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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 reúne los componentes esenciales para analizar los flujos de facturación en HighRadius. Ofrece una visión estructurada de los datos necesarios, los hitos del proceso y los pasos técnicos para crear un Registro de eventos completo. Siga esta guía para representar el ciclo de cobro e identificar oportunidades para mejorar el flujo de caja.

Atributos específicos de su proceso
Hitos de actividad estandarizados
Instrucciones para extraer datos de HighRadius

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

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Atributos de cuentas por cobrar

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

3 Obligatorio 6 Recomendado 10 Opcional

	Nombre	Descripción
	Actividad ActivityName	Nombre del evento o la acción realizada en la factura.
Descripción Este atributo registra el paso o la acción específicos que tuvieron lugar durante el ciclo de crédito a cobro. Incluye eventos como la creación de facturas, las comunicaciones automáticas, las llamadas del equipo de cobros, 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 el orden de estas actividades ayudan a identificar desviaciones del proceso, ciclos de retrabajo e incumplimientos. Por qué es importante Define los pasos del proceso y es esencial para descubrir procesos y analizar variantes. Dónde obtenerlo Registro de actividades, historial de notas o tablas del historial de transacciones de HighRadius Ejemplos Factura creadaRecordatorio de pago enviadoCaso de disputa abiertoPago total recibido
	Marca de tiempo del evento EventDateTime	Fecha y hora exactas en que tuvo lugar la actividad.
Descripción Este atributo indica el momento exacto en que se produjo un evento en el sistema HighRadius. Aporta 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 pendientes de cobro (DSO) o el tiempo de resolución de disputas. También permite analizar el rendimiento y el uso de recursos en periodos específicos. Por qué es importante Se necesitan marcas de tiempo precisas para calcular todos los KPI basados en la 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 sirve como ID del caso.
Descripción El número de factura es el identificador central para hacer seguimiento de la obligación financiera desde su creación hasta su liquidación final. Vincula en un único historial del caso todas las actividades relacionadas, incluidas las disputas, las promesas de pago y los pagos. 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 sirve como 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 cada caso de forma única y garantiza que todos los eventos se asocien correctamente a la transacción financiera correspondiente. Dónde obtenerlo Datos de facturas de HighRadius / tabla de encabezados o ERP de origen (por ejemplo, SAP VBAK, Oracle Headers) Ejemplos INV-2023-001900123456US-102938550002931
	Automatizada 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 las comunicaciones automáticas o la conciliación de pagos, y los pasos manuales realizados por los usuarios. Es fundamental para el seguimiento de la automatización de la aplicación de pagos y para el KPI de tasa de facturas procesadas sin intervención manual. Permite a los analistas medir el retorno de la inversión en automatización e identificar los pasos del proceso que todavía requieren mucha intervención manual. 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
	Desviación 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 con respecto a las condiciones de pago acordadas. Un valor positivo indica que el pago se realizó tarde; uno negativo, que se realizó antes de tiempo. Es la métrica directa de la auditoría de cumplimiento de las condiciones de pago. Al agregar estas desviaciones, las empresas pueden identificar a los clientes que suelen pagar tarde y ajustar las condiciones de crédito o las estrategias de cobro. Por qué es importante Mide directamente si el cliente cumple las condiciones del contrato. Dónde obtenerlo Se calcula a partir de la fecha de vencimiento y la fecha de pago Ejemplos 5 días-2 días0 días
	Fecha de vencimiento DueDate	Fecha límite en la que el cliente tiene la obligación contractual de pagar.
Descripción La fecha de vencimiento se determina a partir de las condiciones de pago aplicadas a la fecha de creación de la factura. Es la fecha límite de referencia para el proceso de cobro. Comparar esta fecha con la fecha de recepción del pago total 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 Referencia para determinar los retrasos y calcular los días pendientes de cobro (DSO). Dónde obtenerlo Tabla de encabezados de facturas (campo Fecha de vencimiento) Ejemplos 2023-11-302023-12-15
	Importe de la factura InvoiceAmount	Importe monetario total de la factura.
Descripción Este atributo representa el importe total original facturado al cliente. Sirve de referencia 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 importe. Por ejemplo, permite distinguir entre cobros prioritarios de alto importe y tareas administrativas de bajo importe en el KPI de volumen de disputas de bajo importe. Por qué es importante Permite ponderar el análisis según el impacto financiero, en lugar de basarse únicamente en el número de casos. Dónde obtenerlo Tabla de encabezados de facturas (campo Importe) Ejemplos 1500.00250.5010000.00
	Nombre del agente de cobros 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 de valores de referencia de productividad del equipo de cobros para evaluar el rendimiento individual y la distribución de la carga de trabajo. Esto ayuda a los responsables a detectar necesidades de formación o redistribuir las carteras entre el equipo de cobros. Por qué es importante Permite analizar el rendimiento por recurso. Dónde obtenerlo Registro de actividades / tabla de usuarios Ejemplos John DoeJane SmithAdministrador del sistemaAgenteDeCobros_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 detectar cuentas específicas que podrían necesitar estrategias de cobro adaptadas o que suelen retrasar los pagos. También sirve para el Dashboard de riesgo del cliente y antigüedad de las facturas. Por qué es importante Es esencial para segmentar el análisis por cuenta e identificar a los clientes con problemas de pago. Dónde obtenerlo Datos maestros del cliente o encabezado de la factura Ejemplos Acme CorpGlobal IndustriesTechStart IncRetail Giant Ltd
	Calificación crediticia CreditRating	Puntuación o calificación de solvencia asignada al cliente.
Descripción Este atributo refleja el nivel de riesgo del cliente y suele obtenerse de agencias de crédito o de las puntuaciones internas de HighRadius Credit Cloud. Es una dimensión de la matriz de riesgo y antigüedad de saldos de clientes. Analizar la antigüedad de los saldos según la calificación crediticia permite detectar riesgos de alta exposición, como clientes con calificaciones bajas y grandes saldos pendientes. Por qué es importante Es esencial para gestionar el riesgo y priorizar los cobros. Dónde obtenerlo Módulo de gestión de crédito / datos maestros de clientes Ejemplos AAAB+Alto riesgoBajo riesgo
	Código de moneda CurrencyCode	Código ISO de la moneda del importe de la factura.
Descripción Este atributo indica 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. También permite realizar agregaciones correctas, normalmente mediante la conversión a una moneda de presentación de informes. Por qué es importante Es necesario para agregar importes financieros con precisión 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 el motivo por el que un cliente se niega a pagar, como «Error de precio», «Mercancía dañada» o «Documentación faltante». En Deductions Cloud de HighRadius, estos son códigos estándar. Analizar estos códigos ayuda a identificar las causas raíz de los impagos. La agregación de estos datos permite a la empresa corregir problemas previos en ventas o logística que provocan retrasos posteriores en los cobros. Por qué es importante Es fundamental para analizar las causas raíz de los retrasos en los pagos. Dónde obtenerlo Módulo de gestión de disputas y deducciones Ejemplos P01 (Precios)Q02 (Calidad)S03 (Faltante)Error administrativo
	Fecha de promesa de pago PromiseToPayDate	La fecha en que el cliente se comprometió a realizar un pago.
Descripción Este atributo registra la fecha de compromiso que indica el cliente durante una gestión de cobro. Es una característica clave de HighRadius Collections Cloud. Esta fecha se utiliza en el índice de fiabilidad de las promesas de pago y se compara con la fecha real del pago para determinar si el cliente cumplió su compromiso. Permite evaluar la calidad del compromiso y la eficacia de la negociación de la persona encargada del cobro. Por qué es importante Es clave para prever el flujo de caja y medir la fiabilidad de los clientes. Dónde obtenerlo Módulo de cobros / tabla de transacciones P2P Ejemplos 2023-12-102023-12-20
	Importe pendiente OpenAmount	Saldo pendiente de pago de la factura.
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 filtrar las facturas totalmente pendientes o parcialmente pagadas y priorizar los cobros de los importes pendientes de mayor valor. Por qué es importante Es fundamental para determinar la exposición actual y la eficacia de los cobros parciales. Dónde obtenerlo Cabecera de factura / tabla de partidas pendientes Ejemplos 0.00500.0012000.00
	Región Region	Región geográfica asociada a la factura o al cliente.
Descripción Este atributo define el área geográfica pertinente para la transacción, como «Norteamérica», «EMEA» o «APAC». Permite comparar el rendimiento entre regiones y comprender cómo afectan las diferencias culturales o normativas a los hábitos de pago y a la rapidez de los cobros. También resulta útil para los informes ejecutivos de alto nivel. Por qué es importante Permite analizar el rendimiento por zona geográfica. Dónde obtenerlo Datos maestros del cliente o encabezado de la factura Ejemplos NorteaméricaEMEALATAMAPAC
	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», «Pequeña y mediana empresa» o «Alto riesgo». Se utiliza en el Dashboard de rendimiento de resolución de disputas para comprobar si los distintos segmentos reciben diferentes niveles de servicio. Permite verificar que los clientes de alto valor reciban la atención adecuada durante el proceso de cobro. Por qué es importante Análisis de segmentos para alinearlos con la estrategia empresarial y los acuerdos de nivel de servicio. Dónde obtenerlo Datos maestros de clientes Ejemplos Cuenta estratégica claveVenta mayoristaVenta minoristaAdministración pública
	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 importó de un sistema ERP externo, como SAP u Oracle. Es útil para rastrear el origen de los datos y validarlos. Al analizar las dificultades del proceso, conocer el sistema de origen ayuda a determinar si los retrasos se deben a demoras en la integración o al procesamiento del sistema. Por qué es importante Aporta contexto sobre el origen de los datos, especialmente cuando varios ERP envían datos a HighRadius. Dónde obtenerlo Configuración del sistema o valor codificado según la lógica de extracción Ejemplos HighRadiusSAP ECCOracle NetSuiteMicrosoft Dynamics
	Última actualización de los 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 las posibles demoras en los informes. Es especialmente importante para los Dashboards de supervisión continua, ya que 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 de la organización, por ejemplo, «Ventas en Norteamérica», «Servicios en EMEA» o divisiones de productos específicas. Permite comparar el rendimiento de distintas áreas de la organización en la auditoría del cumplimiento de las condiciones de pago. Así se puede determinar si los problemas de cobro son generalizados o se limitan a determinadas prácticas comerciales. Por qué es importante Permite comparar distintas áreas de la organización. Dónde obtenerlo Encabezado de la factura / asignación del ERP Ejemplos Electrónica de consumoPiezas industrialesServicios de softwareOeste de Norteamérica

Obligatorio Recomendado Opcional

Actividades de cuentas por cobrar

Estas entradas representan los pasos clave del proceso y los hitos de las transacciones que conviene registrar para visualizar todo el recorrido de cada factura.

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 suspende la reclamación de pagos habitual por el importe en disputa. Dónde obtenerlo Módulo de deducciones y disputas; marca de tiempo de creación del ID del caso vinculado a la factura. Capturar Se registra cuando se genera un caso de disputa. Tipo de evento explicit
	Disputa resuelta	Conclusión de la investigación de la disputa, que da lugar a una decisión, como aceptar una deducción válida o rechazar una reclamación no válida.
Por qué es importante Evento que detiene el reloj del «Tiempo de ciclo de resolución de disputas». Los retrasos en esta etapa afectan directamente a la antigüedad de las facturas. Dónde obtenerlo Módulo de deducciones; cambio de estado a «Cerrado», «Resuelto» o «Aprobado». Capturar Compare el campo de estado antes y después. Tipo de evento inferred
	Extracto bancario conciliado	El motor de aplicación de pagos, o un usuario, vincula correctamente una línea del extracto bancario con esta factura específica.
Por qué es importante Métrica clave para la «Tasa de aplicación automática de pagos». Distingue entre la recepción de los fondos y su aplicación. Dónde obtenerlo Módulo de aplicación de pagos; creación del registro de conciliación. Capturar Se registra cuando se ejecuta la regla de conciliación. Tipo de evento explicit
	Factura creada	Creación inicial de la factura o incorporación de esta a la plataforma HighRadius desde el sistema ERP. Este evento marca el inicio del ciclo de cobro.
Por qué es importante Establece la marca de tiempo de referencia para calcular la antigüedad de las facturas y los días 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. Capturar Se registra cuando se inserta el registro en la tabla de encabezados de facturas. Tipo de evento explicit
	Factura liquidada	Cambio de estado final en el que el saldo de la factura llega a cero y esta se cierra en el sistema.
Por qué es importante Marca de tiempo final para calcular los días pendientes de cobro promedio. Representa la finalización del proceso. Dónde obtenerlo Tabla de encabezados de facturas; Estado = «Cerrado» o «Liquidado». Capturar Compare el campo de estado antes y después. Tipo de evento inferred
	Pago total recibido	Recepción de fondos que liquida por completo la deuda. Para calcular la antigüedad, esta es la fecha efectiva del pago.
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 de liquidación final. Capturar Se registra la fecha de la transacción de pago liquidada. Tipo de evento explicit
	Promesa de pago creada	Compromiso formal registrado en el sistema por el que 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 de los clientes. Dónde obtenerlo Módulo o pestaña P2P (Promise to Pay) vinculado a la factura. Capturar Se registra cuando se crea un registro P2P. Tipo de evento explicit
	Recordatorio de pago enviado	Comunicación automática (correo electrónico o carta) enviada al cliente a través del módulo de cobros. Permite hacer seguimiento de la ejecución de la estrategia de reclamación de pagos.
Por qué es importante Es fundamental para el Dashboard «Eficacia de los recordatorios de cobro», que permite medir si las comunicaciones realmente motivan el pago. Dónde obtenerlo Pestaña Historial de comunicaciones o registros de comunicación vinculados al ID de la factura. Capturar Se registra cuando la estrategia de reclamación de pagos ejecuta una acción. Tipo de evento explicit
	Disputa en revisión	El caso de disputa pasa de «Nuevo» a un estado de investigación activa. Marca el inicio del trabajo efectivo del analista.
Por qué es importante Se utiliza en «Buscador de cuellos de botella del flujo de trabajo de disputas» para medir el tiempo transcurrido entre la creación del caso y el inicio del trabajo activo. Dónde obtenerlo Registro de auditoría del módulo de deducciones; cambio de estado a «En curso» o «En investigación». Capturar Compare el campo de estado antes y después. Tipo de evento inferred
	Fecha de vencimiento superada	Evento calculado que indica que la factura sigue abierta después de la fecha de pago acordada.
Por qué es importante Es fundamental para la «Auditoría del cumplimiento de las condiciones de pago». Marca el paso de vigente a vencida. Dónde obtenerlo Se calcula comparando la fecha de vencimiento de la factura con la fecha actual, si sigue abierta, o con la fecha de pago, si está cerrada. Capturar Se obtiene al comparar el campo Fecha de vencimiento con la fecha de la actividad. Tipo de evento calculated
	Llamada de cobro registrada	Nota manual o interacción registrada por un agente de cobros en relación con esta factura. Indica que hubo intervención humana en el proceso.
Por qué es importante Permite consultar los valores de referencia de productividad del equipo de cobros y distinguir entre las gestiones de cobro automáticas y manuales. Dónde obtenerlo Pestaña Notas/Historial del módulo de cobros. Capturar Se registra cuando un 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 disputa resuelta a favor del cliente o de una devolución.
Por qué es importante Permite hacer seguimiento de la «Eficiencia del procesamiento de notas de crédito» y del 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 la factura original. Capturar Se registra cuando el documento de nota de crédito 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 pendiente.
Por qué es importante Alimenta el análisis de complejidad de los pagos parciales e indica posibles dificultades en la aplicación de pagos. Dónde obtenerlo Módulo de aplicación de pagos; transacción vinculada a la factura en la que el importe del pago es inferior al importe pendiente. Capturar Se registra cuando se aplica un pago, pero la factura sigue abierta. Tipo de evento explicit

Recomendado Opcional

Guías de extracción

Cómo obtener sus datos de HighRadius

Pasos

Inicie sesión en la plataforma Integrated Receivables de HighRadius y vaya al módulo Analytics o Reports.
Busque la plantilla de informe Transaction History u Open Items. Probablemente tendrá que configurar tres exportaciones distintas para abarcar todo el ciclo: 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. Incluya tanto las acciones automatizadas del sistema como los registros manuales de los usuarios.
Configure la exportación Dispute History: seleccione las columnas Invoice Number, Dispute Case ID, Dispute Amount, Status Change Date, Reason Code y Resolution Date. Así se registra 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 los archivos CSV a una base de datos provisional o a una herramienta de transformación de datos, como Python/Pandas o una base de datos SQL, para unificar los datos.
Ejecute el script de transformación de la sección Query para estandarizar los nombres de las columnas, calcular eventos derivados (como Due Date Passed) y combinar las distintas fuentes en un único Registro de eventos.
Compruebe que los formatos de fecha sean coherentes (se recomienda ISO 8601) y que Invoice Number tenga el mismo formato en todos los archivos (por ejemplo, elimine los ceros iniciales si no son uniformes).
Exporte el conjunto de resultados final en un único archivo CSV.
Cargue el CSV final en ProcessMind y asigne InvoiceNumber a ID del caso, EventDateTime a Timestamp y ActivityName a Actividad.

Configuración

Intervalo de fechas: seleccione un periodo móvil (por ejemplo, los últimos 12 meses) según Invoice Creation Date para abarcar todo el ciclo de vida.
Fuentes de datos: se necesita acceso a los módulos Collections, Cash Application y Deductions de HighRadius.
Nivel de detalle: genere los informes a nivel de factura, no de cuenta ni de resumen.
Permisos de usuario: la persona 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 que incluyen acciones de System o Automated User en los registros de actividad para capturar las comunicaciones automatizadas.
Asignación necesaria: puede que tenga que asignar los tipos de actividad de HighRadius a nombres de actividad estándar de Process Mining (por ejemplo, asignar 'Dunning Letter' a 'Payment Reminder Sent').

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. Si aún no están instaladas, instálelas con pip. Solicite al administrador del sistema el Client ID, el Client Secret y la Base URL de la API de HighRadius. Normalmente encontrará estos datos en la sección Administration o Developer Portal de HighRadius.
Configuración de las credenciales de la API Abra el script de Python proporcionado. Busque la sección de configuración al principio y sustituya los marcadores de posición CLIENT_ID, CLIENT_SECRET y BASE_URL. Compruebe que el usuario asociado a estas credenciales tenga permiso para acceder a los módulos Collections, Cash Application y Deductions.
Definición de los parámetros de extracción de datos Defina las variables START_DATE y END_DATE en el script. Se recomienda extraer los datos en periodos mensuales o trimestrales para evitar tiempos de espera agotados. El script requiere fechas en el formato ISO 8601 estándar (YYYY-MM-DD).
Ejecución del script: autenticación Primero, el script ejecuta un flujo OAuth2 para obtener un token bearer. Este token tiene una validez limitada, normalmente de 1 hora. El script obtiene el token inicial automáticamente.
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, y utiliza Invoice Numbers como claves de referencia cuando es necesario.
Transformación de datos y asignación de actividades El script convierte las respuestas JSON sin procesar en una estructura de Registro de eventos aplanada. Asigna códigos específicos de HighRadius a los nombres de actividad necesarios. 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 hasta que no quedan más registros. Asegúrese de que la conexión de red sea estable durante el proceso.
Consolidación de datos Todas las listas extraídas (Invoices, Activities, Disputes, Payments) se combinan en un único DataFrame de Pandas. El script ordena este DataFrame por InvoiceNumber y EventDateTime para que los eventos aparezcan en orden cronológico.
Validación y control de calidad Antes de finalizar, el script muestra un resumen de las actividades únicas extraídas. Compruebe que las cantidades sean razonables en comparación con el volumen de sus operaciones. 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, con las columnas específicas que requiere ProcessMind.
Revisión final Abra el archivo CSV y compruebe si hay valores NULL en InvoiceNumber o ActivityName. Asegúrese de que no haya fechas futuras, salvo que correspondan a fechas de vencimiento previstas (aunque EventDateTime siempre debe ser una fecha pasada o actual).
Carga en ProcessMind Importe el archivo CSV generado en ProcessMind. Asigne InvoiceNumber a ID del caso, ActivityName a Actividad y EventDateTime a Timestamp.

Configuración

URL base de la API: compruebe si se conecta a un entorno de producción o de pruebas. La estructura de la URL suele variar (por ejemplo, https://[client].highradius.com/api o https://[client]-sandbox.highradius.com/api).
Alcance del cliente: asegúrese de que el cliente de la API tenga acceso read a los ámbitos radiusOne, collections, deductions y cashApp.
Intervalo de fechas: si el volumen de transacciones es alto (más de 100.000 facturas al mes), limite cada extracción a periodos de 3 meses o menos.
Límite de paginación: el script usa 1000 registros por página de forma predeterminada. Ajuste el parámetro limit en las llamadas a la API si el servidor devuelve errores de tiempo de espera.
Límites de solicitudes: HighRadius puede limitar la frecuencia de las solicitudes. Si recibe errores HTTP 429, añada el comando time.sleep(1) dentro de los bucles de paginación.

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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