen auf Lieferantenbeziehungen und potenzielle Verzugsgebühren zu quantifizieren. Datenquelle Dies wird nicht direkt extrahiert. Es wird während der Datentransformation berechnet, indem der 'Settlement Date' Timestamp mit dem Feld 'Payment Due Date' verglichen wird. Wenn das Abwicklungsdatum nach dem Fälligkeitsdatum liegt, wird dieses Event generiert. Erfassen Berechnet, wenn 'Abwicklungsdatum' > 'Fälligkeitsdatum der Zahlung'. Ereignistyp calculated

Extraktionsleitfäden

So erhalten Sie Ihre `data` von FIS Global

Schritte

Voraussetzungen und Einrichtung: Stellen Sie sicher, dass Python (Version 3.8 oder höher) und die erforderlichen Bibliotheken (requests, pandas) installiert sind. Sie benötigen gültige API-Zugangsdaten für den FIS Payment Hub, insbesondere eine Client ID, ein Client Secret und die Base API URL.
Konfiguration: Öffnen Sie das bereitgestellte Python-Skript. Aktualisieren Sie den Konfigurationsbereich oben mit Ihrer spezifischen API Base URL, Client ID und Client Secret. Legen Sie die Variablen START_DATE und END_DATE fest, um das Extraktionsfenster zu definieren.
Authentifizierung: Das Skript verwendet eine Hilfsfunktion zur Authentifizierung gegenüber dem FIS OAuth2-Endpunkt. Es ruft ein Bearer-Token ab, das anschließend in den Headern aller nachfolgenden API-Anfragen enthalten ist.
Transaktionen abrufen: Das Skript führt eine GET-Anfrage an den /payments-Endpunkt aus. Es implementiert eine Paginierungslogik, um Ergebnisse zu durchlaufen, bis alle Transaktionen innerhalb des Datumsbereichs abgerufen wurden. Es filtert nach relevanten Zahlungsarten basierend auf Ihrem Scope.
Ereignisverlauf abrufen: Für jede abgerufene Zahlungstransaktion tätigt das Skript einen sekundären Aufruf an den /payments/{id}/history- oder /audit-Endpunkt, um die Lebenszyklus-Ereignisse abzurufen. Diese verschachtelte Schleife stellt sicher, dass die detaillierte Historie erfasst wird.
Aktivitäten zuordnen: Das Skript enthält ein Mapping-Wörterbuch (Transformationslogik), das interne FIS-Statuscodes (z. B. STAT_INIT, STAT_VAL, STAT_ACK) in die erforderlichen Standard-Aktivitätsnamen wie „Zahlungsanforderung erstellt“ und „Zahlung bestätigt“ übersetzt.
Ableitende Ereignisse handhaben: Das Skript prüft speziell das ActualSettlementDate gegen das PaymentDueDate. Wenn das Abwicklungsdatum nach dem Fälligkeitsdatum liegt, generiert es synthetisch eine neue Ereigniszeile mit dem Titel „Verspätete Zahlung identifiziert“ und hängt diese an das Event Log an.
Attributextraktion: Während der Iteration extrahiert das Skript Schlüsselattribute wie Payment Amount, Currency und Business Unit. Diese werden für jedes Ereignis, das mit einer spezifischen Transaction ID verbunden ist, wiederholt, um einen umfangreichen Datensatz zu gewährleisten.
Validierung und Fehlerbehandlung: Das Skript enthält eine grundlegende Fehlerbehandlung für fehlgeschlagene API-Aufrufe (z. B. 429 Rate Limit oder 500 Server Error) und gibt den Fortschritt auf der Konsole aus. Es überspringt unvollständige Datensätze, bei denen kritische Zeitstempel fehlen.
Datenabflachung: Die verschachtelte JSON-Struktur der API wird mithilfe der Pandas-Bibliothek in ein tabellarisches Format abgeflacht. Jede Zeile stellt eine einzelne Aktivitätsinstanz dar.
Export: Schließlich exportiert das Skript den verarbeiteten DataFrame in eine CSV-Datei namens fis_payment_event_log.csv. Diese Datei ist mit Standard-Headern formatiert und bereit für die ProcessMind-Erfassung.
Abschlussprüfung: Öffnen Sie die generierte CSV-Datei. Überprüfen Sie, ob die Datumsspalten im ISO 8601-Format (JJJJ-MM-TTTHH:MM:SS) sind und die Aktivitätsspalte die im Skript zugeordneten menschenlesbaren Namen enthält.

Konfiguration

API_BASE_URL: Die Root-URL Ihrer Organisation für die FIS Payment Hub Instanz (z. B. https://api.fisglobal.com/paymenthub/v1).
CLIENT_ID / CLIENT_SECRET: OAuth2-Zugangsdaten zum Abrufen des Zugriffstokens. Diese müssen 'Lese'-Berechtigungen für Zahlungs- und Audit-Scopes haben.
START_DATE / END_DATE: Das Extraktionsfenster. Es wird empfohlen, Daten in 30-Tages-Abschnitten zu extrahieren, wenn das Volumen hoch ist (über 100.000 Zahlungen pro Monat).
PAGE_SIZE: Auf 100 oder 500 setzen, je nach API-Performance-Einschränkungen, um den Datendurchsatz zu optimieren.
TIMEOUT: Verbindungs-Timeout in Sekunden (Standard 30), um zu verhindern, dass das Skript bei langsamen Netzwerkantworten hängen bleibt.
RETRY_ATTEMPTS: Anzahl der Wiederholungsversuche für eine fehlgeschlagene Anfrage, bevor ein Datensatz übersprungen wird.

a Beispielabfrage python

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

class=class="hl-string">"hl-comment"># === CONFIGURATION ===
API_BASE_URL = class="hl-string">"https://[Your FIS API Endpoint]/v1"
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">"2023-01-31"
OUTPUT_FILE = class="hl-string">"fis_payment_event_log.csv"

class=class="hl-string">"hl-comment"># === MAPPINGS ===
class=class="hl-string">"hl-comment"># Maps FIS internal status codes to ProcessMind Activity Names
STATUS_MAP = {
    class="hl-string">"INITIATED": class="hl-string">"Payment Request Created",
    class="hl-string">"VALIDATED": class="hl-string">"Payment Details Validated",
    class="hl-string">"PENDING_AUTH": class="hl-string">"Payment Sent For Approval",
    class="hl-string">"APPROVED": class="hl-string">"Payment Approved",
    class="hl-string">"REJECTED": class="hl-string">"Payment Rejected",
    class="hl-string">"AUTHORIZED": class="hl-string">"Payment Authorized",
    class="hl-string">"SENT_TO_NETWORK": class="hl-string">"Payment Instruction Sent",
    class="hl-string">"ACKNOWLEDGED": class="hl-string">"Payment Confirmed",
    class="hl-string">"SETTLED": class="hl-string">"Payment Settled",
    class="hl-string">"EXCEPTION": class="hl-string">"Payment Error Identified",
    class="hl-string">"EXCEPTION_CLEARED": class="hl-string">"Payment Error Resolved",
    class="hl-string">"RECONCILED": class="hl-string">"Payment Reconciled"
}

def get_access_token():
    url = fclass="hl-string">"{API_BASE_URL}/oauth/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
    }
    try:
        response = requests.post(url, data=payload)
        response.raise_for_status()
        return response.json()[class="hl-string">"access_token"]
    except Exception as e:
        print(fclass="hl-string">"Authentication failed: {e}")
        exit(1)

def get_payments(token, start, end):
    headers = {class="hl-string">"Authorization": fclass="hl-string">"Bearer {token}"}
    payments = []
    page = 1
    has_more = True
    
    while has_more:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Placeholder endpoint for searching payments
        url = fclass="hl-string">"{API_BASE_URL}/payments?startDate={start}&endDate={end}&page={page}&pageSize=100"
        try:
            resp = requests.get(url, headers=headers)
            resp.raise_for_status()
            data = resp.json()
            
            batch = data.get(class="hl-string">"items", [])
            payments.extend(batch)
            
            if len(batch) < 100:
                has_more = False
            else:
                page += 1
        except Exception as e:
            print(fclass="hl-string">"Error fetching payments page {page}: {e}")
            has_more = False
            
    return payments

def get_payment_history(token, payment_id):
    headers = {class="hl-string">"Authorization": fclass="hl-string">"Bearer {token}"}
    try:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Placeholder endpoint for audit history
        url = fclass="hl-string">"{API_BASE_URL}/payments/{payment_id}/audit"
        resp = requests.get(url, headers=headers)
        resp.raise_for_status()
        return resp.json().get(class="hl-string">"events", [])
    except Exception as e:
        print(fclass="hl-string">"Error fetching history for {payment_id}: {e}")
        return []

def process_data():
    print(class="hl-string">"Authenticating...")
    token = get_access_token()
    
    print(fclass="hl-string">"Fetching payments from {START_DATE} to {END_DATE}...")
    raw_payments = get_payments(token, START_DATE, END_DATE)
    
    event_log = []
    
    print(fclass="hl-string">"Processing {len(raw_payments)} transactions...")
    
    for p in raw_payments:
        p_id = p.get(class="hl-string">"paymentId")
        amount = p.get(class="hl-string">"amount")
        currency = p.get(class="hl-string">"currency")
        p_type = p.get(class="hl-string">"paymentType")
        due_date_str = p.get(class="hl-string">"dueDate")
        unit = p.get(class="hl-string">"businessUnit")
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Fetch history for this specific payment
        history = get_payment_history(token, p_id)
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Variables for derivative logic
        settlement_date = None
        due_date = None
        
        if due_date_str:
            try:
                due_date = datetime.fromisoformat(due_date_str.replace(class="hl-string">"Z", class="hl-string">"+00:00"))
            except ValueError:
                pass

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Process explicit API events
        for h in history:
            raw_status = h.get(class="hl-string">"status")
            timestamp_str = h.get(class="hl-string">"timestamp")
            user = h.get(class="hl-string">"userId")
            
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Map to standard Activity Name
            activity_name = STATUS_MAP.get(raw_status, raw_status)
            
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Only include relevant activities
            if activity_name:
                event_entry = {
                    class="hl-string">"PaymentTransactionId": p_id,
                    class="hl-string">"ActivityName": activity_name,
                    class="hl-string">"EventTimestamp": timestamp_str,
                    class="hl-string">"ProcessingUser": user,
                    class="hl-string">"PaymentAmount": amount,
                    class="hl-string">"CurrencyCode": currency,
                    class="hl-string">"PaymentType": p_type,
                    class="hl-string">"PaymentDueDate": due_date_str,
                    class="hl-string">"BusinessUnit": unit,
                    class="hl-string">"ActualSettlementDate": None class=class="hl-string">"hl-comment"># To be filled if known
                }
                
                class=class="hl-string">"hl-comment"># Capture settlement date for logic
                if activity_name == class="hl-string">"Payment Settled":
                    event_entry[class="hl-string">"ActualSettlementDate"] = timestamp_str
                    try:
                        settlement_date = datetime.fromisoformat(timestamp_str.replace(class="hl-string">"Z", class="hl-string">"+00:00"))
                    except ValueError:
                        pass
                        
                event_log.append(event_entry)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Logic for Derivative Activity: Late Payment Identified
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Rules: If settled and due date exists, and settled > due date
        if settlement_date and due_date:
            if settlement_date > due_date:
                event_log.append({
                    class="hl-string">"PaymentTransactionId": p_id,
                    class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Late Payment Identified",
                    class="hl-string">"EventTimestamp": settlement_date.isoformat(),
                    class="hl-string">"ProcessingUser": class="hl-string">"System Calculation",
                    class="hl-string">"PaymentAmount": amount,
                    class="hl-string">"CurrencyCode": currency,
                    class="hl-string">"PaymentType": p_type,
                    class="hl-string">"PaymentDueDate": due_date_str,
                    class="hl-string">"ActualSettlementDate": settlement_date.isoformat(),
                    class="hl-string">"BusinessUnit": unit
                })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Export to CSV
    df = pd.DataFrame(event_log)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Ensure timestamps are consistent
    if not df.empty:
        df[class="hl-string">'EventTimestamp'] = pd.to_datetime(df[class="hl-string">'EventTimestamp']).dt.strftime(class="hl-string">'%Y-%m-%d %H:%M:%S')
        
    df.to_csv(OUTPUT_FILE, index=False)
    print(fclass="hl-string">"Extraction complete. Data saved to {OUTPUT_FILE}")

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

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