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Su Template de datos de cuentas por cobrar

HighRadius

Atributos de cuentas por cobrar (19) Actividades de cuentas por cobrar (13) Guías de extracción (2)

Su Template de datos de cuentas por cobrar

Este Template describe los componentes esenciales para analizar sus flujos de trabajo de facturación en HighRadius. Ofrece una visión estructurada de los puntos de datos, los hitos del proceso y los pasos técnicos necesarios para crear un registro de eventos completo. Si sigue esta guía, podrá mapear correctamente su ciclo de cobros e identificar oportunidades para mejorar su flujo de caja.

Atributos de datos específicos de su proceso
Hitos de actividad estandarizados
Instrucciones de extracción de HighRadius

¿Es nuevo en los registros de eventos? Aprenda a crear un registro de eventos de Process Mining.

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Atributos de cuentas por cobrar

Esta tabla enumera los campos de datos recomendados necesarios para crear un registro de eventos detallado y analizar el rendimiento de la gestión de facturas y cobros.

3 Obligatorio 6 Recomendado 10 Opcional

	Nombre	Descripción
	Actividad ActivityName	Nombre del evento o la acción realizada sobre la factura.
Descripción Este atributo registra el paso o la acción específica que tuvo lugar durante el ciclo de vida de crédito a efectivo. Captura eventos como la creación de facturas, las comunicaciones automatizadas, las llamadas de los agentes de cobro, el registro de disputas y la 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, ciclos de retrabajo y comportamientos que incumplen las normas. Por qué es importante Define los pasos del proceso y es esencial para el descubrimiento de procesos y el análisis de variantes. Dónde obtenerlo Registro de actividades de HighRadius, historial de notas o tablas de historial de transacciones Ejemplos Factura creadaRecordatorio de pago enviadoCaso de disputa abiertoPago completo recibido
	Marca de tiempo del evento EventDateTime	Fecha y hora específicas en las que tuvo lugar la actividad.
Descripción Este atributo marca el momento exacto en que tuvo lugar un evento dentro del sistema HighRadius. Proporciona la dimensión temporal necesaria para ordenar las actividades y calcular la duración entre los pasos del proceso. En el análisis, la marca de tiempo se utiliza para calcular tiempos de ciclo, como los días de ventas pendientes de cobro (DSO) o el tiempo de resolución de disputas. También permite analizar el rendimiento y la utilización de recursos durante periodos específicos. Por qué es importante Se necesita una medición temporal precisa para calcular todos los KPI basados en duración y ordenar correctamente los eventos. Dónde obtenerlo Columna de marcas de tiempo de los registros de transacciones de HighRadius Ejemplos 2023-10-01T08:30:00Z2023-10-15T14:22:10Z2023-11-05T09:15:00Z
	Número de factura InvoiceNumber	Identificador único del documento de factura, que actúa como ID del caso.
Descripción El número de factura es el identificador central para seguir la obligación financiera desde su creación hasta la liquidación final. Vincula todas las actividades relacionadas, incluidas las disputas, las promesas de pago y los pagos, en un único historial del caso. En el análisis, este atributo se utiliza para agrupar los registros de eventos en instancias de proceso diferenciadas. Permite calcular los tiempos de ciclo por factura y es la clave principal para combinar los datos del proceso con otras tablas de datos maestros del entorno HighRadius o del ERP de origen. Por qué es importante Identifica el caso único y garantiza que todos los eventos se asocien correctamente con la transacción financiera específica. Dónde obtenerlo Datos de facturas de HighRadius / tabla de encabezado o ERP de origen, por ejemplo, SAP VBAK u Oracle Headers Ejemplos INV-2023-001900123456US-102938550002931
	Es automático IsAutomated	Indicador que señala si el sistema realizó la actividad 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 esencial para el «Rastreador de automatización de Cash Application» y el KPI «Tasa de facturas sin intervención». Permite a los analistas medir el retorno de la inversión en automatización e identificar los pasos del proceso que todavía requieren una intervención manual considerable. Por qué es importante Mide la eficiencia de la implementación de HighRadius. Dónde obtenerlo Registro de actividades, comprobación de usuario del sistema frente a usuario humano Ejemplos truefalse
	Fecha de vencimiento DueDate	Fecha en la que el cliente está obligado contractualmente a pagar.
Descripción La fecha de vencimiento se determina según las condiciones de pago aplicadas a la fecha de creación de la factura. Actúa como fecha límite objetivo del proceso de cobro. Comparar la fecha de recepción del pago completo con este atributo permite calcular la tasa de cumplimiento de las condiciones de pago. Es fundamental para determinar si un pago se realizó a tiempo, con retraso o por adelantado. Por qué es importante Punto de referencia para determinar los retrasos y calcular los días de ventas pendientes de cobro (DSO). Dónde obtenerlo Tabla de encabezado de facturas, campo Due Date Ejemplos 2023-11-302023-12-15
	Importe de la factura InvoiceAmount	Valor monetario total de la factura.
Descripción Este atributo representa el importe total original facturado al cliente. Es la 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 casos según su valor. Por ejemplo, ayuda a diferenciar entre cobros prioritarios de alto valor y ruido administrativo de bajo valor en el KPI «Volumen de disputas de bajo valor». Por qué es importante Permite ponderar el análisis según el impacto financiero y no solo según el número de casos. Dónde obtenerlo Tabla de encabezado de facturas, campo Amount Ejemplos 1500.00250.5010000.00
	Nombre del agente de cobro CollectorName	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 personalizado o revisar una disputa. Se utiliza en el Dashboard «Indicadores de productividad de los agentes de cobro» para evaluar el rendimiento individual y distribuir la carga de trabajo. Ayuda a los responsables a identificar necesidades de formación o redistribuir las carteras dentro del equipo de cobro. Por qué es importante Permite analizar el rendimiento a nivel de recurso. Dónde obtenerlo Registro de actividades / tabla de usuarios Ejemplos John DoeJane SmithAdministrador del sistemaCollectionAgent_01
	Nombre del cliente CustomerName	Nombre de la cuenta del cliente asociada a la factura.
Descripción Este atributo identifica a la entidad responsable de pagar la factura. En HighRadius, está vinculado al registro de datos maestros del deudor. Analizar el rendimiento del proceso por nombre de cliente permite destacar las cuentas concretas que pueden requerir estrategias de cobro adaptadas o que presentan retrasos de pago constantes. Admite el Dashboard «Matriz de riesgo y vencimiento de clientes». Por qué es importante Es esencial para segmentar el análisis por cuenta y encontrar a los clientes con problemas. Dónde obtenerlo Datos maestros del cliente o encabezado de factura Ejemplos Acme CorpGlobal IndustriesTechStart IncRetail Giant Ltd
	Variación del plazo de pago PaymentTermVariance	Número de días entre la fecha de vencimiento y la fecha de pago.
Descripción Este atributo calculado mide la desviación respecto a las condiciones de pago acordadas. Un número positivo indica un pago atrasado, mientras que uno negativo indica un pago anticipado. Es la métrica directa para la auditoría del cumplimiento de los plazos de pago. Al agregar esta variación, las empresas pueden identificar a los pagadores que se retrasan sistemáticamente y ajustar las condiciones de crédito o las estrategias de cobro en consecuencia. Por qué es importante Medida directa del cumplimiento de las condiciones contractuales por parte del cliente. Dónde obtenerlo Calculado a partir de la fecha de vencimiento y la fecha de pago Ejemplos 5 días-2 días0 días
	Calificación crediticia CreditRating	Puntuación o calificación de solvencia asignada al cliente.
Descripción Este atributo refleja el nivel de riesgo del cliente y suele proceder de agencias de crédito o de la puntuación interna de HighRadius Credit Cloud. Es una dimensión de la «Matriz de riesgo y vencimiento de clientes». Analizar el vencimiento junto con la calificación crediticia ayuda a identificar riesgos de alta exposición, en los que clientes con calificaciones bajas mantienen saldos pendientes elevados. Por qué es importante Esencial para la gestión de riesgos y la priorización de cobros. Dónde obtenerlo Módulo de gestión de crédito / Maestro de clientes Ejemplos AAAB+Alto riesgoBajo riesgo
	Código de moneda CurrencyCode	Código ISO de la moneda del importe de la factura.
Descripción Este atributo especifica la moneda en la que se emitió la factura, por ejemplo, USD, EUR o GBP. Al analizar un proceso global, es necesario para interpretar correctamente los campos Importe de factura e Importe pendiente. Garantiza que las agregaciones se gestionen correctamente, normalmente mediante la conversión a una moneda de referencia para los informes. Por qué es importante Necesario para realizar agregaciones financieras precisas en entornos con varias monedas. Dónde obtenerlo Cabecera de factura Ejemplos USDEURGBPJPY
	Código del motivo de la disputa DisputeReasonCode	Código de categoría asignado a un caso de disputa.
Descripción Este atributo clasifica la naturaleza de la negativa del cliente a pagar, como «Error de precio», «Mercancía dañada» o «Documentación faltante». En HighRadius Deductions Cloud, se trata de códigos estándar. Analizar estos códigos ayuda a identificar las causas raíz del impago. Agregar estos datos permite a la empresa corregir problemas anteriores en ventas o logística que provocan retrasos posteriores en el cobro. Por qué es importante Es fundamental para el análisis de causas raíz de los pagos retrasados. Dónde obtenerlo Módulo de gestión de disputas y deducciones Ejemplos P01 (Precios)Q02 (Calidad)S03 (Faltante)Error administrativo
	Fecha de la promesa de pago PromiseToPayDate	Fecha en la que el cliente prometió realizar un pago.
Descripción Este atributo registra la fecha de compromiso indicada por un cliente durante una interacción de cobro. Es una función clave de HighRadius Collections Cloud. Se utiliza en el «Índice de fiabilidad de las promesas de pago» y compara esta fecha con la fecha real de pago para determinar si el cliente cumplió su promesa. Ayuda a evaluar la calidad del compromiso y la eficacia de la negociación del agente de cobro. Por qué es importante Es clave para prever el flujo de caja y medir la fiabilidad del cliente. Dónde obtenerlo Módulo Collections / tabla de transacciones P2P Ejemplos 2023-12-102023-12-20
	Importe pendiente OpenAmount	Saldo restante de la factura que aún no se ha pagado.
Descripción Este atributo registra el importe que el cliente aún debe. Se actualiza a medida que se registran pagos parciales. Es esencial para analizar la complejidad de los pagos parciales. Permite a los analistas filtrar las facturas totalmente pendientes y las parcialmente pagadas, y priorizar los esfuerzos de cobro sobre los importes pendientes de mayor valor. Por qué es importante Esencial para determinar la exposición actual y el éxito de los cobros parciales. Dónde obtenerlo Cabecera de factura / Tabla de partidas abiertas Ejemplos 0.00500.0012000.00
	Región Region	Región geográfica asociada a la factura o al cliente.
Descripción Este atributo define el área geográfica, como «Norteamérica», «EMEA» o «APAC», relevante para la transacción. Ayuda a comparar el rendimiento entre regiones y a comprender cómo las diferencias culturales o normativas afectan a los comportamientos de pago y a la velocidad de los cobros. Resulta útil para los informes ejecutivos de alto nivel. Por qué es importante Permite analizar el rendimiento geográfico. Dónde obtenerlo Datos maestros del cliente o encabezado de factura Ejemplos NAEMEALATAMAPAC
	Segmento de clientes CustomerSegment	Clasificación del cliente según su tamaño, sector o valor estratégico.
Descripción Este atributo agrupa a los clientes en categorías como «Estratégico», «Mercado medio», «PYME» o «Alto riesgo». Se utiliza en el Dashboard «Rendimiento de la resolución de disputas» para comprobar si los distintos segmentos reciben niveles de servicio diferentes. Garantiza que los clientes de alto valor reciban la atención adecuada durante el proceso de cobro. Por qué es importante Permite segmentar el análisis para alinearlo con la estrategia empresarial y los acuerdos de nivel de servicio. Dónde obtenerlo Datos maestros del cliente Ejemplos Cuenta clave estratégicaMayoristaMinoristaGobierno
	Sistema de origen SourceSystem	Nombre del sistema del que proceden los datos.
Descripción Este atributo indica si el dato se originó directamente en los módulos de la plataforma HighRadius, como Collections Cloud o Cash Application Cloud, o si se incorporó desde un sistema ERP externo, como SAP u Oracle. Es útil para el linaje y la validación de datos. Al analizar la fricción del proceso, conocer el sistema de origen ayuda a determinar si los retrasos se deben a demoras en la integración o a los tiempos de procesamiento nativos del sistema. Por qué es importante Proporciona contexto sobre el origen de los datos, especialmente en entornos donde varios ERP alimentan HighRadius. Dónde obtenerlo Configuración del sistema o valor codificado según la lógica de extracción Ejemplos HighRadiusSAP ECCOracle NetSuiteMicrosoft Dynamics
	Última actualización de datos LastDataUpdate	Marca de tiempo de la última actualización de los datos en el modelo de Process Mining.
Descripción Este atributo registra cuándo se extrajo el registro o cuándo se actualizó por última vez en el conjunto de datos de Process Mining. Permite a los analistas conocer la actualidad de los datos y la posible latencia de los informes. Es especialmente importante para los Dashboards de supervisión continua, donde los usuarios necesitan saber si consultan datos en tiempo real o una instantánea del día anterior. Por qué es importante Garantiza la transparencia sobre la actualidad de los datos utilizados para los KPI. Dónde obtenerlo Marca de tiempo de ETL Ejemplos 2023-12-01T00:00:00Z2023-12-02T06:00:00Z
	Unidad de negocio BusinessUnit	División interna o filial que emitió la factura.
Descripción Este atributo segmenta los datos según la estructura organizativa, como «Ventas de Norteamérica», «Servicios de EMEA» o divisiones de productos específicas. Permite al Dashboard «Auditoría del cumplimiento de las condiciones de pago» comparar el rendimiento entre distintas partes de la organización. Ayuda a determinar si los problemas de cobro son sistémicos o se limitan a prácticas empresariales concretas. Por qué es importante Permite comparar el rendimiento entre distintas áreas de la organización. Dónde obtenerlo Mapeo del encabezado de factura / ERP Ejemplos Electrónica de consumoPiezas industrialesServicios de softwareNA-West

Obligatorio Recomendado Opcional

Actividades de cuentas por cobrar

Estas entradas representan los pasos críticos del proceso y los hitos transaccionales que debe capturar para visualizar el recorrido completo de sus facturas.

8 Recomendado 5 Opcional

	Actividad	Descripción
	Caso de disputa abierto	Creación de un caso de deducción o disputa vinculado a la factura, que indica que el cliente se niega a pagar una parte o la totalidad del saldo.
Por qué es importante Activa el análisis «Rendimiento de la resolución de disputas» y pausa el cobro estándar por el importe disputado. Dónde obtenerlo Módulo Deductions/Disputes; marca de tiempo de creación del ID del caso vinculado a la factura. Recopilar Registrado cuando se genera el caso de disputa Tipo de evento explicit
	Disputa resuelta	Conclusión de la investigación de la disputa, que da lugar a una decisión, como una deducción válida o una reclamación no válida.
Por qué es importante Evento que detiene el reloj de «Tiempo de ciclo de resolución de disputas». Los retrasos en este punto afectan directamente al vencimiento. Dónde obtenerlo Módulo Deductions; cambio de estado a «Cerrado», «Resuelto» o «Aprobado». Recopilar Comparar el campo de estado antes y después Tipo de evento inferred
	Extracto bancario conciliado	El motor Cash Application, o un usuario, vincula correctamente una línea del extracto bancario con esta factura específica.
Por qué es importante Métrica principal de la «Tasa de aplicación automática de efectivo». Distingue entre la recepción de fondos y su aplicación. Dónde obtenerlo Módulo Cash Application; creación del registro de conciliación. Recopilar Registrado cuando se ejecuta la regla de conciliación Tipo de evento explicit
	Factura creada	Creación o incorporación inicial de la factura en la plataforma HighRadius desde el sistema ERP. Este evento establece el inicio del ciclo de cobro.
Por qué es importante Establece la marca de tiempo de referencia para calcular el vencimiento y las métricas de días de ventas pendientes de cobro (DSO). Dónde obtenerlo Tabla de facturas abiertas o registros de integración de datos donde aparece por primera vez el número de factura. Recopilar Registrado cuando se inserta el registro en la tabla de encabezado de facturas Tipo de evento explicit
	Factura liquidada	Cambio de estado final en el que el saldo de la factura llega a cero y se cierra en el sistema.
Por qué es importante Marca de tiempo final para el «Promedio de días de ventas pendientes de cobro». Representa la finalización del proceso. Dónde obtenerlo Tabla de encabezado de facturas; Status = «Closed» o «Cleared». Recopilar Comparar el campo de estado antes y después Tipo de evento inferred
	Pago completo recibido	Recepción de fondos que extingue por completo la deuda. Esta es la fecha efectiva del pago a efectos del cálculo del vencimiento.
Por qué es importante Se utiliza para calcular la «Tasa de cumplimiento de las promesas de pago» y comparar el flujo de caja real con el previsto. Dónde obtenerlo Fecha de la transacción de pago asociada al documento final de liquidación. Recopilar Fecha de transacción del pago de liquidación registrada Tipo de evento explicit
	Promesa de pago creada	Compromiso formal registrado en el sistema mediante el cual un cliente promete pagar un importe específico en una fecha determinada.
Por qué es importante Es esencial para el «Índice de fiabilidad de las promesas de pago», que permite prever el flujo de caja y medir la fiabilidad del cliente. Dónde obtenerlo Módulo o pestaña P2P (Promise to Pay) vinculada a la factura. Recopilar Registrado cuando se crea el registro P2P Tipo de evento explicit
	Recordatorio de pago enviado	Comunicación automatizada, por correo electrónico o carta, enviada al cliente mediante el módulo Collections. Este evento registra la ejecución de la estrategia de cobro.
Por qué es importante Es fundamental para que el Dashboard «Eficacia de los recordatorios de cobro» mida si la comunicación realmente desencadena el pago. Dónde obtenerlo Pestaña de historial de comunicaciones o registros de comunicación vinculados al ID de factura. Recopilar Registrado cuando la estrategia de cobro ejecuta una acción Tipo de evento explicit
	Disputa en revisión	El caso de disputa pasa de «Nuevo» a un estado de investigación activa. Representa el inicio del trabajo efectivo del analista.
Por qué es importante Se utiliza en «Buscador de cuellos de botella del Workflow de disputas» para medir el tiempo transcurrido entre la creación y el inicio del trabajo activo. Dónde obtenerlo Registro de auditoría del módulo Deductions; cambio de estado a «En curso» o «En investigación». Recopilar Comparar el campo de estado antes y después Tipo de evento inferred
	Fecha de vencimiento superada	Evento calculado que indica que la factura permanece abierta después de la fecha establecida en las condiciones de pago acordadas.
Por qué es importante Es fundamental para la «Auditoría del cumplimiento de las condiciones de pago». Marca la transición de vigente a vencida. Dónde obtenerlo Se calcula comparando la fecha de vencimiento de la factura con la fecha actual, si está abierta, o con la fecha de pago, si está cerrada. Recopilar Derivado de comparar el campo Due Date con Activity Date Tipo de evento calculated
	Llamada de cobro registrada	Nota o interacción manual registrada por un agente de cobro en relación con esta factura. Indica que hubo intervención humana en el proceso.
Por qué es importante Admite el Dashboard «Indicadores de productividad de los agentes de cobro» y diferencia entre las gestiones de cobro automáticas y manuales. Dónde obtenerlo Pestaña de notas o historial dentro del módulo Collections. Recopilar 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, normalmente como resultado de una resolución válida de disputa o de una devolución.
Por qué es importante Registra la «Eficiencia del procesamiento de notas de crédito» y el tiempo transcurrido entre la resolución de la disputa y la contabilización financiera. Dónde obtenerlo Registros de sincronización del ERP o tabla de notas de crédito vinculada al ID de factura original. Recopilar Registrado cuando el documento CM se vincula a la factura Tipo de evento explicit
	Pago parcial contabilizado	Se aplica un pago que cubre solo una parte del importe total de la factura y deja un saldo residual.
Por qué es importante Alimenta el análisis «Complejidad de los pagos parciales» e indica una posible fricción en la aplicación de efectivo. Dónde obtenerlo Módulo Cash Application; transacción de pago vinculada a la factura cuando Payment Amount < Open Amount. Recopilar 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 vaya al módulo Analytics o Reports.
Localice la plantilla de informe Transaction History u Open Items. Probablemente deberá configurar tres exportaciones independientes para capturar todo el ciclo de vida: Invoice Header Data, Collection Activities y Dispute/Deduction History.
Configure la exportación Invoice Header: seleccione las columnas Invoice Number, Customer Name, Invoice Amount, Invoice Date, Due Date, Clear Date y Final Status. Aplique filtros para los Company Codes pertinentes y un intervalo de fechas de creación que cubra el periodo de Process Mining.
Configure la exportación Collection Activities: seleccione las columnas Invoice Number, Activity Type (Call, Email, Note), Activity Date, Collector Name y los datos de Promise to Pay. Asegúrese de incluir tanto las acciones automatizadas del sistema como los registros de usuarios manuales.
Configure la exportación Dispute History: seleccione las columnas Invoice Number, Dispute Case ID, Dispute Amount, Status Change Date, Reason Code y Resolution Date. Esto permite capturar el ciclo de vida de las deducciones.
Configure la exportación Payment/Cash App: seleccione las columnas Invoice Number, Payment Reference, Payment Date, Payment Amount y Payment Type (Partial, Full, Credit Memo).
Ejecute estos informes y exporte los resultados en formato CSV.
Importe estos archivos CSV en una base de datos de preparación o una 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 Query para estandarizar los nombres de las columnas, calcular eventos derivados, como Due Date Passed, y unificar las distintas fuentes en un único Registro de eventos.
Verifique que los formatos de fecha sean coherentes, preferiblemente ISO 8601, y que Invoice Number tenga el mismo formato en todos los archivos, por ejemplo, eliminando los ceros iniciales si no son coherentes.
Exporte el conjunto de resultados final como un único archivo CSV.
Cargue el CSV final en ProcessMind y asigne InvoiceNumber a Case ID, EventDateTime a Timestamp y ActivityName a Activity.

Configuración

Intervalo de fechas: seleccione un periodo móvil, por ejemplo, los últimos 12 meses, basado en Invoice Creation Date para garantizar la captura completa del ciclo de vida.
Fuentes de datos: se requiere acceso a los módulos Collections, Cash Application y Deductions de HighRadius.
Granularidad: asegúrese de que los informes se generen a nivel de Invoice, no a nivel de Account o Summary.
Permisos de usuario: el usuario que extraiga los datos necesita privilegios de Reporting o Analytics Admin para acceder a los registros históricos de actividad.
Acciones del sistema: active explícitamente los filtros para incluir las acciones de System o Automated User en los registros de actividad y capturar las comunicaciones automatizadas.
Asignación necesaria: puede ser necesario asignar los tipos de actividad de HighRadius a nombres de actividad estándar de Process Mining, por ejemplo, asignar «Dunning Letter» a «Payment Reminder Sent».

a Consulta de ejemplo sql

/* 
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

Requisitos previos y configuración del entorno Asegúrese de tener instalada la versión 3.8 o posterior de Python. Necesitará las bibliotecas requests y pandas. Instálelas mediante pip si aún no están disponibles. Solicite al administrador del sistema el Client ID, Client Secret y Base URL de la API de HighRadius. Normalmente se encuentran en la sección Administration o Developer Portal de HighRadius.
Configuración de las credenciales de la API Abra el script de Python proporcionado. Localice la sección de configuración en la parte superior. Sustituya los marcadores de posición de CLIENT_ID, CLIENT_SECRET y BASE_URL. Asegúrese de que el usuario asociado a estas credenciales tenga permisos para acceder a los módulos Collections, Cash Application y Deductions.
Definición de los parámetros de extracción Defina las variables START_DATE y END_DATE en el script. Se recomienda extraer los datos en bloques mensuales o trimestrales para evitar tiempos de espera. El script espera fechas en el formato ISO 8601 estándar (YYYY-MM-DD).
Ejecución del script: autenticación El script ejecuta primero un flujo OAuth2 para obtener un token bearer. Este token es válido durante un tiempo limitado, normalmente 1 hora. El script gestiona automáticamente la obtención inicial del token.
Ejecución del script: obtención de datos El script consulta secuencialmente endpoints específicos. Primero recupera los datos de las facturas a nivel de encabezado. Después recorre los endpoints relacionados con Activities (Notes), Promises to Pay, Disputes y Payment History, utilizando Invoice Numbers como claves de referencia cuando es necesario.
Transformación de datos y asignación de actividades El script procesa las respuestas JSON sin procesar y las convierte en una estructura de Registro de eventos plana. Asigna códigos específicos de HighRadius a los nombres de actividad requeridos. Por ejemplo, compara invoice_balance con total_amount para distinguir entre «Partial Payment Posted» y «Full Payment Received». También calcula el evento «Due Date Passed» comparando la fecha de vencimiento con la fecha de compensación o la fecha actual.
Gestión de la paginación Las API de HighRadius suelen paginar los resultados. El script proporcionado incluye un bucle que recupera todas las páginas de datos hasta que no se devuelven más registros. Asegúrese de que la conexión de red sea estable durante este proceso.
Consolidación de datos Todas las listas extraídas, Invoices, Activities, Disputes y Payments, se combinan en un único DataFrame de Pandas. El script ordena este DataFrame por InvoiceNumber y EventDateTime para garantizar un flujo de eventos cronológico.
Validación y control de calidad Antes de finalizar, el script muestra un resumen de las actividades únicas extraídas. Compruebe que los recuentos sean razonables en comparación con sus volúmenes operativos. Verifique que la columna EventDateTime tenga el formato YYYY-MM-DD HH:MM:SS.
Exportación a CSV El DataFrame final se exporta a un archivo llamado HighRadius_EventLog.csv. Este archivo utiliza las columnas específicas que requiere ProcessMind.
Revisión final Abra el archivo CSV. Compruebe que no haya valores NULL en InvoiceNumber o ActivityName. Asegúrese de que las fechas no sean futuras, salvo cuando correspondan a fechas de vencimiento previstas, aunque EventDateTime siempre debería ser una fecha pasada o presente.
Carga en ProcessMind Importe el archivo CSV generado en ProcessMind. Asigne InvoiceNumber a Case ID, ActivityName a Activity y EventDateTime a Timestamp.

Configuración

API Base URL: determine si se conecta a un entorno Production o Sandbox. La estructura de la URL suele variar, por ejemplo, https://[client].highradius.com/api frente a https://[client]-sandbox.highradius.com/api.
Client Scope: asegúrese de que el cliente de la API tenga acceso read a los ámbitos radiusOne, collections, deductions y cashApp.
Intervalo de fechas: limite las ventanas de extracción a 3 meses o menos por ejecución si el volumen de transacciones es alto, más de 100.000 facturas al mes.
Límite de paginación: el script utiliza de forma predeterminada 1.000 registros por página. Ajuste el parámetro limit de las llamadas a la API si el servidor devuelve errores de tiempo de espera.
Limitación de frecuencia: HighRadius puede aplicar límites de frecuencia. Si encuentra errores HTTP 429, introduzca el 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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