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Su Template de Data de Cuentas por Cobrar

HighRadius

Atributos de Cuentas por Cobrar (20) Actividades de Cuentas por Cobrar (13) Guías de Extracción (2)

Su Template de Data de Cuentas por Cobrar

Esta template describe los componentes esenciales para analizar sus flujos de work de facturación dentro de HighRadius. Proporciona una descripción estructurada de los puntos de data necesarios, los hitos del proceso y los pasos técnicos requeridos para construir un registro de event completo. Siguiendo esta guía, podrá mapear con éxito su ciclo de cobranzas e identificar oportunidades para mejorar su flujo de caja.

Atributos de data específicos para su proceso
Hitos de actividad estandarizados
Instrucciones de extracción de HighRadius

¿Nuevo en registros de eventos? Aprenda cómo crear un registro de eventos para Process Mining.

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Atributos de Cuentas por Cobrar

Esta tabla enumera los campos de data recomendados necesarios para construir un registro de event detallado para analizar el rendimiento de su gestión de facturas y cobranzas.

3 Requerido 7 Recomendado 10 Opcional

	Nombre	Descripción
	Actividad ActivityName	El nombre del event o acción realizada sobre la factura.
Descripción Este atributo registra el paso o acción específica que ocurrió en el ciclo de vida de crédito a efectivo. Captura event como la creación de facturas, correspondencia automatizada, llamadas de cobro, registro de disputas y aplicación de pagos. Los analistas utilizan este campo para reconstruir el flujo del proceso y visualizar la secuencia de pasos. Las variaciones en la secuencia de estas actividades ayudan a identificar desviaciones del proceso, bucles de retrabajo y comportamientos no conformes. Por qué es importante Define los pasos del proceso y es esencial para el descubrimiento de procesos y el análisis de variantes. Dónde obtener Registros de Actividad de HighRadius, Historial de Notas o Tablas de Historial de Transacciones Ejemplos Factura CreadaRecordatorio de Pago EnviadoCaso de Disputa AbiertoPago Completo Recibido
	Número de Factura InvoiceNumber	El identificador único para el documento de factura que sirve como ID de case.
Descripción El Número de Factura es el identificador central para el seguimiento de la obligación financiera desde su creación hasta su liquidación final. Vincula todas las actividades relacionadas, incluyendo disputas, promesas de pago y pagos, en un único historial de case. En el análisis, este atributo se utiliza para agrupar registros de event en instancias de proceso distintas. Permite el cálculo de los tiempos de ciclo por factura y es la clave primaria para unir data de proceso con otras tablas de data maestros en el entorno HighRadius o el sistema ERP de origen. Por qué es importante Identifica el caso único y asegura que todos los eventos estén correctamente asociados con la transacción financiera específica. Dónde obtener Datos de Facturas de HighRadius / Tabla de Encabezados o ERP de origen (p. ej., SAP VBAK, Oracle Headers) Ejemplos INV-2023-001900123456US-102938550002931
	Timestamp del Evento EventDateTime	La fecha y hora específicas en que ocurrió la actividad.
Descripción Este atributo marca el momento exacto en que ocurrió un event dentro del sistema HighRadius. Proporciona la dimensión temporal necesaria para secuenciar actividades y calcular duraciones entre los pasos del proceso. En el análisis, el timestamp se utiliza para calcular los tiempos de ciclo, como los Días de Cartera (DSO) o el tiempo de resolución de disputas. También permite el análisis del rendimiento y la utilización de recursos durante períodos de tiempo específicos. Por qué es importante Se requiere un cronometraje preciso para calcular todos los KPIs basados en duración y para ordenar los events correctamente. Dónde obtener Columna de marca de tiempo de los registros de transacciones de HighRadius Ejemplos 2023-10-01T08:30:00Z2023-10-15T14:22:10Z2023-11-05T09:15:00Z
	Automatizado IsAutomated	Bandera que indica si la actividad fue realizada por el sistema sin intervención humana.
Descripción Este atributo booleano distingue entre los pasos ejecutados por el motor de automatización de HighRadius (como la correspondencia automática o la conciliación de efectivo) y los pasos manuales realizados por los usuarios. Es vital para el Rastreador de Automatización de Aplicación de Efectivo y el KPI de Tasa de Facturas Sin Contacto. Permite a los analistas medir el ROI de la automatización e identificar los pasos del proceso que aún requieren una fuerte intervención manual. Por qué es importante Mide la eficiencia de la implementación de HighRadius. Dónde obtener Registro de Actividad (verificación Usuario del Sistema vs. Usuario Humano) Ejemplos truefalse
	Días de Venta Pendientes DaysSalesOutstanding	El número de días desde la creación de la factura hasta su liquidación.
Descripción Este atributo calculado representa la duración total del ciclo de vida de la factura. Es la métrica central para el dashboard de Distribución del Tiempo de Ciclo del DSO. Monitorear esto a un nivel granular ayuda a determinar qué etapas del proceso (ej., resolución de disputas versus conciliación bancaria) contribuyen más al ciclo general de conversión de efectivo. Por qué es importante La métrica principal de eficiencia para Cuentas por Cobrar. Dónde obtener Calculado a partir de las marcas de tiempo de Factura Creada y Factura Compensada Ejemplos 45 días30 días62 días
	Fecha de Vencimiento DueDate	La fecha en la que el cliente está contractualmente obligado a pagar.
Descripción La Fecha de Vencimiento se determina por los términos de pago aplicados a la fecha de creación de la factura. Sirve como el plazo objetivo para el proceso de cobro. La comparación de la fecha de Recepción del Pago Completo con este atributo permite el cálculo de la Tasa de Cumplimiento de Términos de Pago. Es fundamental para determinar si un pago es a tiempo, tardío o anticipado. Por qué es importante El punto de referencia para determinar la tardanza y calcular los Días de Cartera (DSO). Dónde obtener Tabla de Encabezados de Factura (campo Fecha de Vencimiento) Ejemplos 2023-11-302023-12-15
	Importe de Factura InvoiceAmount	El valor monetario total de la factura.
Descripción Este atributo representa el importe total original facturado al cliente. Es la línea base para calcular los saldos pendientes y evaluar el impacto financiero de las disputas o los retrasos. El análisis de process mining utiliza este campo para ponderar los case por valor. Por ejemplo, ayuda a diferenciar entre cobros prioritarios de alto valor y ruido administrativo de bajo valor en el KPI de Volumen de Disputas de Bajo Valor. Por qué es importante Permite ponderar el análisis por impacto financiero en lugar de solo por el número de casos. Dónde obtener Tabla de Encabezados de Factura (campo Importe) Ejemplos 1500.00250.5010000.00
	Nombre del Cliente CustomerName	El nombre de la cuenta del cliente asociada a la factura.
Descripción Este atributo identifica a la entidad responsable de pagar la factura. En HighRadius, esto está vinculado al registro de data maestros para el deudor. Analizar el rendimiento del proceso por nombre de cliente destaca cuentas específicas que pueden requerir estrategias de cobro personalizadas o que presentan retrasos constantes en el pago. Soporta el dashboard de Matriz de Riesgo y Envejecimiento del Cliente. Por qué es importante Esencial para segmentar el análisis por cuenta y encontrar clientes problemáticos. Dónde obtener Datos Maestros de Clientes o Encabezado de Factura Ejemplos Acme CorpIndustrias GlobalesTechStart IncRetail Giant S.A.
	Nombre del Cobrador CollectorName	El nombre del agente o usuario responsable de la actividad de cobro.
Descripción Este atributo identifica al usuario o agente específico de HighRadius que realizó actividades manuales, como registrar una llamada, enviar un correo electrónico especializado o revisar una disputa. Se utiliza en el dashboard de Benchmarks de Productividad del Cobrador para evaluar el rendimiento individual y la distribución de la carga de trabajo. Esto ayuda a los gerentes a identificar necesidades de capacitación o a reequilibrar las carteras entre el equipo de cobranzas. Por qué es importante Permite el análisis de rendimiento a nivel de recurso. Dónde obtener Registro de Actividad / Tabla de Usuarios Ejemplos John DoeJane SmithAdministrador del SistemaAgenteDeCobranza_01
	Variación Término de Pago PaymentTermVariance	El número de días entre la fecha de vencimiento y la fecha de pago.
Descripción Este atributo calculado mide la desviación de los términos de pago acordados. Un número positivo indica un pago tardío, mientras que un número negativo indica un pago anticipado. Es la métrica directa para la Auditoría de Cumplimiento de Términos de Pago. Al agregar esta variación, las empresas pueden identificar a los pagadores tardíos sistemáticos y ajustar los términos de crédito o las estrategias de cobro en consecuencia. Por qué es importante Medida directa de la adherencia del cliente a los términos del contrato. Dónde obtener Calculado a partir de la Fecha de Vencimiento y la Fecha de Pago Ejemplos 5 días-2 días0 días
	Calificación Crediticia CreditRating	La puntuación o calificación de solvencia asignada al cliente.
Descripción Este atributo refleja el nivel de riesgo del cliente, a menudo obtenido de burós de crédito o de la puntuación interna dentro de HighRadius Credit Cloud. Es una dimensión en la Matriz de Riesgo y Envejecimiento del Cliente. Analizar el envejecimiento en función de la calificación crediticia ayuda a identificar riesgos de alta exposición donde los clientes con malas calificaciones tienen grandes saldos pendientes. Por qué es importante Esencial para la gestión de riesgos y la priorización de cobranzas. Dónde obtener Módulo de Gestión de Crédito / Maestro de Clientes Ejemplos AAAB+Alto RiesgoBajo Riesgo
	Código de Moneda CurrencyCode	El código de divisa ISO para el importe de la factura.
Descripción Este atributo especifica la moneda en la que se emitió la factura (ej., USD, EUR, GBP). Al analizar un proceso global, esto es necesario para interpretar correctamente los campos de Importe de Factura e Importe Pendiente. Asegura que las agregaciones se manejen correctamente (generalmente convirtiendo a una moneda de informe). Por qué es importante Necesario para una agregación financiera precisa en entornos multidivisa. Dónde obtener Encabezado de Factura Ejemplos USDEURGBPJPY
	Código de Motivo de Disputa DisputeReasonCode	El código de categoría asignado a un case de disputa.
Descripción Este atributo clasifica la naturaleza de la negativa de un cliente a pagar, como 'Error de Precios', 'Mercancía Dañada' o 'Documentación Faltante'. En HighRadius Deductions Cloud, estos son códigos estándar. Analizar estos códigos ayuda a identificar las causas raíz de la falta de pago. La agregación de estos data permite a la empresa solucionar problemas aguas arriba en ventas o logística que están causando retrasos en el cobro aguas abajo. Por qué es importante Crucial para el Análisis de Causa Raíz de pagos atrasados. Dónde obtener Módulo de Gestión de Disputas/Deducciones Ejemplos P01 (Precios)Q02 (Calidad)S03 (Faltante)Error de Administración
	Fecha Promesa de Pago PromiseToPayDate	La fecha en que el cliente prometió realizar un pago.
Descripción Este atributo registra la fecha de compromiso dada por un cliente durante una interacción de cobro. Es una característica clave en HighRadius Collections Cloud. Utilizada en el Índice de Fiabilidad de Promesas de Pago, esta fecha se compara con la fecha de pago real para determinar si el cliente cumplió su promesa. Ayuda a evaluar la calidad del compromiso y la efectividad de la negociación del cobrador. Por qué es importante Clave para pronosticar el flujo de efectivo y medir la confiabilidad del cliente. Dónde obtener Módulo de Cobranzas / Tabla de Transacciones P2P Ejemplos 2023-12-102023-12-20
	Importe Pendiente OpenAmount	El saldo impagado restante en la factura.
Descripción Este atributo rastrea el monto aún adeudado por el cliente. Se actualiza a medida que se registran pagos parciales. Es esencial para el Análisis de Complejidad de Pagos Parciales. Permite a los analistas filtrar facturas totalmente abiertas versus parcialmente pagadas y priorizar los esfuerzos de cobro en partidas pendientes de alto valor. Por qué es importante Crítico para determinar la exposición actual y el éxito de las cobranzas parciales. Dónde obtener Encabezado de Factura / Tabla de Partidas Abiertas Ejemplos 0.00500.0012000.00
	Región Region	Región geográfica asociada con la factura o el cliente.
Descripción Este atributo define el área geográfica, como 'América del Norte', 'EMEA' o 'APAC', relevante para la transacción. Ayuda en la evaluación comparativa regional y en la comprensión de cómo las diferencias culturales o regulatorias afectan los comportamientos de pago y las velocidades de cobro. Es útil para la presentación de informes ejecutivos de alto nivel. Por qué es importante Admite el análisis de rendimiento geográfico. Dónde obtener Datos Maestros de Clientes o Encabezado de Factura Ejemplos No aplicaEMEALATAMAPAC
	Segmento de Cliente CustomerSegment	Categorización del cliente basada en tamaño, industria o valor estratégico.
Descripción Este atributo agrupa a los clientes en niveles como 'Estratégicos', 'Mercado Medio', 'PyME' o 'Alto Riesgo'. Se utiliza en el dashboard de Rendimiento de Resolución de Disputas para ver si diferentes segmentos experimentan distintos niveles de servicio. Asegura que los clientes de alto valor reciban la atención adecuada durante el proceso de cobranzas. Por qué es importante Segmenta el análisis para alinearse con la estrategia comercial y los acuerdos de nivel de servicio. Dónde obtener Datos Maestros de Clientes Ejemplos Cuenta Clave EstratégicaMayoristaRetailGobierno
	Source System SourceSystem	El nombre del sistema donde se originaron los datos.
Descripción Este atributo indica si el punto de data se originó directamente dentro de los módulos de la plataforma HighRadius (como Collections Cloud o Cash Application Cloud) o si fue ingerido desde un sistema ERP externo (como SAP u Oracle). Es útil para el linaje y la validación de data. Al analizar la fricción del proceso, conocer el sistema de origen ayuda a identificar si los retrasos son causados por la latencia de la integración o por los tiempos de procesamiento nativos del sistema. Por qué es importante Proporciona contexto sobre el origen de los datos, especialmente en entornos con múltiples ERPs que alimentan a HighRadius. Dónde obtener Configuración del Sistema o Codificado (Hardcoded) basado en la lógica de extracción Ejemplos HighRadiusSAP ECCOracle NetSuiteMicrosoft Dynamics
	Última actualización de datos LastDataUpdate	La marca de timestamp de la última actualización de los data en el modelo de mining.
Descripción Este atributo registra cuándo se extrajo o se actualizó por última vez el registro en el conjunto de data de process mining. Asegura que los analistas estén al tanto de la actualidad de los data y la posible latencia en los informes. Es particularmente importante para los dashboards de monitoreo continuo donde los usuarios necesitan saber si están viendo data en tiempo real o una instantánea del día anterior. Por qué es importante Asegura la transparencia con respecto a la actualidad de los datos utilizados para los KPI. Dónde obtener ETL Timestamp Ejemplos 2023-12-01T00:00:00Z2023-12-02T06:00:00Z
	Unidad de Negocio BusinessUnit	La división interna o subsidiaria que emitió la factura.
Descripción Este atributo segmenta los data por estructura organizacional, como 'Ventas América del Norte', 'Servicios EMEA' o divisiones de productos específicas. Permite a la Auditoría de Cumplimiento de Términos de Pago comparar el rendimiento en diferentes partes de la organización. Esto ayuda a aislar si los problemas de cobro son sistémicos o localizados en prácticas comerciales específicas. Por qué es importante Permite un análisis comparativo entre diferentes verticales organizacionales. Dónde obtener Encabezado de Factura / Mapeo ERP Ejemplos Electrónica de ConsumoPiezas IndustrialesServicios de SoftwareNA-Oeste

Requerido Recomendado Opcional

Actividades de Cuentas por Cobrar

Estas entradas representan los pasos críticos del proceso y los hitos de transacción que debe capturar para visualizar el recorrido de su factura de principio a fin.

8 Recomendado 5 Opcional

	Actividad	Descripción
	Caso de Disputa Abierto	La creación de un case de deducción o dispute vinculado a la factura, indicando la negativa del cliente a pagar parte o la totalidad del saldo.
Por qué es importante Activa el análisis de 'Rendimiento de Resolución de Disputas' y pausa la gestión de cobro estándar para el importe disputado. Dónde obtener Módulo de Deducciones/Disputas; marca de tiempo de creación del ID de caso vinculado a la factura. Capturar Registrado cuando se genera un caso de disputa Tipo de evento explicit
	Disputa Resuelta	La conclusión de la investigación de la disputa, resultando en una decisión (ej. deducción válida o reclamo inválido).
Por qué es importante Event de parada del cronómetro para el 'Tiempo de Ciclo de Resolución de Disputas'. Los retrasos aquí impactan directamente el envejecimiento. Dónde obtener Módulo de Deducciones; cambio de estado a 'Cerrado', 'Resuelto' o 'Aprobado'. Capturar Comparar el campo de estado antes/después Tipo de evento inferred
	Extracto Bancario Coincidente	El motor de Aplicación de Efectivo (o el usuario) vincula exitosamente una línea del extracto bancario a esta factura específica.
Por qué es importante Métrica clave para la 'Tasa de Aplicación Automática de Efectivo'. Distingue entre la recepción de fondos y la aplicación de fondos. Dónde obtener Módulo de Aplicación de Efectivo; creación de registro de coincidencia. Capturar Registrado cuando se ejecuta la regla de conciliación Tipo de evento explicit
	Factura Compensada	El cambio de estado final donde el saldo de la factura se convierte en cero y se cierra en el sistema.
Por qué es importante La marca de timestamp final para 'Días Promedio de Cartera'. Representa la finalización del proceso. Dónde obtener Tabla de encabezados de factura; Estado = 'Cerrado' o 'Compensado'. Capturar Comparar el campo de estado antes/después Tipo de evento inferred
	Factura Creada	La creación o ingesta inicial de la factura en la plataforma HighRadius desde el sistema ERP. Esto establece el inicio del ciclo de vida de cobro.
Por qué es importante Establece la marca de tiempo de referencia para los cálculos de antigüedad y las métricas de Días de Venta Pendientes (DSO). Dónde obtener Tabla de Facturas Pendientes o registros de Integración de Data donde el número de factura aparece por primera vez. Capturar Registrado cuando se inserta un registro en la tabla de encabezados de factura Tipo de evento explicit
	Pago Completo Recibido	La recepción de fondos que extingue completamente la deuda. Esta es la fecha efectiva del pago a efectos de envejecimiento.
Por qué es importante Utilizado para calcular la 'Tasa de Cumplimiento de Promesas de Pago' y el flujo de caja real versus esperado. Dónde obtener Fecha de transacción de pago asociada al documento de compensación final. Capturar Fecha de transacción registrada del pago de compensación Tipo de evento explicit
	Promesa de Pago Creada	Un compromiso formal registrado en el sistema donde un cliente promete pagar una cantidad específica en una fecha determinada.
Por qué es importante Esencial para el 'Índice de Fiabilidad de Promesas de Pago' para predecir el flujo de efectivo y medir la fiabilidad del cliente. Dónde obtener Módulo/pestaña P2P (Promesa de Pago) vinculado a la factura. Capturar Registrado cuando se crea el registro P2P Tipo de evento explicit
	Recordatorio de Pago Enviado	Una correspondencia automatizada (correo electrónico/carta) enviada al cliente a través del módulo de Cobranzas. Esto rastrea la ejecución de la estrategia de recordatorio de pago.
Por qué es importante Crítico para el dashboard de 'Efectividad del Recordatorio de Cobranza' para medir si la correspondencia realmente desencadena el pago. Dónde obtener Pestaña de Historial de Correspondencia o registros de Comunicación vinculados al ID de Factura. Capturar Registrado cuando la estrategia de recordatorio ejecuta una acción Tipo de evento explicit
	Disputa en Revisión	El case de dispute pasa de 'Nuevo' a un estado de investigación activa. Representa el inicio del trabajo real por parte del analista.
Por qué es importante Utilizado en el 'Buscador de Cuellos de Bottleneck del Flujo de Work de Disputas' para medir el retraso entre la creación y el tiempo de trabajo activo. Dónde obtener Registro de auditoría del módulo de Deducciones; cambio de estado a 'En Progreso' o 'En Investigación'. Capturar Comparar el campo de estado antes/después Tipo de evento inferred
	Fecha de Vencimiento Superada	Un evento calculado que indica que la factura permanece abierta después de su fecha de vencimiento acordada.
Por qué es importante Crítico para la 'Auditoría de Cumplimiento de Términos de Pago'. Marca la transición de corriente a vencido. Dónde obtener Calculado comparando la Fecha de Vencimiento de la Factura con la Fecha Actual (si está abierta) o la Fecha de Pago (si está cerrada). Capturar Derivar de la comparación del campo Fecha de Vencimiento con la Fecha de Actividad Tipo de evento calculated
	Llamada de Cobranza Registrada	Una nota o interacción manual registrada por un agente de cobranzas con respecto a esta factura. Indica intervención humana en el proceso.
Por qué es importante Admite los 'Benchmarks de Productividad del Cobrador' y diferencia entre los esfuerzos de cobro automatizados y manuales. Dónde obtener Pestaña de Notas/Historial dentro del módulo de Cobranzas. Capturar Registrado cuando el usuario guarda una nota de llamada Tipo de evento explicit
	Nota de Crédito Emitida	Se genera una nota de crédito para compensar el saldo de la factura, a menudo como resultado de una resolución de disputa válida o una devolución.
Por qué es importante Rastrea la 'Eficiencia del Procesamiento de Notas de Crédito' y el lapso de tiempo entre la resolución de disputas y el registro financiero. Dónde obtener Registros de sincronización ERP o tabla de Notas de Crédito vinculada al ID de Factura original. Capturar Registrado cuando el documento de Nota de Crédito se vincula a la factura Tipo de evento explicit
	Pago Parcial Registrado	Se aplica un pago que cubre solo una parte del monto total de la factura, dejando un saldo residual.
Por qué es importante Alimenta el 'Análisis de Complejidad de Pagos Parciales' e indica una posible fricción en la aplicación de efectivo. Dónde obtener Módulo de Aplicación de Efectivo; transacción de pago vinculada a la factura donde el Importe del Pago < Importe Abierto. Capturar Registrado cuando se aplica el pago pero el estado permanece abierto Tipo de evento explicit

Recomendado Opcional

Guías de Extracción

Cómo obtener sus datos de HighRadius

Pasos

Inicie sesión en la plataforma HighRadius Integrated Receivables y navegue hasta el módulo de Análisis o Informes.
Localice la plantilla de informe de Historial de Transacciones o Partidas Abiertas. Probablemente necesitará configurar tres exportaciones separadas para capturar el ciclo de vida completo: Datos del Encabezado de la Factura, Actividades de Cobranza e Historial de Disputas/Deducciones.
Configure la Exportación del Encabezado de la Factura: Seleccione las columnas para Número de Factura, Nombre del Cliente, Importe de la Factura, Fecha de la Factura, Fecha de Vencimiento, Fecha de Compensación y Estado Final. Aplique filtros para los Códigos de Compañía relevantes y un rango de fechas de creación que cubra su ventana de process mining.
Configure la Exportación de Actividades de Cobranza: Seleccione las columnas para Número de Factura, Tipo de Actividad (Llamada, Correo Electrónico, Nota), Fecha de Actividad, Nombre del Cobrador y detalles de Promesa de Pago. Asegúrese de incluir tanto las acciones automatizadas del sistema como los registros manuales del usuario.
Configure la Exportación del Historial de Disputas: Seleccione las columnas para Número de Factura, ID del Caso de Disputa, Importe de la Disputa, Fecha de Cambio de Estado, Código de Motivo y Fecha de Resolución. Esto captura el ciclo de vida de las deducciones.
Configure la Exportación de Pagos/Aplicación de Efectivo: Seleccione las columnas para Número de Factura, Referencia de Pago, Fecha de Pago, Importe del Pago y Tipo de Pago (Parcial, Total, Nota de Crédito).
Ejecute estos informes y exporte los resultados en formato CSV.
Importe estos archivos CSV a una base de datos de preparación o herramienta de transformación de datos (como Python/Pandas o una base de datos SQL) para realizar los pasos de unificación.
Ejecute el script de transformación proporcionado en la sección de Consulta para estandarizar los nombres de las columnas, calcular eventos derivados (como Fecha de Vencimiento Superada) y unir las fuentes dispares en un único registro de eventos.
Verifique que los formatos de fecha sean consistentes (se recomienda ISO 8601) y que el Número de Factura esté formateado de manera idéntica en todos los archivos (p. ej., eliminando ceros iniciales si son inconsistentes).
Exportar el conjunto de resultados final como un único archivo CSV.
Cargue el CSV final a ProcessMind, mapeando Número de Factura a ID de Caso, Fecha y Hora del Evento a Marca de Tiempo, y Nombre de Actividad a Actividad.

Configuración

Rango de Fechas: Seleccione un período continuo (p. ej., los últimos 12 meses) basado en la Fecha de Creación de la Factura para asegurar una captura completa del ciclo de vida.
Fuentes de datos: Requiere acceso a los módulos de Cobranzas (Collections), Aplicación de Efectivo (Cash Application) y Deducciones (Deductions) dentro de HighRadius.
Granularidad: Asegúrese de que los informes se generen a nivel de Factura, no a nivel de Cuenta o Resumen.
Permisos de Usuario: El usuario extractor requiere privilegios de Administrador de Informes o Análisis para acceder a los registros de actividad históricos.
Acciones del Sistema: Habilite explícitamente filtros para incluir acciones de Usuarios del Sistema o Automatizados en los registros de actividad para capturar la correspondencia automatizada.
Mapeo Requerido: Los tipos de actividad de HighRadius pueden necesitar ser mapeados a nombres de actividad estándar de process mining (p. ej., mapear 'Dunning Letter' a 'Recordatorio de Pago Enviado').

a Consulta de ejemplo config

/* 
Title: HighRadius Event Log Transformation Script
Description: This script assumes the raw CSV exports from HighRadius have been loaded into four staging tables:
1. STG_INVOICES (Header data)
2. STG_ACTIVITIES (Collections notes, calls, correspondence)
3. STG_DISPUTES (Deduction and dispute lifecycle)
4. STG_PAYMENTS (Cash application details)
*/

/* 1. Invoice Created */
SELECT 
    InvoiceNumber AS InvoiceNumber,
    'Invoice Created' AS ActivityName,
    InvoiceDate AS EventDateTime,
    CustomerName AS CustomerName,
    InvoiceAmount AS InvoiceAmount,
    DueDate AS DueDate,
    'System' AS CollectorName,
    'True' AS IsAutomated,
    NULL AS PaymentTermVariance,
    0 AS DaysSalesOutstanding
FROM STG_INVOICES

UNION ALL

/* 2. Payment Reminder Sent */
SELECT 
    InvoiceNumber,
    'Payment Reminder Sent',
    ActivityDate,
    CustomerName,
    NULL,
    NULL,
    UserName AS CollectorName,
    CASE WHEN UserName = 'System' THEN 'True' ELSE 'False' END,
    NULL,
    NULL
FROM STG_ACTIVITIES
WHERE ActivityType IN ('Dunning', 'Correspondence', 'Email Sent')

UNION ALL

/* 3. Collection Call Logged */
SELECT 
    InvoiceNumber,
    'Collection Call Logged',
    ActivityDate,
    CustomerName,
    NULL,
    NULL,
    UserName AS CollectorName,
    'False' AS IsAutomated,
    NULL,
    NULL
FROM STG_ACTIVITIES
WHERE ActivityType IN ('Call', 'Outbound Call')

UNION ALL

/* 4. Promise to Pay Created */
SELECT 
    InvoiceNumber,
    'Promise to Pay Created',
    PromiseDate,
    CustomerName,
    PromiseAmount,
    NULL,
    UserName AS CollectorName,
    'False' AS IsAutomated,
    NULL,
    NULL
FROM STG_ACTIVITIES
WHERE ActivityType = 'Promise to Pay' AND PromiseDate IS NOT NULL

UNION ALL

/* 5. Dispute Case Opened */
SELECT 
    InvoiceNumber,
    'Dispute Case Opened',
    CreateDate,
    CustomerName,
    DisputeAmount,
    NULL,
    AnalystName AS CollectorName,
    'False' AS IsAutomated,
    NULL,
    NULL
FROM STG_DISPUTES

UNION ALL

/* 6. Dispute Under Review */
SELECT 
    InvoiceNumber,
    'Dispute Under Review',
    StatusDate,
    CustomerName,
    NULL,
    NULL,
    AnalystName AS CollectorName,
    'False' AS IsAutomated,
    NULL,
    NULL
FROM STG_DISPUTES
WHERE Status = 'In Review'

UNION ALL

/* 7. Dispute Resolved */
SELECT 
    InvoiceNumber,
    'Dispute Resolved',
    ResolutionDate,
    CustomerName,
    NULL,
    NULL,
    AnalystName AS CollectorName,
    'False' AS IsAutomated,
    NULL,
    NULL
FROM STG_DISPUTES
WHERE Status IN ('Closed', 'Resolved', 'Denied', 'Approved')

UNION ALL

/* 8. Credit Memo Issued */
SELECT 
    InvoiceNumber,
    'Credit Memo Issued',
    PaymentDate,
    CustomerName,
    PaymentAmount,
    NULL,
    'System' AS CollectorName,
    'True' AS IsAutomated,
    NULL,
    NULL
FROM STG_PAYMENTS
WHERE PaymentType = 'Credit Memo'

UNION ALL

/* 9. Partial Payment Posted */
SELECT 
    P.InvoiceNumber,
    'Partial Payment Posted',
    P.PaymentDate,
    I.CustomerName,
    P.PaymentAmount,
    I.DueDate,
    'System' AS CollectorName,
    'True' AS IsAutomated,
    DATEDIFF(day, I.DueDate, P.PaymentDate) AS PaymentTermVariance,
    DATEDIFF(day, I.InvoiceDate, P.PaymentDate) AS DaysSalesOutstanding
FROM STG_PAYMENTS P
JOIN STG_INVOICES I ON P.InvoiceNumber = I.InvoiceNumber
WHERE P.PaymentType = 'Payment' AND P.PaymentAmount < I.InvoiceAmount

UNION ALL

/* 10. Bank Statement Matched */
SELECT 
    InvoiceNumber,
    'Bank Statement Matched',
    MatchDate,
    CustomerName,
    NULL,
    NULL,
    'CashApp System' AS CollectorName,
    'True' AS IsAutomated,
    NULL,
    NULL
FROM STG_PAYMENTS
WHERE MatchDate IS NOT NULL

UNION ALL

/* 11. Full Payment Received */
SELECT 
    P.InvoiceNumber,
    'Full Payment Received',
    P.PaymentDate,
    I.CustomerName,
    P.PaymentAmount,
    I.DueDate,
    'System' AS CollectorName,
    'True' AS IsAutomated,
    DATEDIFF(day, I.DueDate, P.PaymentDate) AS PaymentTermVariance,
    DATEDIFF(day, I.InvoiceDate, P.PaymentDate) AS DaysSalesOutstanding
FROM STG_PAYMENTS P
JOIN STG_INVOICES I ON P.InvoiceNumber = I.InvoiceNumber
WHERE P.PaymentType = 'Payment' AND P.PaymentAmount >= I.InvoiceAmount

UNION ALL

/* 12. Due Date Passed */
SELECT 
    InvoiceNumber,
    'Due Date Passed',
    DueDate,
    CustomerName,
    InvoiceAmount,
    DueDate,
    'System' AS CollectorName,
    'True' AS IsAutomated,
    NULL,
    DATEDIFF(day, InvoiceDate, DueDate) AS DaysSalesOutstanding
FROM STG_INVOICES
WHERE DueDate < GETDATE() AND (ClearDate IS NULL OR ClearDate > DueDate)

UNION ALL

/* 13. Invoice Cleared */
SELECT 
    InvoiceNumber,
    'Invoice Cleared',
    ClearDate,
    CustomerName,
    InvoiceAmount,
    DueDate,
    'System' AS CollectorName,
    'True' AS IsAutomated,
    DATEDIFF(day, DueDate, ClearDate) AS PaymentTermVariance,
    DATEDIFF(day, InvoiceDate, ClearDate) AS DaysSalesOutstanding
FROM STG_INVOICES
WHERE ClearDate IS NOT NULL

Pasos

Prerrequisitos y Configuración del Entorno Asegúrese de tener Python 3.8 o superior instalado. Necesitará las librerías requests y pandas. Instálelas a través de pip si no están presentes. Obtenga su ID de Cliente de API, Secreto de Cliente y URL Base de HighRadius de su administrador de sistema. Estos se encuentran normalmente en la sección de Administración o Portal de Desarrolladores de HighRadius.
Configurar Credenciales de API Abra el script de Python proporcionado. Localice la sección de configuración en la parte superior. Reemplace los marcadores de posición para CLIENT_ID, CLIENT_SECRET y BASE_URL. Asegúrese de que el usuario asociado con estas credenciales tenga permisos para acceder a los módulos de Cobranzas (Collections), Aplicación de Efectivo (Cash Application) y Deducciones (Deductions).
Establecer Parámetros de Extracción de Datos Defina las variables START_DATE y END_DATE en el script. Se recomienda extraer datos en fragmentos mensuales o trimestrales para evitar tiempos de espera. El script espera formatos de fecha estándar ISO 8601 (YYYY-MM-DD).
Ejecución del Script: Autenticación El script primero ejecuta un flujo OAuth2 para obtener un token de portador. Este token es válido por un tiempo limitado (generalmente 1 hora). El script maneja la recuperación inicial del token automáticamente.
Ejecución del Script: Obtención de Datos El script consulta secuencialmente puntos finales específicos. Primero recupera los datos de factura a nivel de encabezado. Luego itera a través de puntos finales relacionados para Actividades (Notas), Promesas de Pago, Disputas e Historial de Pagos utilizando los Números de Factura como claves de referencia cuando sea necesario.
Transformación de Datos y Mapeo de Actividades El script procesa las respuestas JSON sin procesar en una estructura de registro de eventos aplanada. Mapea códigos específicos de HighRadius a los Nombres de Actividad requeridos. Por ejemplo, compara el invoice_balance con el total_amount para distinguir entre 'Pago Parcial Registrado' y 'Pago Completo Recibido'. También calcula el evento 'Fecha de Vencimiento Superada' comparando la fecha de vencimiento con la fecha de compensación o la fecha actual.
Manejo de la Paginación Las API de HighRadius suelen paginar los resultados. El script proporcionado incluye un mecanismo de bucle para obtener todas las páginas de datos hasta que no se devuelvan más registros. Asegúrese de que su conexión de red sea estable durante este proceso.
Consolidación de Datos Todas las listas extraídas (Facturas, Actividades, Disputas, Pagos) se fusionan en un único DataFrame de Pandas. El script ordena este DataFrame por InvoiceNumber y EventDateTime para asegurar un flujo de eventos cronológico.
Validación y Control de Calidad Antes de finalizar, el script imprime un resumen de las actividades únicas extraídas. Verifique que los recuentos parezcan razonables en comparación con sus volúmenes operativos. Compruebe que la columna EventDateTime esté formateada correctamente como YYYY-MM-DD HH:MM:SS.
Exportar a CSV El DataFrame final se exporta a un archivo llamado HighRadius_EventLog.csv. Este archivo está formateado con las columnas específicas requeridas para ProcessMind.
Revisión Final Abra el archivo CSV. Busque cualquier valor NULL en InvoiceNumber o ActivityName. Asegúrese de que las fechas no estén en el futuro a menos que se refieran a fechas de vencimiento esperadas (aunque EventDateTime siempre debe ser pasado o presente).
Cargar a ProcessMind Importe el archivo CSV generado en ProcessMind. Mapee InvoiceNumber a Case ID, ActivityName a Actividad y EventDateTime a Timestamp.

Configuración

URL Base de la API: Identifique si se está conectando a un entorno de Producción o Sandbox. La estructura de la URL suele diferir (p. ej., https://[client].highradius.com/api frente a https://[client]-sandbox.highradius.com/api).
Alcance del Cliente: Asegúrese de que el Cliente de la API tenga acceso de lectura a los ámbitos radiusOne, collections, deductions y cashApp.
Rango de Fechas: Mantenga las ventanas de extracción en 3 meses o menos por ejecución si el volumen de transacciones es alto (más de 100 mil facturas al mes).
Límite de Paginación: El script establece por defecto 1000 registros por página. Ajuste el parámetro limit en las llamadas a la API si el servidor devuelve errores de tiempo de espera.
Limitación de Velocidad (Throttle/Rate Limiting): HighRadius puede aplicar límites de velocidad. Si encuentra errores HTTP 429, introduzca un comando time.sleep(1) dentro de los bucles de paginación.

a Consulta de ejemplo python

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

class=class="hl-string">"hl-comment"># ==========================================
class=class="hl-string">"hl-comment"># CONFIGURATION
class=class="hl-string">"hl-comment"># ==========================================
BASE_URL = class="hl-string">"https://[Your Instance].highradius.com/api/v1"
TOKEN_URL = class="hl-string">"https://[Your Instance].highradius.com/oauth/token"
CLIENT_ID = class="hl-string">"[Your Client ID]"
CLIENT_SECRET = class="hl-string">"[Your Client Secret]"
SCOPE = class="hl-string">"read_write"

class=class="hl-string">"hl-comment"># Extraction Window
START_DATE = class="hl-string">"2023-01-01"
END_DATE = class="hl-string">"2023-01-31"

class=class="hl-string">"hl-comment"># Global container for event log rows
event_log = []

def get_access_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,
        class="hl-string">'scope': SCOPE
    }
    try:
        response = requests.post(TOKEN_URL, data=payload)
        response.raise_for_status()
        return response.json().get(class="hl-string">'access_token')
    except Exception as e:
        print(fclass="hl-string">"Authentication failed: {e}")
        return None

def fetch_paged_data(endpoint, token, params={}):
    headers = {class="hl-string">"Authorization": fclass="hl-string">"Bearer {token}", class="hl-string">"Content-Type": class="hl-string">"application/json"}
    all_records = []
    page = 1
    while True:
        params[class="hl-string">'page'] = page
        params[class="hl-string">'limit'] = 1000
        try:
            resp = requests.get(fclass="hl-string">"{BASE_URL}/{endpoint}", headers=headers, params=params)
            if resp.status_code != 200:
                break
            data = resp.json()
            records = data.get(class="hl-string">'data', [])
            if not records:
                break
            all_records.extend(records)
            page += 1
        except Exception:
            break
    return all_records

def process_extraction():
    token = get_access_token()
    if not token:
        return

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Fetch Invoices (Header Data)
    print(class="hl-string">"Fetching Invoices...")
    invoices = fetch_paged_data(class="hl-string">"invoices", token, {class="hl-string">"filter_date_from": START_DATE, class="hl-string">"filter_date_to": END_DATE})
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Process Invoice Headers and Derived Events
    invoice_ids = []
    for inv in invoices:
        inv_num = str(inv.get(class="hl-string">'invoice_number', class="hl-string">''))
        cust_name = inv.get(class="hl-string">'customer_name', class="hl-string">'')
        amount = float(inv.get(class="hl-string">'amount', 0.0))
        create_date = inv.get(class="hl-string">'create_date')  class=class="hl-string">"hl-comment"># YYYY-MM-DD
        due_date = inv.get(class="hl-string">'due_date')
        clear_date = inv.get(class="hl-string">'clear_date')
        status = inv.get(class="hl-string">'status', class="hl-string">'Open')
        
        invoice_ids.append(inv_num)
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Event: Invoice Created
        event_log.append({
            class="hl-string">"InvoiceNumber": inv_num,
            class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Invoice Created",
            class="hl-string">"EventDateTime": fclass="hl-string">"{create_date} 00:00:00",
            class="hl-string">"CustomerName": cust_name,
            class="hl-string">"InvoiceAmount": amount,
            class="hl-string">"DueDate": due_date,
            class="hl-string">"IsAutomated": True
        })
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Event: Invoice Cleared
        if status.lower() in [class="hl-string">'closed', class="hl-string">'cleared'] and clear_date:
             event_log.append({
                class="hl-string">"InvoiceNumber": inv_num,
                class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Invoice Cleared",
                class="hl-string">"EventDateTime": fclass="hl-string">"{clear_date} 23:59:59",
                class="hl-string">"CustomerName": cust_name,
                class="hl-string">"InvoiceAmount": amount,
                class="hl-string">"DueDate": due_date,
                class="hl-string">"IsAutomated": True
            })
             
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Event: Due Date Passed (Calculated)
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Logic: If closed and cleared after due date OR if open and today is after due date
        d_due = datetime.strptime(due_date, class="hl-string">"%Y-%m-%d")
        limit_date = datetime.strptime(clear_date, class="hl-string">"%Y-%m-%d") if clear_date else datetime.now()
        
        if limit_date > d_due:
            overdue_ts = d_due + timedelta(days=1)
            event_log.append({
                class="hl-string">"InvoiceNumber": inv_num,
                class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Due Date Passed",
                class="hl-string">"EventDateTime": overdue_ts.strftime(class="hl-string">"%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
                class="hl-string">"CustomerName": cust_name,
                class="hl-string">"InvoiceAmount": amount,
                class="hl-string">"DueDate": due_date,
                class="hl-string">"IsAutomated": True
            })

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Event: Credit Memo Issued
        if inv.get(class="hl-string">'document_type', class="hl-string">'').lower() == class="hl-string">'credit_memo':
             event_log.append({
                class="hl-string">"InvoiceNumber": inv_num,
                class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Credit Memo Issued",
                class="hl-string">"EventDateTime": fclass="hl-string">"{create_date} 12:00:00",
                class="hl-string">"CustomerName": cust_name,
                class="hl-string">"InvoiceAmount": amount,
                class="hl-string">"DueDate": due_date,
                class="hl-string">"IsAutomated": True
            })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Fetch Activities / Notes (Calls, Reminders)
    print(class="hl-string">"Fetching Activities...")
    class=class="hl-string">"hl-comment"># In a real scenario, you might iterate invoice_ids in chunks if the API requires filtering by ID
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Here we assume an endpoint allowing date filtering similar to invoices
    activities = fetch_paged_data(class="hl-string">"activities", token, {class="hl-string">"date_from": START_DATE, class="hl-string">"date_to": END_DATE})
    
    for act in activities:
        inv_num = str(act.get(class="hl-string">'invoice_number', class="hl-string">''))
        act_type = act.get(class="hl-string">'activity_type', class="hl-string">'').lower()
        act_date = act.get(class="hl-string">'activity_date') class=class="hl-string">"hl-comment"># Assume valid timestamp
        user = act.get(class="hl-string">'performed_by', class="hl-string">'System')
        
        activity_name = None
        if class="hl-string">'email' in act_type or class="hl-string">'letter' in act_type or class="hl-string">'reminder' in act_type:
            activity_name = class="hl-string">"Payment Reminder Sent"
        elif class="hl-string">'call' in act_type:
            activity_name = class="hl-string">"Collection Call Logged"
            
        if activity_name:
            event_log.append({
                class="hl-string">"InvoiceNumber": inv_num,
                class="hl-string">"ActivityName": activity_name,
                class="hl-string">"EventDateTime": act_date,
                class="hl-string">"CollectorName": user,
                class="hl-string">"IsAutomated": user == class="hl-string">'System'
            })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. Fetch Promises to Pay
    print(class="hl-string">"Fetching Promises to Pay...")
    ptps = fetch_paged_data(class="hl-string">"promises", token, {class="hl-string">"created_from": START_DATE, class="hl-string">"created_to": END_DATE})
    for ptp in ptps:
        event_log.append({
            class="hl-string">"InvoiceNumber": str(ptp.get(class="hl-string">'invoice_number', class="hl-string">'')),
            class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Promise to Pay Created",
            class="hl-string">"EventDateTime": ptp.get(class="hl-string">'created_at'),
            class="hl-string">"CollectorName": ptp.get(class="hl-string">'created_by'),
            class="hl-string">"IsAutomated": False
        })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 4. Fetch Disputes
    print(class="hl-string">"Fetching Disputes...")
    disputes = fetch_paged_data(class="hl-string">"disputes", token, {class="hl-string">"date_from": START_DATE, class="hl-string">"date_to": END_DATE})
    for disp in disputes:
        inv_num = str(disp.get(class="hl-string">'invoice_number', class="hl-string">''))
        create_ts = disp.get(class="hl-string">'create_date')
        status_history = disp.get(class="hl-string">'status_history', [])
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Event: Dispute Case Opened
        event_log.append({
            class="hl-string">"InvoiceNumber": inv_num,
            class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Dispute Case Opened",
            class="hl-string">"EventDateTime": create_ts,
            class="hl-string">"IsAutomated": False
        })
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Process Audit Trail for Status Changes
        for history in status_history:
            status = history.get(class="hl-string">'status', class="hl-string">'').lower()
            hist_date = history.get(class="hl-string">'date')
            
            if status == class="hl-string">'in_review' or status == class="hl-string">'investigation':
                event_log.append({
                    class="hl-string">"InvoiceNumber": inv_num,
                    class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Dispute Under Review",
                    class="hl-string">"EventDateTime": hist_date,
                    class="hl-string">"IsAutomated": False
                })
            elif status == class="hl-string">'resolved' or status == class="hl-string">'closed':
                 event_log.append({
                    class="hl-string">"InvoiceNumber": inv_num,
                    class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Dispute Resolved",
                    class="hl-string">"EventDateTime": hist_date,
                    class="hl-string">"IsAutomated": False
                })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 5. Fetch Payments
    print(class="hl-string">"Fetching Payments...")
    payments = fetch_paged_data(class="hl-string">"payments", token, {class="hl-string">"date_from": START_DATE, class="hl-string">"date_to": END_DATE})
    for pay in payments:
        inv_num = str(pay.get(class="hl-string">'invoice_number', class="hl-string">''))
        pay_date = pay.get(class="hl-string">'payment_date')
        pay_amount = float(pay.get(class="hl-string">'payment_amount', 0.0))
        inv_total = float(pay.get(class="hl-string">'invoice_total_amount', 0.0))
        is_matched = pay.get(class="hl-string">'is_matched', False)
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Determine Partial vs Full
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Note: logic simplified; usually compare accumulated payments
        if pay_amount < inv_total:
            act_name = class="hl-string">"Partial Payment Posted"
        else:
            act_name = class="hl-string">"Full Payment Received"
            
        event_log.append({
            class="hl-string">"InvoiceNumber": inv_num,
            class="hl-string">"ActivityName": act_name,
            class="hl-string">"EventDateTime": pay_date,
            class="hl-string">"InvoiceAmount": inv_total,
            class="hl-string">"IsAutomated": True
        })
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Event: Bank Statement Matched
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Trigger if the system flags this payment as successfully matched to bank line
        if is_matched:
             event_log.append({
                class="hl-string">"InvoiceNumber": inv_num,
                class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Bank Statement Matched",
                class="hl-string">"EventDateTime": pay_date, class=class="hl-string">"hl-comment"># Often same time as posting
                class="hl-string">"IsAutomated": True
            })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Export
    df = pd.DataFrame(event_log)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Ensure required columns exist even if empty
    required_cols = [class="hl-string">"InvoiceNumber", class="hl-string">"ActivityName", class="hl-string">"EventDateTime"]
    for col in required_cols:
        if col not in df.columns:
            df[col] = None
            
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Fill recommended cols with None if missing
    recommended_cols = [class="hl-string">"CustomerName", class="hl-string">"InvoiceAmount", class="hl-string">"DueDate", class="hl-string">"CollectorName", class="hl-string">"IsAutomated"]
    for col in recommended_cols:
        if col not in df.columns:
            df[col] = None

    df.dropna(subset=[class="hl-string">"InvoiceNumber", class="hl-string">"ActivityName", class="hl-string">"EventDateTime"], inplace=True)
    df.sort_values(by=[class="hl-string">"InvoiceNumber", class="hl-string">"EventDateTime"], inplace=True)
    
    output_file = class="hl-string">"HighRadius_EventLog.csv"
    df.to_csv(output_file, index=False)
    print(fclass="hl-string">"Extraction Complete. {len(df)} rows saved to {output_file}")

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

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