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Su Template de datos de procesamiento de pagos

Adyen

Atributos del procesamiento de pagos (19) Actividades del procesamiento de pagos (16) Guías de extracción (2)

Su Template de datos de procesamiento de pagos

Esta plantilla ofrece una guía completa para recopilar los datos necesarios para analizar su procesamiento de pagos en Adyen. Describe todos los atributos de datos y las actividades del proceso que debe seguir, junto con instrucciones prácticas para extraer los datos. Utilícela para asegurarse de capturar toda la información crítica y realizar un Process Mining eficaz.

Atributos recomendados para recopilar
Actividades clave que debe seguir
Guía práctica para extraer datos de Adyen

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

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Atributos del procesamiento de pagos

Estos son los campos de datos recomendados para incluir en su registro de eventos y realizar un análisis completo de su procesamiento de pagos en Adyen.

5 Obligatorio 6 Recomendado 8 Opcional

	Nombre	Descripción
	ID de transacción de pago PspReference	Identificador de referencia único que Adyen asigna a cada transacción de pago.
Descripción Este atributo actúa como clave principal de todo el ciclo de vida del pago dentro del ecosistema de Adyen. Vincula la solicitud de pago inicial con eventos posteriores, como la autorización, la captura, la liquidación y posibles reembolsos o contracargos. En el análisis, este ID se utiliza para agrupar eventos independientes en un único caso y permitir la reconstrucción del proceso de extremo a extremo. Permite a los analistas seguir el recorrido específico de un pago desde el inicio por parte del cliente hasta la liquidación financiera final. Por qué es importante Es el vínculo fundamental que agrupa eventos desconectados en una única instancia de proceso para realizar Process Mining. Dónde obtenerlo Adyen Payment Response, campo 'pspReference', o columna 'PSP Reference' del Settlement Detail Report. Ejemplos 851564567890123479145612345678908825641234567890
	Marca de tiempo del evento EventDate	La fecha y hora en que ocurrió la actividad de pago específica.
Descripción Este atributo registra la marca de tiempo exacta en que un evento, como una autorización o una liquidación, se registró en el sistema. Permite ordenar cronológicamente las actividades dentro de un caso. En el análisis, es fundamental para calcular los tiempos de ciclo, identificar cuellos de botella y determinar el rendimiento del sistema a lo largo del tiempo. Admite todos los KPI basados en el tiempo, como «Overall Payment Cycle Time». Por qué es importante Esencial para ordenar los eventos y calcular todas las métricas basadas en la duración. Dónde obtenerlo Campo «eventDate» de Adyen Notification Webhooks. Ejemplos 2023-10-27T10:00:00+01:002023-10-27T10:05:30+01:002023-10-28T09:15:00+01:00
	Nombre de la actividad EventCode	Etapa o acción específica que tiene lugar durante el ciclo de vida del pago.
Descripción Este atributo define el evento específico que ha ocurrido, como AUTHORISATION, CAPTURE o REFUND. Determina los nodos del mapa de procesos y establece el flujo de la transacción. En el análisis, estos códigos se traducen en nombres de actividades comprensibles para visualizar el flujo del proceso. Las variaciones en la secuencia de estos códigos indican diferentes rutas del proceso, como el procesamiento directo frente a la gestión de excepciones. Por qué es importante Define el «qué» del modelo de Process Mining y permite visualizar los flujos del proceso. Dónde obtenerlo Campo «eventCode» de Adyen Notification Webhooks. Ejemplos AUTORIZACIÓNCAPTURAREEMBOLSOCANCELACIÓNCONTRACARGO
	Sistema de origen SourceSystem	El nombre del sistema del que proceden los datos.
Descripción Este atributo estático identifica que el registro procede de Adyen. En Process Mining con varios sistemas, por ejemplo, al combinar Adyen con SAP, es fundamental para garantizar la trazabilidad. En el análisis, permite filtrar las actividades que ocurrieron específicamente en la pasarela de pagos, en lugar de en el ERP o el Order Management System. Por qué es importante Fundamental para la trazabilidad de los datos en Process Mining con varios sistemas. Dónde obtenerlo Valor estático durante la extracción. Ejemplos AdyenAdyen_Production
	Última actualización de los datos LastDataUpdate	La marca de tiempo en que el registro se extrajo o actualizó por última vez.
Descripción Este atributo indica la actualidad de los datos en el modelo de Process Mining. Ayuda a saber si se están consultando datos en tiempo real o una instantánea. En el análisis, es principalmente un campo técnico que se utiliza para la gobernanza de los datos y para validar que la canalización funciona correctamente. Por qué es importante Campo técnico para realizar un seguimiento de la actualidad de los datos. Dónde obtenerlo Hora del sistema durante la extracción. Ejemplos 2023-10-30T12:00:00Z
	Cuenta del comercio MerchantAccount	La cuenta específica del comercio que procesa la transacción en Adyen.
Descripción Adyen permite varias cuentas de comercio dentro de una única cuenta empresarial. Este atributo identifica qué unidad de negocio, marca o entidad regional procesó el pago. En el análisis, sirve como dimensión principal para la segmentación. Permite comparar el rendimiento, las tasas de error y los volúmenes entre distintas unidades de negocio o marcas, con el fin de identificar áreas concretas de mejora. Por qué es importante Clave para segmentar el rendimiento por unidad de negocio o filial. Dónde obtenerlo Adyen Payment Request/Response «merchantAccount». Ejemplos MyStore_UKMyStore_USGlobalSales_Main
	Es retrabajo IsRework	Indicador que señala si la transacción incluyó reintentos o correcciones de errores.
Descripción Indicador booleano que es verdadero si el caso contiene varios intentos de autorización o actividades como «Payment Refused» seguidas de un reintento. En el análisis, impulsa el Dashboard «Payment Rework and Exception Hotspots». Permite filtrar específicamente los casos problemáticos para comprender por qué los flujos del proceso no siguen la ruta habitual. Por qué es importante Identifica los casos ineficientes que requieren intervención manual o del sistema. Dónde obtenerlo Se calcula según la aparición de eventos de error > 0. Ejemplos truefalse
	Estado del pago PaymentStatus	El estado actual del pago, por ejemplo, Authorised, Settled o Refused.
Descripción Este atributo refleja el último estado conocido de la transacción de pago. A menudo se obtiene de la actividad más reciente del caso. En el análisis, permite filtrar rápidamente los casos, por ejemplo, «Mostrar todos los pagos actualmente Refused». Es esencial para el Dashboard «Payment Throughput and Status Monitoring». Por qué es importante Proporciona una visión del estado actual de la transacción. Dónde obtenerlo Se obtiene del último código de evento del caso. Ejemplos LiquidadoRechazadoAutorizado
	Importe de la transacción PaymentAmount	El valor monetario de la transacción de pago.
Descripción Este atributo representa el valor financiero asociado a la transacción. En los datos sin procesar, normalmente se almacena como una unidad menor, por ejemplo, centavos, pero debe convertirse para la generación de informes. En el análisis, permite crear el Dashboard «Payment Throughput» y ayuda a priorizar los casos de retrabajo de alto valor. También se utiliza para calcular el volumen total procesado y el impacto financiero de las transacciones fallidas. Por qué es importante Necesario para analizar el impacto financiero y supervisar el rendimiento. Dónde obtenerlo «amount.value» de Adyen Payment Request. Ejemplos 10005509900
	Método de pago PaymentMethod	El método específico que utiliza el comprador para pagar, como Visa o PayPal.
Descripción Este atributo registra el tipo de instrumento de pago utilizado, incluidas las marcas de tarjetas de crédito (Visa, MC), las billeteras digitales (PayPal, Apple Pay) o los métodos de pago locales (iDEAL, Sofort). En el análisis, es fundamental para el Dashboard «Payment Method Performance Insights». Ayuda a establecer correlaciones entre métodos de pago específicos y las tasas de autorización, la velocidad de procesamiento o los errores técnicos. Por qué es importante Fundamental para analizar las tasas de éxito y los costos de distintos proveedores de pago. Dónde obtenerlo «paymentMethod.brand» o «paymentMethod.type» de Adyen Payment Response. Ejemplos visamcpaypalidealklarna
	Motivo del rechazo RefusalReason	La descripción textual que explica por qué se rechazó o falló un pago.
Descripción Cuando una transacción falla, Adyen proporciona un código o una descripción del motivo, por ejemplo, «Not enough balance», «CVC Declined» o «Expired Card». En el análisis, es el principal factor del Dashboard «Payment Transaction Failure Rate». Analizar estos motivos ayuda a determinar si los fallos se deben a problemas técnicos, reglas de fraude o al comportamiento del comprador, y orienta las acciones correctivas específicas. Por qué es importante El atributo clave para analizar la causa raíz de los pagos fallidos. Dónde obtenerlo Adyen Payment Response «refusalReason». Ejemplos RechazadoSaldo insuficienteTarjeta vencidaError del adquirenteFraude
	Código de autorización AuthorisationCode	El código de autorización que el emisor devuelve tras aprobar la operación.
Descripción Un código que indica que los fondos se han reservado en la tarjeta del comprador. Es la prueba de que la autorización se realizó correctamente. En el análisis, se utiliza principalmente para auditoría y trazabilidad. Valida que la actividad «Payment Authorised» sea legítima. Por qué es importante Prueba de una autorización correcta para los registros de auditoría. Dónde obtenerlo Adyen Payment Response «authCode». Ejemplos 123456098712
	ID del cliente ShopperReference	Una referencia única que se utiliza para identificar al comprador en varias transacciones.
Descripción Este identificador vincula distintas transacciones con la misma entidad cliente. El comercio lo proporciona durante la solicitud de pago. En el análisis, permite adoptar una perspectiva centrada en el cliente, detectar infractores reincidentes en casos de fraude o identificar clientes leales al analizar transacciones exitosas. Facilita el mapeo genérico «Customer». Por qué es importante Permite agregar datos a nivel de cliente y analizar su comportamiento. Dónde obtenerlo Adyen Payment Request «shopperReference». Ejemplos CUST-001user_12345email@example.com
	Moneda PaymentCurrency	El código ISO de tres letras que indica la moneda de la transacción.
Descripción Este atributo define la moneda en la que se expresa `PaymentAmount`. Entre los valores habituales se incluyen EUR, USD y GBP. En el análisis, se utiliza para agrupar las transacciones por mercado y es esencial para normalizar los valores financieros al agregar datos de distintas regiones. Por qué es importante Proporciona contexto al campo del importe para los informes en varias monedas. Dónde obtenerlo «amount.currency» de Adyen Payment Request. Ejemplos EURUSDGBP
	Número de lote de liquidación BatchNumber	El número de lote asociado a la liquidación de los fondos.
Descripción Adyen agrupa los pagos liquidados en lotes para realizar el abono. Este atributo identifica a qué lote pertenece una transacción específica. En el análisis, se utiliza para agrupar los pagos por ciclo de abono. Ayuda a auditar si determinados lotes se retrasan y respalda el seguimiento de la actividad «Payment Settled». Por qué es importante Vincula las transacciones individuales con las liquidaciones financieras agrupadas. Dónde obtenerlo «Batch Number» de Adyen Settlement Detail Report. Ejemplos 100255
	País del comprador ShopperCountry	El código de país de dos letras del comprador.
Descripción Este atributo indica la ubicación del comprador, normalmente obtenida del país emisor de la tarjeta o de la dirección de facturación. En el análisis, se utiliza para analizar el rendimiento regional. Ayuda a identificar si determinados países presentan tasas de rechazo más altas o tiempos de procesamiento más lentos debido a su infraestructura bancaria local. Por qué es importante Permite segmentar geográficamente el rendimiento de los pagos. Dónde obtenerlo Adyen Payment Request «countryCode» o «billingAddress.country». Ejemplos NLUSDE
	Puntuación de riesgo de fraude RiskScore	La puntuación de riesgo que el motor de fraude asigna a la transacción.
Descripción El motor RevenueProtect de Adyen asigna una puntuación numérica de 0 a 100 que indica la probabilidad de fraude. Las puntuaciones más altas suelen activar una revisión manual o un bloqueo automático. En el análisis, este atributo respalda el «Financial Compliance Risk Overview». Correlacionar las puntuaciones de riesgo altas con los contracargos ayuda a ajustar las reglas de fraude. Las puntuaciones altas que terminan en pagos exitosos pueden indicar falsos positivos en el modelo de riesgo. Por qué es importante Esencial para analizar la eficacia de la lógica de prevención del fraude. Dónde obtenerlo Respuesta de Adyen Risk API o «fraudResult.accountScore» de Reporting. Ejemplos 025100
	Referencia del adquirente AcquirerReference	Número de referencia proporcionado por el banco adquirente.
Descripción Es la referencia externa asignada por la institución financiera subyacente, el adquirente, que procesa la transacción con tarjeta. Es distinta de la referencia del PSP de Adyen. En el análisis, este campo es fundamental para el «Payment Reconciliation Delay Analysis». Es la clave que permite cotejar los registros de Adyen con los extractos bancarios de los libros contables externos. Por qué es importante Esencial para la conciliación externa y el cotejo de tres vías. Dónde obtenerlo «additionalData.acquirerReference» de Adyen Payment Response. Ejemplos 1234567890987654321
	Tipo de interacción del comprador ShopperInteraction	Indica si el pago corresponde a Ecommerce, POS o una suscripción (ContAuth).
Descripción Este atributo categoriza la naturaleza de la interacción entre el comprador y el comercio. Los valores habituales son `Ecommerce` (en línea), `POS` (en tienda) o `ContAuth` (recurrente o por suscripción). En el análisis, ayuda a distinguir entre distintos modelos de negocio y canales de venta. Los flujos del proceso suelen diferir considerablemente entre POS y Ecommerce, por lo que este atributo es un filtro esencial para descubrir el proceso con precisión. Por qué es importante Diferencia los flujos del proceso entre pagos en línea, en tienda y recurrentes. Dónde obtenerlo Adyen Payment Request «shopperInteraction». Ejemplos Comercio electrónicoContAuthPOSMoto

Obligatorio Recomendado Opcional

Actividades del procesamiento de pagos

Estos son los pasos clave y los hitos del proceso que debe capturar en su registro de eventos para descubrir con precisión sus flujos de pagos en Adyen.

5 Recomendado 11 Opcional

	Actividad	Descripción
	Pago autorizado	El emisor de la tarjeta o el método de pago ha aprobado la transacción y los fondos han quedado reservados. Se captura mediante el webhook de notificación estándar de Adyen.
Por qué es importante Hito fundamental que indica que la transacción es válida y que los fondos están disponibles. Es un requisito previo para la captura. Dónde obtenerlo Adyen Notification Webhook: eventCode 'AUTHORISATION' con success='true'. Recopilar Se registra cuando el webhook AUTHORISATION confirma el éxito Tipo de evento explicit
	Pago capturado	La orden de transferir fondos del cliente al comercio se ha procesado correctamente. Puede ser inmediata, mediante captura automática, o diferida, mediante captura manual.
Por qué es importante Confirma el reconocimiento de ingresos. El tiempo entre la autorización y la captura es clave para el KPI «Payment Authorization Lead Time». Dónde obtenerlo Adyen Notification Webhook: eventCode 'CAPTURE' con success='true'. Recopilar Se registra cuando el webhook CAPTURE confirma el éxito Tipo de evento explicit
	Pago liquidado	Los fondos se han compensado correctamente y se han abonado en la cuenta de Adyen del comercio. Esto aparece en el Settlement Detail Report.
Por qué es importante Conclusión financiera del proceso completado correctamente. Es fundamental para «Overall Payment Cycle Time» y «Payment Reconciliation Delay Analysis». Dónde obtenerlo Adyen Settlement Detail Report (SDR), tipo de registro 'Settled'. Recopilar Se registra cuando la transacción aparece en el Settlement Report Tipo de evento explicit
	Pago rechazado	El emisor o las reglas de riesgo de Adyen rechazaron la transacción. Se captura mediante el webhook de autorización con estado de fallo.
Por qué es importante Influye directamente en el KPI «Payment Transaction Failure Rate». Analizar los motivos del rechazo ayuda a optimizar las tasas de autorización. Dónde obtenerlo Adyen Notification Webhook: eventCode 'AUTHORISATION' con success='false'. Recopilar Se registra cuando falla el webhook AUTHORISATION Tipo de evento explicit
	Solicitud de pago recibida	Recepción inicial de la solicitud de transacción por parte de la plataforma de pagos de Adyen. Se captura a partir de la marca de tiempo de la solicitud inicial de la API o de la creación de pspReference.
Por qué es importante Marca el inicio absoluto de la instancia del proceso. Es fundamental para calcular el tiempo total del ciclo de extremo a extremo. Dónde obtenerlo Registros de la Payment API de Adyen o la marca de tiempo asociada a la creación de pspReference. Recopilar Se registra cuando pspReference se genera mediante la API Tipo de evento explicit
	Captura fallida	El intento de capturar los fondos autorizados falló, normalmente debido a un tiempo de espera técnico o a cambios en el estado de la tarjeta entre la autorización y la captura.
Por qué es importante Punto de error crítico que requiere retrabajo o un nuevo intento. Contribuye a «Payment Exception Rate». Dónde obtenerlo Adyen Notification Webhook: eventCode 'CAPTURE_FAILED'. Recopilar Se registra cuando se activa el webhook CAPTURE_FAILED Tipo de evento explicit
	Comprobación de riesgo realizada	El motor RevenueProtect de Adyen analiza la transacción para detectar señales de fraude. Esto se infiere de la presencia de una puntuación de fraude o de un resultado de riesgo en la respuesta de autorización.
Por qué es importante Las puntuaciones de riesgo elevadas pueden activar revisiones manuales o rechazos automáticos, lo que crea cuellos de botella o puntos de terminación del proceso. Dónde obtenerlo Adyen Payment Response, campo fraudResult, o Registros de eventos de Case Management. Recopilar Se infiere de la presencia del objeto fraudResult Tipo de evento inferred
	Contracargo defendido	Se han enviado pruebas a Adyen para impugnar un contracargo. Representa una actividad de retrabajo o manual en el flujo de disputas.
Por qué es importante Registra el esfuerzo dedicado a proteger los ingresos. Es importante para «Payment Rework Rate». Dónde obtenerlo Adyen Disputes API o Registros de eventos de Case Management que muestran el envío de pruebas. Recopilar Se infiere del cambio de estado a 'Defense Supplied' Tipo de evento inferred
	Contracargo revertido	La disputa se ganó y los fondos se devolvieron al comercio. Es una resolución satisfactoria de una excepción.
Por qué es importante Resultado positivo para la gestión del riesgo. Compensa el impacto financiero del contracargo inicial. Dónde obtenerlo Adyen Notification Webhook: eventCode 'CHARGEBACK_REVERSED'. Recopilar Se registra cuando se activa el webhook CHARGEBACK_REVERSED Tipo de evento explicit
	Error técnico registrado	Se produjo un error del sistema durante el procesamiento, como un fallo del webhook o un tiempo de espera de la API. Se identifica mediante códigos de error específicos en la interfaz.
Por qué es importante Contribuye directamente al análisis de «Payment Transaction Failure Rate» al clasificar los fallos técnicos y financieros. Dónde obtenerlo Registros de la interfaz de Adyen o respuestas de fallo específicas en las llamadas a la API. Recopilar Se registra cuando se devuelve un código de respuesta de error 5xx o 4xx Tipo de evento explicit
	Notificación de contracargo recibida	Adyen ha recibido una notificación de disputa de la red de tarjetas. Esto activa el Workflow de disputas.
Por qué es importante Indicador importante de cumplimiento y riesgo. Alimenta «Compliance Incident Rate» y requiere intervención manual inmediata. Dónde obtenerlo Adyen Notification Webhook: eventCode 'CHARGEBACK' o 'NOTIFICATION_OF_CHARGEBACK'. Recopilar Se registra cuando se activa el webhook CHARGEBACK Tipo de evento explicit
	Pago al comercio confirmado	Los fondos asociados a un lote de transacciones liquidadas se han abonado en la cuenta bancaria del comercio.
Por qué es importante Representa la transferencia real de efectivo a la empresa y está relacionado con «Payment Reconciliation Cycle Time». Dónde obtenerlo Adyen Notification Webhook: eventCode 'PAYOUT_THIRD_PARTY' o inferido a partir del Payout Report. Recopilar Una el ID del lote del Payout Report con el ID de la transacción Tipo de evento inferred
	Pago cancelado	La autorización se anuló antes de capturar los fondos. Esto libera los fondos reservados en la tarjeta del cliente.
Por qué es importante Representa un bucle del proceso en el que un pedido válido termina antes de completarse, normalmente por solicitud del cliente o por agotarse el tiempo de espera del inventario. Dónde obtenerlo Adyen Notification Webhook: eventCode 'CANCELLATION'. Recopilar Se registra cuando se activa el webhook CANCELLATION Tipo de evento explicit
	Pago enviado para liquidación	Adyen ha enviado la transacción al banco adquirente o a la red para su procesamiento financiero. El estado cambia a SentForSettlement.
Por qué es importante Marca la transición del procesamiento operativo a la compensación financiera. Las demoras en esta etapa afectan al flujo de caja. Dónde obtenerlo Adyen Transaction Status API o inferido a partir de los Registros de eventos del historial de cambios de estado. Recopilar Compare la transición del campo de estado con SentForSettlement Tipo de evento inferred
	Reembolso iniciado	Se ha activado una solicitud para devolver los fondos al cliente. Esto inicia un flujo de proceso inverso.
Por qué es importante Indica una excepción posterior a la liquidación. Una tasa elevada de reembolsos puede señalar problemas de calidad en etapas anteriores. Dónde obtenerlo Adyen Notification Webhook: eventCode 'REFUND'. Recopilar Se registra cuando se activa el webhook REFUND Tipo de evento explicit
	Reembolso liquidado	El reembolso se ha procesado financieramente y se ha debitado de la cuenta del comercio. Se confirma mediante el Settlement Detail Report.
Por qué es importante Cierra el ciclo del proceso de reembolso. Es importante para «Average Error Resolution Time» si el reembolso se debió a un error. Dónde obtenerlo Adyen Settlement Detail Report, tipo de registro 'Refunded' o 'RefundedReversed'. Recopilar Se registra cuando el reembolso aparece en el Settlement Report Tipo de evento explicit

Recomendado Opcional

Guías de extracción

Cómo obtener sus datos de Adyen

Pasos

Inicie sesión en Adyen Customer Area con una cuenta de usuario que tenga el rol Merchant Report.
Vaya a Informes y seleccione Settlement details en el menú.
Localice la configuración de Automatic generation o seleccione Generate report para realizar una exportación puntual.
En el panel de configuración, asegúrese de que el Formato sea CSV (valores separados por comas).
En Include columns, seleccione Todos o marque específicamente: Company Account, Merchant Account, Psp Reference, Merchant Reference, Método de pago, Creation Date, TimeZone, Tipo, Modification Reference, Gross Currency, Gross Debit, Gross Credit, Exchange Rate, Net Currency, Net Debit, Net Credit, Commission, Markup, Scheme Fees e Interchange.
IMPORTANTE: Asegúrese de que el alcance del informe incluya todos los Journal Types (Settled, Refunded, Chargeback, PaidOut, etc.) para capturar todo el ciclo financiero.
Genere el informe para el intervalo de fechas deseado, por ejemplo, Last 90 Days. Tenga en cuenta que los informes de liquidación se generan según la fecha del lote de liquidación, no según la fecha de la transacción.
Descargue el archivo CSV generado en su entorno local de extracción.
Ejecute el script de transformación proporcionado a continuación para reestructurar el libro mayor CSV «Wide» en el formato «Long» de Registro de eventos que requiere ProcessMind.
El script realiza transformaciones esenciales: despivota Creation Date para crear eventos de «Solicitud de pago recibida» y asigna la columna Tipo a actividades financieras específicas.
Compruebe que el CSV de salida contenga las cabeceras PspReference, EventCode, EventDate y SourceSystem.
Cargue el CSV transformado final en ProcessMind.

Configuración

Tipo de informe: Settlement Detail Report (libro contable financiero)
Formato de archivo: CSV (separación estándar por comas)
Granularidad: nivel de transacción (una fila por asiento del diario financiero)
Zona horaria: UTC (muy recomendable para alinear la extracción con otros sistemas)
Intervalo de fechas: se alinea con los lotes de liquidación (fecha de cierre del lote), no con la fecha de creación de la transacción. Asegúrese de gestionar los solapamientos si ejecuta la extracción de forma incremental.
Columnas obligatorias: Psp Reference (clave), Tipo (actividad), Creation Date, Booking Date (marcas de tiempo de eventos), Merchant Account.
Configuración de filtros: asegúrese de que ningún filtro excluya los tipos «Chargeback» o «Refund», para garantizar la integridad del proceso.

a Consulta de ejemplo python

import pandas as pd
from datetime import datetime

class=class="hl-string">"hl-comment"># CONFIGURATION
INPUT_FILE = class="hl-string">'settlement_detail_report.csv'
OUTPUT_FILE = class="hl-string">'adyen_event_log.csv'
SOURCE_SYSTEM = class="hl-string">'Adyen'

class=class="hl-string">"hl-comment"># Load the Adyen Settlement Detail Report
class=class="hl-string">"hl-comment"># Skip standard Adyen header rows if present (often reports start on row 1 or have metadata on top)
df = pd.read_csv(INPUT_FILE, keep_default_na=False)

class=class="hl-string">"hl-comment"># Define the output list
event_log = []

class=class="hl-string">"hl-comment"># Helper function to append events
def add_event(psp_ref, activity, timestamp, attributes):
    if not timestamp or str(timestamp).strip() == class="hl-string">'':
        return
    base_event = {
        class="hl-string">'PspReference': psp_ref,
        class="hl-string">'EventCode': activity,
        class="hl-string">'EventDate': timestamp,
        class="hl-string">'SourceSystem': SOURCE_SYSTEM,
        class="hl-string">'LastDataUpdate': datetime.utcnow().isoformat(),
        class="hl-string">'MerchantAccount': attributes.get(class="hl-string">'Merchant Account', class="hl-string">''),
        class="hl-string">'PaymentMethod': attributes.get(class="hl-string">'Payment Method', class="hl-string">''),
        class="hl-string">'PaymentAmount': attributes.get(class="hl-string">'Gross Credit', 0) if attributes.get(class="hl-string">'Gross Credit') else attributes.get(class="hl-string">'Gross Debit', 0) * -1
    }
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Merge optional attributes
    base_event.update(attributes)
    event_log.append(base_event)

class=class="hl-string">"hl-comment"># Iterate through the ledger rows
for index, row in df.iterrows():
    psp_ref = row.get(class="hl-string">'Psp Reference')
    journal_type = row.get(class="hl-string">'Type')
    creation_date = row.get(class="hl-string">'Creation Date') class=class="hl-string">"hl-comment"># Used for Auth/Request
    booking_date = row.get(class="hl-string">'Booking Date')   class=class="hl-string">"hl-comment"># Used for Settlement/Financials
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Common attributes for this row
    row_attrs = {
        class="hl-string">'MerchantAccount': row.get(class="hl-string">'Merchant Account'),
        class="hl-string">'PaymentMethod': row.get(class="hl-string">'Payment Method'),
        class="hl-string">'RefusalReason': row.get(class="hl-string">'Refusal Reason', class="hl-string">''),
        class="hl-string">'PaymentStatus': journal_type
    }

    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- 1. DERIVED UPSTREAM ACTIVITIES ---
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Since this is a settlement report, we infer the Request/Auth from the Creation Date
    class=class="hl-string">"hl-comment"># of the first record we see for this PSP Reference. 
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Logic: If Creation Date exists, implies Request and Auth occurred.
    
    if creation_date:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Payment Request Received
        add_event(psp_ref, class="hl-string">'Payment Request Received', creation_date, row_attrs)
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Risk Screening Performed (Inferred from existence of transaction)
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Note: True risk score requires class="hl-string">'Payments Accounting Report', inferred here for process continuity
        add_event(psp_ref, class="hl-string">'Risk Screening Performed', creation_date, row_attrs)
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Payment Authorised
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Typically happens immediately after request for successful settled items
        add_event(psp_ref, class="hl-string">'Payment Authorised', creation_date, row_attrs)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- 2. MAPPED FINANCIAL ACTIVITIES ---
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Map Adyen Ledger Types to Process Activities using Booking Date
    
    if journal_type == class="hl-string">'Settled':
        add_event(psp_ref, class="hl-string">'Payment Settled', booking_date, row_attrs)
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Payment Sent for Settlement
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Inferred: Occurs shortly before settlement. 
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Using Creation Date if Booking Date is distinct, or defaulting to Booking Date.
        sent_date = creation_date if creation_date else booking_date
        add_event(psp_ref, class="hl-string">'Payment Sent for Settlement', sent_date, row_attrs)

    elif journal_type == class="hl-string">'Refunded':
        add_event(psp_ref, class="hl-string">'Refund Initiated', creation_date, row_attrs)
        add_event(psp_ref, class="hl-string">'Refund Settled', booking_date, row_attrs)

    elif journal_type == class="hl-string">'Chargeback':
        add_event(psp_ref, class="hl-string">'Chargeback Notification Received', booking_date, row_attrs)

    elif journal_type == class="hl-string">'ChargebackRetried':
        add_event(psp_ref, class="hl-string">'Chargeback Defended', booking_date, {class="hl-string">'IsRework': class="hl-string">'True'})

    elif journal_type == class="hl-string">'ChargebackReversed':
        add_event(psp_ref, class="hl-string">'Chargeback Reversed', booking_date, row_attrs)

    elif journal_type == class="hl-string">'PaidOut':
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Payouts often group many transactions. 
        class=class="hl-string">"hl-comment"># If the report is at transaction level, this row represents the batch payout.
        add_event(psp_ref, class="hl-string">'Payout Confirmed', booking_date, row_attrs)

    elif journal_type == class="hl-string">'CaptureFailed':
        add_event(psp_ref, class="hl-string">'Capture Failed', booking_date, {class="hl-string">'IsRework': class="hl-string">'True'})

    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- 3. EXCEPTION HANDLING ---
    class=class="hl-string">"hl-comment"># These statuses often appear in class="hl-string">'Received payment details' reports but rarely in Settlement
    class=class="hl-string">"hl-comment"># unless fees were applied.
    
    elif journal_type == class="hl-string">'Refused': 
        add_event(psp_ref, class="hl-string">'Payment Refused', creation_date, row_attrs)
        
    elif journal_type == class="hl-string">'Cancelled':
        add_event(psp_ref, class="hl-string">'Payment Cancelled', creation_date, row_attrs)

    elif journal_type == class="hl-string">'Error':
        add_event(psp_ref, class="hl-string">'Technical Error Logged', booking_date, {class="hl-string">'IsRework': class="hl-string">'True'})

class=class="hl-string">"hl-comment"># Convert to DataFrame
events_df = pd.DataFrame(event_log)

class=class="hl-string">"hl-comment"># Deduping: Adyen reports may have multiple lines for partial settlements.
class=class="hl-string">"hl-comment"># We sort by date and keep unique Activity per PSP Reference if timestamps match exactly.
events_df.drop_duplicates(subset=[class="hl-string">'PspReference', class="hl-string">'EventCode', class="hl-string">'EventDate'], inplace=True)

class=class="hl-string">"hl-comment"># Output
events_df.to_csv(OUTPUT_FILE, index=False)
print(fclass="hl-string">'Successfully extracted {len(events_df)} events to {OUTPUT_FILE}')

Pasos

Configuración previa: Asegúrese de tener un usuario de informes de Adyen con el rol Merchant Report habilitado. Obtenga su API Key en Customer Area, en Developers > API Credentials.
Identifique los informes necesarios: Esta extracción utiliza dos informes CSV clave generados por Adyen: Settlement Detail Report, para eventos financieros como liquidaciones, contracargos y reembolsos, y Received Payment Detail Report, para eventos operativos como solicitudes, rechazos y autorizaciones.
Configure el entorno de Python: Instale las bibliotecas necesarias mediante pip: pandas, requests y numpy. Se utilizarán para la comunicación con la API y la transformación de datos.
Implemente la conexión con la API: Configure el script de Python proporcionado para autenticarse en los endpoints https://management-test.adyen.com o https://management-live.adyen.com. Utilizará la Report API para enumerar los informes disponibles para el intervalo de fechas especificado y descargar sus URL.
Ingesta de datos: El script lee los datos CSV sin procesar en DataFrames de pandas. Los informes de Adyen suelen tener un formato «wide», con una fila por transacción y varias columnas de estado, por lo que es necesario transformarlos.
Asignación de actividades operativas: Procese el Received Payment Detail Report. Asigne CreationDate a «Solicitud de pago recibida». Utilice la lógica necesaria para revisar la columna Estado, por ejemplo, Authorised, Refused o Error, y generar los eventos «Pago autorizado», «Pago rechazado» o «Error técnico registrado».
Asignación de actividades financieras: Procese el Settlement Detail Report. Este informe contiene una columna JournalType. Asigne valores como Settled a «Pago liquidado», Refunded a «Reembolso iniciado» y Chargeback a «Notificación de contracargo recibida».
Inferencia de actividades complejas:
- Comprobación de riesgo realizada: Compruebe si la columna FraudScore contiene un valor superior a -1.
- Pago confirmado: Vincule las transacciones mediante BatchNumber con la entrada del pago en el informe de liquidación.
- Contracargo defendido: Busque los tipos de diario SecondChargeback o Defense.
Transformación de datos: Aplique una operación «melt» o «stack» en pandas para convertir el conjunto de datos wide en un registro de eventos long, donde cada actividad ocupe una fila independiente.
Estandarice los atributos: Cambie los nombres de las columnas para que coincidan con el esquema de destino: PspReference, EventCode, EventDate, SourceSystem, con el valor fijo «Adyen», y PaymentAmount. Asegúrese de analizar las fechas y convertirlas al formato ISO 8601.
Filtrado: Utilice el filtro Tipo para excluir las filas internas de conciliación que no representan pasos del proceso, como filas de cabecera o saldos arrastrados.
Exportación final: El script exporta el DataFrame procesado a un archivo CSV llamado adyen_event_log.csv, listo para cargarlo en ProcessMind.

Configuración

Entorno de la API: cambie entre los endpoints de Adyen Test (management-test.adyen.com) y Live (management-live.adyen.com) según la fase de implementación.
Autenticación: utilice x-api-key en el encabezado. No utilice Basic Auth para Management API.
Tipos de informe:
- settlement_detail_report: fundamental para los eventos del ciclo financiero.
- received_payment_detail_report: fundamental para la lógica de solicitud inicial y autorización.
Intervalo de fechas: los informes de Adyen se generan según el cierre del lote. Asegúrese de que el script solicite informes que cubran la CreationDate de interés más 7 días para capturar las liquidaciones retrasadas.
Alcance de Merchant Account: si tiene varias cuentas de comerciante, recorra la lista de cuentas o utilice el informe a nivel de Company Account, si está disponible.
Configuración de Pandas: establezca low_memory=False al leer CSV si el volumen de transacciones supera las 100.000 filas, para evitar errores de inferencia de tipos.

a Consulta de ejemplo python

import pandas as pd
import requests
import io
import numpy as np
from datetime import datetime

class=class="hl-string">"hl-comment"># Configuration
API_KEY = class="hl-string">'YOUR_ADYEN_API_KEY'
MERCHANT_ACCOUNT = class="hl-string">'YOUR_MERCHANT_ACCOUNT'
BASE_URL = class="hl-string">'https://management-live.adyen.com/v1'
HEADERS = {class="hl-string">'x-api-key': API_KEY, class="hl-string">'Content-Type': class="hl-string">'application/json'}

class=class="hl-string">"hl-comment"># Placeholder for fetching report URLs via API
class=class="hl-string">"hl-comment"># In production, use GET /companies/{companyId}/reports or /merchants/{merchantId}/reports
class=class="hl-string">"hl-comment"># For this script, we assume the CSV content is loaded into DataFrames

def transform_adyen_data(received_payments_csv_path, settlement_details_csv_path):
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Load Data
    print(class="hl-string">'Loading reports...')
    df_received = pd.read_csv(received_payments_csv_path)
    df_settled = pd.read_csv(settlement_details_csv_path)

    events = []

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Process Received Payment Detail Report (Operational Events)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># This report covers: Request, Auth, Refusal, Risk, Capture, Errors
    
    for _, row in df_received.iterrows():
        psp = str(row.get(class="hl-string">'PspReference', class="hl-string">''))
        created_date = pd.to_datetime(row.get(class="hl-string">'CreationDate'))
        amount = row.get(class="hl-string">'Amount', 0)
        status = row.get(class="hl-string">'Status', class="hl-string">'')
        fraud_score = row.get(class="hl-string">'FraudScore', None)
        refusal_reason = row.get(class="hl-string">'RefusalReason', class="hl-string">'')
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Payment Request Received
        events.append({
            class="hl-string">'PspReference': psp,
            class="hl-string">'EventCode': class="hl-string">'Payment Request Received',
            class="hl-string">'EventDate': created_date,
            class="hl-string">'PaymentAmount': amount,
            class="hl-string">'PaymentMethod': row.get(class="hl-string">'PaymentMethod', class="hl-string">''),
            class="hl-string">'RefusalReason': None,
            class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Adyen'
        })

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Risk Screening Performed
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Inferred if a fraud score was calculated
        if pd.notna(fraud_score):
            events.append({
                class="hl-string">'PspReference': psp,
                class="hl-string">'EventCode': class="hl-string">'Risk Screening Performed',
                class="hl-string">'EventDate': created_date + pd.Timedelta(seconds=1), class=class="hl-string">"hl-comment"># Slight offset
                class="hl-string">'PaymentAmount': amount,
                class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Adyen'
            })

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Payment Authorised / Refused / Error
        if status == class="hl-string">'Authorised':
            events.append({
                class="hl-string">'PspReference': psp,
                class="hl-string">'EventCode': class="hl-string">'Payment Authorised',
                class="hl-string">'EventDate': created_date + pd.Timedelta(seconds=2),
                class="hl-string">'PaymentAmount': amount,
                class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Adyen'
            })
        elif status == class="hl-string">'Refused':
            events.append({
                class="hl-string">'PspReference': psp,
                class="hl-string">'EventCode': class="hl-string">'Payment Refused',
                class="hl-string">'EventDate': created_date + pd.Timedelta(seconds=2),
                class="hl-string">'PaymentAmount': amount,
                class="hl-string">'RefusalReason': refusal_reason,
                class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Adyen'
            })
        elif status == class="hl-string">'Error':
            events.append({
                class="hl-string">'PspReference': psp,
                class="hl-string">'EventCode': class="hl-string">'Technical Error Logged',
                class="hl-string">'EventDate': created_date + pd.Timedelta(seconds=2),
                class="hl-string">'PaymentAmount': amount,
                class="hl-string">'RefusalReason': row.get(class="hl-string">'AcquirerResponse', class="hl-string">'Technical Error'),
                class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Adyen'
            })
        elif status == class="hl-string">'Cancelled':
            events.append({
                class="hl-string">'PspReference': psp,
                class="hl-string">'EventCode': class="hl-string">'Payment Cancelled',
                class="hl-string">'EventDate': created_date + pd.Timedelta(seconds=5),
                class="hl-string">'PaymentAmount': amount,
                class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Adyen'
            })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. Process Settlement Detail Report (Financial Events)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># This report covers: Capture, Settlement, Refunds, Chargebacks, Payouts
    
    for _, row in df_settled.iterrows():
        psp = str(row.get(class="hl-string">'PspReference', class="hl-string">''))
        journal_type = row.get(class="hl-string">'JournalType', class="hl-string">'')
        process_date = pd.to_datetime(row.get(class="hl-string">'CreationDate')) class=class="hl-string">"hl-comment"># Or ProcessingDate
        amount = row.get(class="hl-string">'NetCredit', 0) if pd.notna(row.get(class="hl-string">'NetCredit')) else row.get(class="hl-string">'GrossCredit', 0)
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Map JournalType to Activities
        activity_name = None
        
        if journal_type == class="hl-string">'SentForSettlement':
            activity_name = class="hl-string">'Payment Sent for Settlement'
        elif journal_type == class="hl-string">'Settled':
            activity_name = class="hl-string">'Payment Settled'
        elif journal_type == class="hl-string">'SentForRefund' or journal_type == class="hl-string">'Refunded':
            activity_name = class="hl-string">'Refund Initiated'
        elif journal_type == class="hl-string">'SettledRefund':
            activity_name = class="hl-string">'Refund Settled'
        elif journal_type == class="hl-string">'Chargeback':
            activity_name = class="hl-string">'Chargeback Notification Received'
        elif journal_type == class="hl-string">'SecondChargeback' or journal_type == class="hl-string">'Defense':
            activity_name = class="hl-string">'Chargeback Defended'
        elif journal_type == class="hl-string">'ChargebackReversed':
            activity_name = class="hl-string">'Chargeback Reversed'
        elif journal_type == class="hl-string">'CaptureFailed':
            activity_name = class="hl-string">'Capture Failed'
        elif journal_type == class="hl-string">'PaidOut':
            class=class="hl-string">"hl-comment"># PaidOut is usually batch level, if psp is present, map it
            activity_name = class="hl-string">'Payout Confirmed'
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Logic for class="hl-string">'Payment Captured' 
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Adyen often auto-captures. If we see Settled, we assume Captured occurred prior if not explicitly logged.
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Here we rely on class="hl-string">'SentForSettlement' as the trigger for Capture success in many flows.
        if journal_type == class="hl-string">'SentForSettlement':
             events.append({
                class="hl-string">'PspReference': psp,
                class="hl-string">'EventCode': class="hl-string">'Payment Captured',
                class="hl-string">'EventDate': process_date - pd.Timedelta(seconds=1),
                class="hl-string">'PaymentAmount': amount,
                class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Adyen'
            })

        if activity_name:
            events.append({
                class="hl-string">'PspReference': psp,
                class="hl-string">'EventCode': activity_name,
                class="hl-string">'EventDate': process_date,
                class="hl-string">'PaymentAmount': amount,
                class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Adyen',
                class="hl-string">'MerchantAccount': row.get(class="hl-string">'MerchantAccount', MERCHANT_ACCOUNT),
                class="hl-string">'PaymentMethod': row.get(class="hl-string">'PaymentMethod', class="hl-string">'')
            })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 4. Create DataFrame
    df_events = pd.DataFrame(events)
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># 5. Post-Processing & Cleanup
    if not df_events.empty:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Ensure standard columns
        df_events[class="hl-string">'LastDataUpdate'] = datetime.now().isoformat()
        df_events[class="hl-string">'TotalCycleTime'] = None class=class="hl-string">"hl-comment"># Calculated in ProcessMind
        df_events[class="hl-string">'IsRework'] = df_events[class="hl-string">'EventCode'].apply(lambda x: 1 if class="hl-string">'Chargeback' in x or class="hl-string">'Refused' in x else 0)
        df_events[class="hl-string">'PaymentStatus'] = df_events.sort_values(class="hl-string">'EventDate').groupby(class="hl-string">'PspReference')[class="hl-string">'EventCode'].transform(class="hl-string">'last')
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Filter invalid rows (empty PspReference)
        df_events = df_events[df_events[class="hl-string">'PspReference'] != class="hl-string">'nan']
        df_events = df_events[df_events[class="hl-string">'PspReference'] != class="hl-string">'']

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Sort
        df_events = df_events.sort_values([class="hl-string">'PspReference', class="hl-string">'EventDate'])
        
    return df_events

class=class="hl-string">"hl-comment"># Execution Entry Point
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace paths with actual file locations or API download streams
if __name__ == class="hl-string">'__main__':
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Example usage
    df_log = transform_adyen_data(class="hl-string">'received_payment_detail_report.csv', class="hl-string">'settlement_detail_report.csv')
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Export
    df_log.to_csv(class="hl-string">'ProcessMind_Adyen_Log.csv', index=False, date_format=class="hl-string">'%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    print(fclass="hl-string">'Extraction Complete. Generated {len(df_log)} events.')

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