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Su Template de datos para el procesamiento de pagos

Adyen

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

Su Template de datos para el procesamiento de pagos

Este Template ofrece una guía completa para recopilar los datos necesarios para analizar el procesamiento de pagos en Adyen. Incluye los atributos de datos y las actividades del proceso que conviene registrar, además de instrucciones prácticas para extraerlos. Úselo para asegurarse de capturar toda la información esencial para un Process Mining eficaz.

Atributos recomendados para recopilar
Actividades clave que conviene registrar
Guía práctica para extraer datos de Adyen

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

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Atributos del procesamiento de pagos

Estos son los campos de datos recomendados para incluir en el Registro de eventos y analizar en profundidad el procesamiento de pagos en Adyen.

5 Obligatorio 6 Recomendado 8 Opcional

	Nombre	Descripción
	ID de transacción de pago PspReference	El identificador de referencia único que Adyen asigna a cada transacción de pago.
Descripción Este atributo es la clave principal de todo el ciclo de vida del pago en el ecosistema de Adyen. Vincula la solicitud de pago inicial con los eventos posteriores, como la autorización, la captura, la liquidación y los posibles reembolsos o contracargos. En el análisis, este ID permite agrupar eventos independientes en un único caso y reconstruir el proceso de principio a fin. Permite a quienes analizan los datos seguir el recorrido concreto de un pago desde que lo inicia el comprador hasta la liquidación financiera final. Por qué es importante Es el vínculo fundamental que agrupa eventos desconectados en una única instancia del proceso para su análisis. Dónde obtenerlo Respuesta de pago de Adyen, campo 'pspReference', o columna 'PSP Reference' del informe detallado de liquidaciones. Ejemplos 851564567890123479145612345678908825641234567890
	Marca de tiempo del evento EventDate	La fecha y hora en que tuvo lugar la actividad de pago específica.
Descripción Este atributo registra la marca de tiempo exacta en que se anotó un evento, como una autorización o una liquidación, en el sistema. Permite ordenar cronológicamente las actividades de un caso. Durante 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. Sirve de base para todos los KPI relacionados con el tiempo, como «Tiempo total del ciclo de pago». 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	La etapa o acción específica que tiene lugar durante el ciclo de pago.
Descripción Este atributo define el evento específico que se ha producido, como AUTHORISATION, CAPTURE o REFUND. Determina los nodos del mapa de procesos y el flujo de la transacción. Durante el análisis, estos códigos se traducen en nombres de actividades comprensibles para visualizar el flujo del proceso. Las variaciones en la secuencia de los códigos indican distintas rutas del proceso, como el procesamiento directo o la gestión de excepciones. Por qué es importante Define el «qué» del modelo de Process Mining y permite visualizar los flujos de proceso. Dónde obtenerlo Campo «eventCode» de Adyen Notification Webhooks. Ejemplos AUTHORISATIONCAPTUREREFUNDCANCELLATIONCHARGEBACK
	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 la trazabilidad. Durante el análisis, permite filtrar las actividades que tuvieron lugar específicamente en la pasarela de pago, en lugar de en el ERP o el sistema de gestión de pedidos. 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 de la última extracción o actualización del registro.
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. Durante el análisis, se utiliza principalmente como campo técnico para la gobernanza de datos y para comprobar que el flujo de datos funciona correctamente. Por qué es importante Campo técnico para controlar la actualidad de los datos. Dónde obtenerlo Hora del sistema en el momento de la extracción. Ejemplos 2023-10-30T12:00:00Z
	Cuenta del comercio MerchantAccount	La cuenta específica del comercio en Adyen que procesa la transacción.
Descripción Adyen permite tener varias cuentas de comercio en una sola cuenta de empresa. Este atributo identifica la unidad de negocio, marca o entidad regional que procesó el pago. Durante el análisis, sirve como dimensión principal para segmentar los datos. Permite comparar el rendimiento, las tasas de fallos y los volúmenes de distintas unidades de negocio o marcas, e 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 de si la transacción incluyó reintentos o correcciones de errores.
Descripción Indicador booleano que es verdadero si el caso incluye varios intentos de autorización o actividades como «Pago rechazado» seguidas de un reintento. Durante el análisis, este atributo alimenta el Dashboard «Puntos críticos de retrabajo y excepciones en los pagos». Permite filtrar los casos problemáticos para entender por qué los flujos de proceso se desvían de la ruta ideal. Por qué es importante Identifica los casos ineficientes que requieren intervención manual o del sistema. Dónde obtenerlo Se calcula según la presencia de eventos de fallo (> 0). Ejemplos truefalse
	Estado del pago PaymentStatus	El estado actual del pago, por ejemplo, autorizado, liquidado o rechazado.
Descripción Este atributo refleja el último estado conocido de la transacción de pago. A menudo se obtiene de la actividad más reciente del caso. Durante el análisis, permite filtrar casos rápidamente, por ejemplo, para mostrar todos los pagos rechazados en ese momento. Es esencial para el Dashboard «Supervisión del volumen y el estado de los pagos». Por qué es importante Ofrece una instantánea 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, suele almacenarse en unidades menores, como céntimos, pero debe convertirse para generar informes. Durante el análisis, permite crear el Dashboard «Volumen de pagos» y ayuda a priorizar los casos de retrabajo de mayor 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 volumen procesado. Dónde obtenerlo Adyen Payment Request «amount.value». 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 medio de pago utilizado, como tarjetas de crédito (Visa, MC), billeteras digitales (PayPal, Apple Pay) o métodos de pago locales (iDEAL, Sofort). Durante el análisis, es fundamental para el Dashboard «Información sobre el rendimiento de los métodos de pago». Ayuda a relacionar cada método de pago con las tasas de autorización, la velocidad de procesamiento y los fallos técnicos. Por qué es importante Esencial para analizar las tasas de éxito y los costes de distintos proveedores de pago. Dónde obtenerlo Adyen Payment Response «paymentMethod.brand» o «paymentMethod.type». Ejemplos visamcpaypalidealklarna
	Motivo del rechazo RefusalReason	La descripción textual del motivo por el que se rechazó o falló un pago.
Descripción Cuando falla una transacción, Adyen proporciona un código o una descripción del motivo, como «Saldo insuficiente», «CVC rechazado» o «Tarjeta vencida». Durante el análisis, este atributo es el principal indicador del Dashboard «Tasa de fallos de las transacciones de pago». Analizar estos motivos ayuda a determinar si los fallos se deben a problemas técnicos, reglas antifraude o al comportamiento del comprador, y permite definir medidas correctivas concretas. Por qué es importante El atributo clave para analizar las causas 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 devuelve el emisor cuando aprueba el pago.
Descripción Código que indica que los fondos se han reservado en la tarjeta del comprador. Es la prueba de que la autorización se ha realizado correctamente. Durante el análisis, se utiliza principalmente para auditorías y trazabilidad. Confirma que la actividad «Pago autorizado» es legítima. Por qué es importante Prueba de autorización exitosa para los registros de auditoría. Dónde obtenerlo Adyen Payment Response «authCode». Ejemplos 123456098712
	ID del cliente ShopperReference	Referencia única que permite identificar al comprador en varias transacciones.
Descripción Este identificador vincula distintas transacciones con un mismo cliente. El comercio lo proporciona al enviar la solicitud de pago. Durante el análisis, permite estudiar los datos desde la perspectiva del cliente e identificar tanto a quienes reinciden en casos de fraude como a los clientes fieles en transacciones exitosas. También facilita el mapeo genérico «Cliente». Por qué es importante Permite agregar datos y analizar el comportamiento a nivel de cliente. 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`. Algunos valores habituales son EUR, USD y GBP. Durante 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 Aporta contexto al campo del importe para elaborar informes en varias monedas. Dónde obtenerlo Adyen Payment Request «amount.currency». 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 los desembolsos. Este atributo identifica el lote al que pertenece cada transacción. Durante el análisis, se utiliza para agrupar los pagos según su ciclo de desembolso. Ayuda a auditar si se producen demoras en determinados lotes y permite hacer un seguimiento de la actividad «Pago liquidado». Por qué es importante Vincula las transacciones individuales con las liquidaciones financieras agrupadas. Dónde obtenerlo Adyen Settlement Detail Report «Batch Number». Ejemplos 100255
	País del comprador ShopperCountry	El código de país de dos letras del comprador.
Descripción Este atributo indica la ubicación del comprador, que suele determinarse a partir del país emisor de la tarjeta o de la dirección de facturación. Durante el análisis, se utiliza para estudiar el rendimiento por región. Ayuda a identificar si determinados países tienen más pagos rechazados o tiempos de procesamiento más largos debido a la 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 antifraude 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 el bloqueo automático. Durante el análisis, este atributo sirve de base para la «Vista general del riesgo de cumplimiento financiero». Relacionar las puntuaciones de riesgo altas con los contracargos ayuda a ajustar las reglas antifraude. Si una puntuación alta termina en un pago exitoso, podría indicar un falso positivo del modelo de riesgo. Por qué es importante Esencial para analizar la eficacia de las reglas de prevención del fraude. Dónde obtenerlo Respuesta de Adyen Risk API o «fraudResult.accountScore» en los informes. Ejemplos 025100
	Referencia del adquirente AcquirerReference	Número de referencia proporcionado por el banco adquirente.
Descripción Es la referencia externa que asigna la entidad financiera subyacente, es decir, el adquirente que procesa la transacción con tarjeta. Es distinta de la referencia PSP de Adyen. Durante el análisis, este campo es fundamental para el «Análisis de demoras en la conciliación de pagos». Se utiliza para 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 Adyen Payment Response «additionalData.acquirerReference». Ejemplos 1234567890987654321
	Tipo de interacción del comprador ShopperInteraction	Indica si el pago se realizó en línea, en un punto de venta (POS) o mediante una suscripción (ContAuth).
Descripción Este atributo clasifica el tipo de interacción entre el comprador y el comercio. Los valores habituales son `Ecommerce` (en línea), `POS` (en tienda) y `ContAuth` (recurrente o por suscripción). Durante el análisis, ayuda a distinguir entre distintos modelos de negocio y canales de venta. Los flujos de proceso suelen variar considerablemente entre POS y Ecommerce, por lo que este atributo es un filtro esencial para descubrir los procesos con precisión. Por qué es importante Permite distinguir los flujos de proceso de los pagos en línea, en tienda y recurrentes. Dónde obtenerlo Adyen Payment Request «shopperInteraction». Ejemplos EcommerceContAuthPOSMoto

Obligatorio Recomendado Opcional

Actividades del procesamiento de pagos

Estos son los pasos y los hitos clave del proceso que conviene incluir en el Registro de eventos para descubrir con precisión los procesos de pago 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 están reservados. Se registra mediante el webhook de notificaciones estándar de Adyen.
Por qué es importante Hito fundamental que indica que la transacción es válida y que hay fondos disponibles. Es un requisito previo para la captura. Dónde obtenerlo Webhook de notificaciones de Adyen: eventCode 'AUTHORISATION' con success='true'. Capturar Se registra cuando el webhook AUTHORISATION indica que la operación se realizó correctamente Tipo de evento explicit
	Pago capturado	La orden de transferir los fondos del comprador al comerciante se ha procesado correctamente. La captura puede ser inmediata (automática) o diferida (manual).
Por qué es importante Confirma el reconocimiento de los ingresos. El tiempo entre la autorización y la captura es clave para el KPI 'Tiempo de autorización del pago'. Dónde obtenerlo Webhook de notificaciones de Adyen: eventCode 'CAPTURE' con success='true'. Capturar Se registra cuando el webhook CAPTURE indica que la operación se realizó correctamente Tipo de evento explicit
	Pago liquidado	Los fondos se han compensado correctamente y se han abonado en la cuenta de Adyen del comerciante. Este movimiento aparece en el informe detallado de liquidaciones.
Por qué es importante Es el cierre financiero de un proceso completado correctamente. Es fundamental para el 'Tiempo total del ciclo de pago' y el 'Análisis de retrasos en la conciliación de pagos'. Dónde obtenerlo Informe detallado de liquidaciones de Adyen (SDR), tipo de registro 'Settled'. Capturar Se registra cuando la transacción aparece en el informe de liquidaciones Tipo de evento explicit
	Pago rechazado	El emisor o las reglas de riesgo de Adyen han rechazado la transacción. Se registra mediante el webhook de autorización con estado de error.
Por qué es importante Afecta directamente al KPI 'Tasa de transacciones de pago fallidas'. Analizar los motivos del rechazo ayuda a optimizar las tasas de autorización. Dónde obtenerlo Webhook de notificaciones de Adyen: eventCode 'AUTHORISATION' con success='false'. Capturar Se registra cuando el webhook AUTHORISATION indica un error Tipo de evento explicit
	Solicitud de pago recibida	La plataforma de pagos de Adyen recibe la solicitud inicial de transacción. Este evento se registra con la marca de tiempo de la solicitud inicial a la API o al crear pspReference.
Por qué es importante Marca el inicio exacto de la instancia del proceso. Es fundamental para calcular el tiempo total del ciclo de principio a fin. Dónde obtenerlo Registros de la API de pagos de Adyen o marca de tiempo asociada a la creación de pspReference. Capturar Se registra cuando se genera pspReference mediante la API Tipo de evento explicit
	Contracargo impugnado	Se han enviado pruebas a Adyen para impugnar un contracargo. Esto representa una repetición de trabajo o una actividad manual en el flujo de gestión de disputas.
Por qué es importante Registra el esfuerzo dedicado a proteger los ingresos. Es importante para la 'Tasa de repeticiones de trabajo en pagos'. Dónde obtenerlo API de disputas de Adyen o registros de Case Management que muestran el envío de pruebas. Capturar Se infiere del cambio de estado a 'Defense Supplied' Tipo de evento inferred
	Contracargo revertido	La disputa se ha ganado y los fondos se han devuelto al comerciante. Es una resolución satisfactoria de una excepción.
Por qué es importante Resultado favorable para la gestión de riesgos. Compensa el impacto financiero del contracargo inicial. Dónde obtenerlo Webhook de notificaciones de Adyen: eventCode 'CHARGEBACK_REVERSED'. Capturar Se registra cuando se recibe el webhook CHARGEBACK_REVERSED Tipo de evento explicit
	Desembolso confirmado	Los fondos correspondientes a un lote de transacciones liquidadas se han transferido a la cuenta bancaria del comerciante.
Por qué es importante Representa la transferencia efectiva de efectivo a la empresa y está relacionado con el 'Tiempo del ciclo de conciliación de pagos'. Dónde obtenerlo Webhook de notificaciones de Adyen: eventCode 'PAYOUT_THIRD_PARTY' o inferencia a partir del informe de desembolsos. Capturar Vincule el ID del lote del informe de desembolsos con el ID de transacción Tipo de evento inferred
	Error en la captura	No se pudo capturar los fondos autorizados. Suele deberse a un tiempo de espera agotado por un problema 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 repetir la tarea o volver a intentarlo. Contribuye a la 'Tasa de excepciones de pago'. Dónde obtenerlo Webhook de notificaciones de Adyen: eventCode 'CAPTURE_FAILED'. Capturar Se registra cuando se recibe el webhook CAPTURE_FAILED Tipo de evento explicit
	Error técnico registrado	Se ha producido un error del sistema durante el procesamiento, como un fallo del webhook o un tiempo de espera agotado de la API. Se identifica mediante códigos de error específicos en la interfaz.
Por qué es importante Contribuye directamente al análisis de la 'Tasa de transacciones de pago fallidas' al clasificar los fallos técnicos y financieros. Dónde obtenerlo Registros de la interfaz de Adyen o respuestas de error específicas en las llamadas a la API. Capturar Se registra cuando se devuelve un código de respuesta de error 5xx o 4xx Tipo de evento explicit
	Evaluación de riesgos realizada	El motor RevenueProtect de Adyen analiza la transacción para detectar indicios de fraude. Este evento se infiere de la presencia de una puntuación de fraude o un resultado de riesgo en la respuesta de autorización.
Por qué es importante Las puntuaciones de riesgo altas pueden activar revisiones manuales o rechazos automáticos, lo que genera cuellos de botella o pone fin al proceso. Dónde obtenerlo Respuesta de pago de Adyen (campo fraudResult) o registros de Case Management. Capturar Se infiere de la presencia del objeto fraudResult Tipo de evento inferred
	Notificación de contracargo recibida	Adyen ha recibido una notificación de disputa de la red de tarjetas. Esto activa el flujo de trabajo de gestión de disputas.
Por qué es importante Es un indicador importante de cumplimiento y riesgo. Afecta a la 'Tasa de incidentes de cumplimiento' y requiere intervención manual inmediata. Dónde obtenerlo Webhook de notificaciones de Adyen: eventCode 'CHARGEBACK' o 'NOTIFICATION_OF_CHARGEBACK'. Capturar Se registra cuando se recibe el webhook CHARGEBACK Tipo de evento explicit
	Pago cancelado	La autorización se anuló antes de capturar los fondos. Esto libera los fondos reservados en la tarjeta del comprador.
Por qué es importante Representa un bucle del proceso en el que un pedido válido se cancela antes de completarse, a menudo por solicitud del cliente o por agotarse el tiempo de espera del inventario. Dónde obtenerlo Webhook de notificaciones de Adyen: eventCode 'CANCELLATION'. Capturar Se registra cuando se recibe el webhook CANCELLATION Tipo de evento explicit
	Pago enviado a 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 el paso del procesamiento operativo a la compensación financiera. Los retrasos en esta etapa afectan al flujo de caja. Dónde obtenerlo API de estado de transacciones de Adyen o inferencia a partir de los registros del historial de cambios de estado. Capturar Compare la transición del campo de estado a SentForSettlement Tipo de evento inferred
	Reembolso iniciado	Se ha iniciado una solicitud para devolver los fondos al comprador. Esto pone en marcha 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 Webhook de notificaciones de Adyen: eventCode 'REFUND'. Capturar Se registra cuando se activa el webhook REFUND Tipo de evento explicit
	Reembolso liquidado	El reembolso se ha procesado desde el punto de vista financiero y se ha debitado de la cuenta del comerciante. Se confirma mediante el informe detallado de liquidaciones.
Por qué es importante Cierra el ciclo del proceso de reembolso. Es importante para el 'Tiempo medio de resolución de errores' si el reembolso se debió a un error. Dónde obtenerlo Informe detallado de liquidaciones de Adyen, tipo de registro 'Refunded' o 'RefundedReversed'. Capturar Se registra cuando el reembolso aparece en el informe de liquidaciones Tipo de evento explicit

Recomendado Opcional

Guías de extracción

Cómo obtener sus datos de Adyen

Pasos

Inicie sesión en el área de clientes de Adyen con una cuenta de usuario que tenga el rol Merchant Report.
Vaya a Informes y seleccione Settlement details en el menú.
Busque la configuración de Automatic generation o elija Generate report para realizar una exportación puntual.
En el panel de configuración, compruebe que Formato esté configurado como 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: compruebe que el alcance del informe incluya todos los Journal Types (Settled, Refunded, Chargeback, PaidOut, etc.) para abarcar todo el ciclo financiero.
Genere el informe para el intervalo de fechas deseado (por ejemplo, los últimos 90 días). Tenga en cuenta que los informes de liquidación se generan según la fecha del lote de liquidación, no la fecha de la transacción.
Descargue el archivo CSV generado en su entorno local de extracción.
Ejecute el script de transformación (incluido más abajo) para convertir el libro mayor CSV «ancho» en un Registro de eventos «largo», el formato que requiere ProcessMind.
El script realiza transformaciones esenciales: desnormaliza Creation Date para crear eventos «Payment Request Received» y asigna la columna Tipo a actividades financieras específicas.
Compruebe que el CSV de salida tenga estos encabezados: PspReference, EventCode, EventDate, SourceSystem.
Cargue el CSV transformado en ProcessMind.

Configuración

Tipo de informe: Settlement Detail Report (libro mayor financiero)
Formato de archivo: CSV (separado por comas estándar)
Granularidad: nivel de transacción (una fila por asiento del libro mayor financiero)
Zona horaria: UTC (muy recomendable para sincronizar la extracción con otros sistemas)
Intervalo de fechas: se basa en los lotes de liquidación (fecha de cierre del lote), no en la fecha de creación de la transacción. Si ejecuta extracciones incrementales, asegúrese de contemplar los solapamientos.
Columnas obligatorias: Psp Reference (clave), Tipo (actividad), Creation Date, Booking Date (marcas de tiempo de eventos), Merchant Account.
Filtros: compruebe que ningún filtro excluya los tipos «Chargeback» o «Refund» para que el proceso quede completo.

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

Configure los requisitos previos: Asegúrese de que el usuario de informes de Adyen tenga habilitado el rol Merchant Report. 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 con pip: pandas, requests y numpy. Se utilizarán para la comunicación con la API y la transformación de datos.
Implemente la conexión a la API: Configure el script de Python proporcionado a continuación para autenticarse en los endpoints https://management-test.adyen.com o https://management-live.adyen.com. Utilizará la API de informes para consultar los informes disponibles en el intervalo de fechas especificado y descargar sus URL.
Incorpore los datos: El script lee los datos CSV sin procesar en DataFrames de pandas. Los informes de Adyen suelen tener formato «ancho» (una fila por transacción con varias columnas de estado), por lo que es necesario transformarlos.
Asigne las actividades operativas: Procese Received Payment Detail Report. Asigne CreationDate a Solicitud de pago recibida. Examine la columna Estado (por ejemplo, Authorised, Refused, Error) para generar eventos de Pago autorizado, Pago rechazado o Error técnico registrado.
Asigne las actividades financieras: Procese 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.
Deduzca las actividades complejas:
- Evaluación de riesgo realizada: Compruebe si la columna FraudScore tiene un valor superior a -1.
- Desembolso confirmado: Vincule las transacciones mediante BatchNumber con la entrada de desembolso del informe de liquidaciones.
- Contracargo defendido: Busque los tipos de asiento SecondChargeback o Defense.
Transforme los datos: Aplique una operación 'melt' o 'stack' en pandas para convertir el conjunto de datos ancho en un registro de eventos largo, con una fila por actividad.
Estandarice los atributos: Cambie el nombre 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 con el formato ISO 8601.
Filtre los datos: Excluya las filas de conciliación interna que no representen pasos del proceso (por ejemplo, filas de encabezado o saldos arrastrados) mediante el filtro Tipo.
Exporte el archivo final: El script exporta el DataFrame procesado a un archivo CSV llamado adyen_event_log.csv, listo para cargarse en ProcessMind.

Configuración

Entorno de la API: alterne entre los endpoints de prueba de Adyen (management-test.adyen.com) y los de producción (management-live.adyen.com) según la fase de implementación.
Autenticación: use x-api-key en el encabezado. No use Basic Auth para la API de Management.
Tipos de informe:
- settlement_detail_report: esencial para los eventos del ciclo financiero.
- received_payment_detail_report: esencial para la lógica de solicitud inicial y autorización.
Intervalo de fechas: los informes de Adyen se generan según el cierre de los lotes. Solicite informes que abarquen la CreationDate de interés y los 7 días posteriores para capturar las liquidaciones tardías.
Alcance de las cuentas de comercio: si tiene varias cuentas de comercio, recorra la lista de cuentas o use el informe de nivel de cuenta de empresa, si está disponible.
Configuración de pandas: si el volumen supera las 100.000 filas, establezca low_memory=False al leer los archivos CSV para evitar errores al inferir los tipos de datos.

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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