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Votre modèle de données des créances clients

HighRadius

Attributs des Comptes Clients (19) Activités des Comptes Clients (13) Guides d'extraction (2)

Votre modèle de données des créances clients

Ce template décrit les composants essentiels pour analyser vos workflows de facturation dans HighRadius. Il offre un aperçu structuré des points de données nécessaires, des jalons de processus et des étapes techniques requises pour générer un journal d'événements complet. En suivant ce guide, vous pourrez cartographier avec succès votre cycle de recouvrement et identifier les opportunités d'améliorer votre flux de trésorerie.

Attributs de données spécifiques pour votre processus
Jalons d'activité standardisés
Instructions d'extraction HighRadius

Vous découvrez les journaux d'événements ? Apprenez comment créer un journal d'événements Process Mining.

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Attributs des Comptes Clients

Ce tableau liste les champs de données recommandés nécessaires pour générer un journal d'événements détaillé pour l'analyse de votre gestion des factures et de la performance de vos recouvrements.

3 Obligatoire 6 Recommandé 10 Facultatif

	Nom	Descriptionn
	Activité ActivityName	Le nom de l'événement ou de l'action effectuée sur la facture.
Descriptionn Cet attribut enregistre l'étape ou l'action spécifique qui s'est produite dans le cycle de vie du crédit à l'encaissement. Il capture des événements tels que la création de factures, la correspondance automatisée, les appels des agents de recouvrement, l'enregistrement des litiges et l'application des paiements. Les analystes utilisent ce champ pour reconstruire le flux de processus et visualiser la séquence des étapes. Les variations dans la séquence de ces activités aident à identifier les écarts de processus, les boucles de rework et les comportements non conformes. Pourquoi est-ce important ? : Il définit les étapes du processus et est indispensable pour la découverte de processus et l'analyse des variantes. Source des données : Journal d'activités HighRadius, Historique des notes ou tables d'historique des transactions Exemples Facture crééeRappel de Paiement EnvoyéDossier de litige ouvertPaiement Intégral Reçu
	Horodatage de l'événement EventDateTime	La date et l'heure spécifiques auxquelles l'activité s'est produite.
Descriptionn Cet attribut marque le moment exact où un événement s'est produit dans le système HighRadius. Il fournit la dimension temporelle nécessaire pour séquencer les activités et calculer les durées entre les étapes du processus. En analyse, l'horodatage est utilisé pour calculer les temps de cycle, tels que le Days Sales Outstanding (DSO) ou le temps de résolution des litiges. Il permet également l'analyse du débit et de l'utilisation des ressources sur des périodes spécifiques. Pourquoi est-ce important ? : Un minutage précis est nécessaire pour calculer tous les KPI basés sur la durée et pour ordonner correctement les événements. Source des données : Colonne d'horodatage des journaux de transactions HighRadius Exemples 2023-10-01T08:30:00Z2023-10-15T14:22:10Z2023-11-05T09:15:00Z
	Numéro de facture InvoiceNumber	L'identifiant unique du document de facture qui sert d'ID de cas.
Descriptionn Le numéro de facture est l'identifiant central pour suivre l'obligation financière de sa création à son règlement final. Il relie toutes les activités associées, y compris les litiges, les promesses de paiement et les paiements, dans un historique de cas unique. En analyse, cet attribut est utilisé pour regrouper les journaux d'événements en instances de processus distinctes. Il permet le calcul des temps de cycle par facture et est la clé primaire pour joindre les données de processus avec d'autres tables de données de référence dans l'environnement HighRadius ou l'ERP source. Pourquoi est-ce important ? : Il identifie le cas unique et garantit que tous les événements sont correctement associés à la transaction financière spécifique. Source des données : Table des données/en-têtes de facture HighRadius ou ERP source (par exemple, SAP VBAK, Oracle Headers) Exemples INV-2023-001900123456US-102938550002931
	Date d'échéance DueDate	La date à laquelle le client est contractuellement obligé de payer.
Descriptionn La date d'échéance est déterminée par les conditions de paiement appliquées à la date de création de la facture. Elle sert de délai cible pour le processus de recouvrement. La comparaison de la date de réception du paiement intégral avec cet attribut permet le calcul du taux de Conformité des conditions de paiement. Elle est indispensablele pour déterminer si un paiement est à temps, en retard ou en avance. Pourquoi est-ce important ? : Le point de référence pour déterminer le retard et calculer le Days Sales Outstanding (DSO). Source des données : Table d'en-tête de facture (champ Date d'échéance) Exemples 2023-11-302023-12-15
	Écart des conditions de paiement PaymentTermVariance	Le nombre de jours entre la date d'échéance et la date de paiement.
Descriptionn Cet attribut calculé mesure l'écart par rapport aux conditions de paiement convenues. Un nombre positif indique un paiement en retard, tandis qu'un nombre négatif indique un paiement anticipé. C'est la métrique directe pour l'Audit de Conformité des conditions de paiement. En agrégeant cette variance, les entreprises peuvent identifier les payeurs en retard systématiques et ajuster les conditions de crédit ou les stratégies de recouvrement en conséquence. Pourquoi est-ce important ? : Mesure directe du respect des conditions contractuelles par le client. Source des données : Calculé à partir de la date d'échéance et de la date de paiement Exemples 5 jours-2 jours0 jours
	Est Automatisé IsAutomated	Indicateur signalant si l'activité a été réalisée par le système sans intervention humaine.
Descriptionn Cet attribut booléen distingue les étapes exécutées par le moteur d'automatisation HighRadius (comme la correspondance automatique ou le rapprochement d'encaissements) et les étapes manuelles effectuées par les utilisateurs. Il est indispensable à le Cash Application Automation Tracker et le KPI du Taux de Factures Sans Contact. Il permet aux analystes de mesurer le ROI de l'automatisation et d'identifier les étapes de processus qui nécessitent encore une forte intervention manuelle. Pourquoi est-ce important ? : Mesure l'efficacité de l'implémentation HighRadius. Source des données : Journal d'activités (Vérification Utilisateur Système vs. Utilisateur Humain) Exemples truefaux
	Montant de la facture InvoiceAmount	La valeur monétaire totale de la facture.
Descriptionn Cet attribut représente le montant total original facturé au client. Il constitue la base pour le calcul des soldes impayés et l'évaluation de l'impact financier des litiges ou des retards. L'analyse de Process Mining utilise ce champ pour pondérer les cas par valeur. Par exemple, il aide à différencier les recouvrements prioritaires de grande valeur du bruit administratif de faible valeur dans le KPI du volume de litiges de faible valeur. Pourquoi est-ce important ? : Permet de pondérer l'analyse par l'impact financier plutôt que par le simple nombre de cas. Source des données : Table d'en-tête de facture (champ Montant) Exemples 1500.00250.5010000.00
	Nom du client CustomerName	Le nom du compte client associé à la facture.
Descriptionn Cet attribut identifie l'entité responsable du paiement de la facture. Dans HighRadius, il est lié à l'enregistrement des données de base pour le débiteur. L'analyse des performances de processus par nom de client met en évidence les comptes spécifiques qui peuvent nécessiter des stratégies de recouvrement personnalisées ou présenter des retards de paiement constants. Il prend en charge le tableau de bord de la matrice des risques clients et du vieillissement. Pourquoi est-ce important ? : Primordial pour segmenter l'analyse par compte afin d'identifier les clients problématiques. Source des données : Données de base client ou en-tête de facture Exemples Acme CorpIndustries GlobalesTechStart IncGrand Distributeur SAS
	Nom du Recouvreur CollectorName	Le nom de l'agent ou de l'utilisateur responsable de l'activité de recouvrement.
Descriptionn Cet attribut identifie l'utilisateur ou l'agent HighRadius spécifique qui a effectué des activités manuelles telles que l'enregistrement d'un appel, l'envoi d'un e-mail spécialisé ou l'examen d'un litige. Il est utilisé dans le tableau de bord des benchmarks de productivité des agents de recouvrement pour évaluer les performances individuelles et la répartition de la charge de travail. Cela aide les managers à identifier les besoins en formation ou à rééquilibrer les portefeuilles dans l'équipe de recouvrement. Pourquoi est-ce important ? : Permet l'analyse des performances au niveau des ressources. Source des données : Journal d'activités / Table Utilisateur Exemples John DoeJane SmithAdministrateur SystèmeAgentDeRecouvrement_01
	Code de devise CurrencyCode	Le code de devise ISO pour le montant de la facture.
Descriptionn Cet attribut spécifie la devise dans laquelle la facture a été émise (par exemple, USD, EUR, GBP). Lors de l'analyse d'un processus global, cela est nécessaire pour interpréter correctement les champs Montant de la Facture et Montant Ouvert. Il garantit que les agrégations sont traitées correctement (généralement en convertissant vers une devise de rapport). Pourquoi est-ce important ? : Requis pour une agrégation financière précise dans des environnements multi-devises. Source des données : En-tête de facture Exemples USDEURGBPJPY
	Code motif du litige DisputeReasonCode	Le code de catégorie attribué à un dossier de litige.
Descriptionn Cet attribut classe la nature du refus de paiement d'un client, comme 'Erreur de Prix', 'Marchandise Endommagée' ou 'Documentation Manquante'. Dans HighRadius Deductions Cloud, ce sont des codes standard. L'analyse de ces codes aide à identifier les causes profondes du non-paiement. L'agrégation de ces données permet à l'entreprise de résoudre les problèmes en amont dans les ventes ou la logistique qui entraînent des retards de recouvrement en aval. Pourquoi est-ce important ? : Indispensable pour l'analyse des causes profondes des retards de paiement. Source des données : Module de gestion des litiges/déductions Exemples P01 (Tarification)Q02 (Qualité)S03 (Pénurie)Erreur Administrative
	Date de promesse de paiement PromiseToPayDate	La date à laquelle le client a promis d'effectuer un paiement.
Descriptionn Cet attribut enregistre la date d'engagement donnée par un client lors d'une interaction de recouvrement. C'est une fonctionnalité clé de HighRadius Collections Cloud. Utilisée dans l'Indice de Fiabilité des Promesses de Paiement, cette date est comparée à la date de paiement réelle pour déterminer si le client a tenu sa promesse. Cela aide à évaluer la qualité de l'engagement et l'efficacité de la négociation de l'agent de recouvrement. Pourquoi est-ce important ? : Clé pour la prévision des flux de trésorerie et la mesure de la fiabilité client. Source des données : Module Collections / Table de transactions P2P Exemples 2023-12-102023-12-20
	Dernière mise à jour des données LastDataUpdate	L'horodatage de la dernière actualisation des données dans le modèle de Process Mining.
Descriptionn Cet attribut enregistre le moment où l'enregistrement a été extrait ou mis à jour pour la dernière fois dans l'ensemble de données du Process Mining. Il garantit que les analystes sont conscients de la réactualisation des données et de la latence potentielle dans les rapports. C'est particulièrement important pour les dashboards de suivi continu où les utilisateurs doivent savoir s'ils consultent des données en temps réel ou une capture d'écran de la veille. Pourquoi est-ce important ? : Il assure la transparence concernant la la réactualisation des données utilisées pour les KPI. Source des données : ETL Horodatage Exemples 2023-12-01T00:00:00Z2023-12-02T06:00:00Z
	Montant Ouvert OpenAmount	Le solde impayé restant sur la facture.
Descriptionn Cet attribut suit le montant toujours dû par le client. Il se met à jour à mesure que les paiements partiels sont enregistrés. Il est indispensable pour l'Analyse de la Complexité des Paiements Partiels. Il permet aux analystes de filtrer les factures entièrement ouvertes par rapport aux factures partiellement payées et de prioriser les efforts de recouvrement sur les postes ouverts de grande valeur. Pourquoi est-ce important ? : Critique pour déterminer l'exposition actuelle et le succès des recouvrements partiels. Source des données : En-tête de facture / Table des postes ouverts Exemples 0.00500.0012000.00
	Notation de crédit CreditRating	Le score ou la notation de solvabilité attribué(e) au client.
Descriptionn Cet attribut reflète le niveau de risque du client, souvent provenant des bureaux de crédit ou de la notation interne dans HighRadius Credit Cloud. C'est une dimension dans la Matrice de Risque Client et de Vieillissement. L'analyse du vieillissement par rapport à la notation de crédit aide à identifier les risques à forte exposition où les clients mal notés ont d'importants soldes impayés. Pourquoi est-ce important ? : Primordial pour la gestion des risques et la priorisation des recouvrements. Source des données : Module de gestion du crédit / Fichier client Exemples AAAB+Risque ÉlevéFaible Risque
	Région Region	Région géographique associée à la facture ou au client.
Descriptionn Cet attribut définit la zone géographique, telle que 'Amérique du Nord', 'EMEA' ou 'APAC', pertinente pour la transaction. Il aide à l'établissement de benchmarks régionaux et à la compréhension de la manière dont les différences culturelles ou réglementaires affectent les comportements de paiement et les vitesses de recouvrement. Il est utile pour les rapports de direction de haut niveau. Pourquoi est-ce important ? : Prend en charge l'analyse des performances géographiques. Source des données : Données de base client ou en-tête de facture Exemples N/AEMEALATAMAPAC
	Segment de clientèle CustomerSegment	Catégorisation du client basée sur sa taille, son secteur d'activité ou sa valeur stratégique.
Descriptionn Cet attribut regroupe les clients en niveaux tels que 'Stratégique', 'Mid-Market', 'PME' ou 'À Haut Risque'. Il est utilisé dans le tableau de bord de performance de résolution des litiges pour voir si différents segments bénéficient de niveaux de service différents. Il garantit que les clients à forte valeur reçoivent une attention appropriée pendant le processus de recouvrement. Pourquoi est-ce important ? : Analyse des segments pour s'aligner sur la stratégie commerciale et les accords de niveau de service. Source des données : Données de base client Exemples Compte clé stratégiqueVente en grosCommerce de détailGouvernement
	Système source SourceSystem	Le nom du système d'où proviennent les données.
Descriptionn Cet attribut indique si le point de données provient directement des modules de la plateforme HighRadius (comme Collections Cloud ou Cash Application Cloud) ou s'il a été ingéré à partir d'un système ERP externe (comme SAP ou Oracle). Il est utile pour la lignée et la validation des données. Lors de l'analyse des frictions de processus, connaître le système source aide à identifier si les retards sont causés par des décalages d'intégration ou des temps de traitement du système natif. Pourquoi est-ce important ? : Il fournit un contexte sur l'origine des données, en particulier dans les environnements où plusieurs ERP alimentent HighRadius. Source des données : Configuration système ou codé en dur selon la logique d'extraction Exemples HighRadiusSAP ECC`Oracle NetSuite`Microsoft Dynamics
	Unité commerciale BusinessUnit	La division interne ou la filiale qui a émis la facture.
Descriptionn Cet attribut segmente les données par structure organisationnelle, comme 'Ventes Amérique du Nord', 'Services EMEA' ou des divisions de produits spécifiques. Il permet l'audit de Conformité des conditions de paiement pour comparer les performances entre différentes parties de l'organisation. Cela aide à isoler si les problèmes de recouvrement sont systémiques ou localisés à des pratiques commerciales spécifiques. Pourquoi est-ce important ? : Permet une analyse comparative entre différentes verticales organisationnelles. Source des données : En-tête de facture / Mappage ERP Exemples Électronique Grand PublicPièces IndustriellesServices logicielsAN-Ouest

Obligatoire Recommandé Facultatif

Activités des Comptes Clients

Ces entrées représentent les étapes de processus critiques et les jalons de transaction que vous devriez capturer pour visualiser votre parcours de facture complet.

8 Recommandé 5 Facultatif

	Activité	Descriptionn
	Dossier de litige ouvert	La création d'un cas de déduction ou de litige lié à la facture, indiquant un refus du client de payer tout ou partie du solde.
Pourquoi est-ce important ? : Déclenche l'analyse des 'Performances de résolution des litiges' et met en pause les relances standard pour le montant contesté. Source des données : Module Déductions/Litiges ; horodatage de création de l'ID de cas lié à la facture. Capture Comptabilisé lorsque le dossier de litige est généré Type d'événement explicit
	Facture apurée	Le changement de statut final où le solde de la facture devient zéro et est clos dans le système.
Pourquoi est-ce important ? : L'horodatage de fin pour le 'Nombre moyen de jours de créances en souffrance'. Représente l'achèvement du processus. Source des données : Table d'en-tête de facture ; Statut = 'Fermé' ou 'Compensé'. Capture Comparer le champ de statut avant/après Type d'événement inferred
	Facture créée	La création initiale ou l'ingestion de la facture dans la plateforme HighRadius depuis le système ERP. Cela établit le début du cycle de vie du recouvrement.
Pourquoi est-ce important ? : Établit l'horodatage de référence pour les calculs de vieillissement et les métriques des Jours de Vente en Suspens (DSO). Source des données : Table des factures ouvertes ou logs d'intégration de données où le numéro de facture apparaît pour la première fois. Capture Comptabilisé lorsque l'enregistrement est inséré dans la table d'en-tête de facture Type d'événement explicit
	Litige résolu	La conclusion de l'enquête sur le litige, aboutissant à une décision (par exemple, déduction valide ou réclamation invalide).
Pourquoi est-ce important ? : Événement d'arrêt du chronomètre pour le 'Temps de cycle de résolution des litiges'. Les retards ici impactent directement le vieillissement. Source des données : Module Déductions ; changement de statut à 'Fermé', 'Résolu' ou 'Approuvé'. Capture Comparer le champ de statut avant/après Type d'événement inferred
	Paiement Intégral Reçu	La réception des fonds qui éteint entièrement la dette. C'est la date effective du paiement aux fins de vieillissement.
Pourquoi est-ce important ? : Utilisé pour calculer le 'Taux de résolutionpect des promesses de paiement' et le flux de trésorerie réel vs. attendu. Source des données : Date de transaction du paiement associée au document de compensation final. Capture Date de transaction enregistrée du paiement d'apurement Type d'événement explicit
	Promesse de paiement créée	Un engagement formel enregistré dans le système où un client promet de payer un montant spécifique à une date précise.
Pourquoi est-ce important ? : Primordial pour l'« Indice de fiabilité des engagements de paiement » afin de prélèvement.voir les flux de trésorerie et de mesurer la fiabilité des clients. Source des données : Module/onglet P2P (Promesse de paiement) lié à la facture. Capture Comptabilisé lors de la création d'un enregistrement P2P Type d'événement explicit
	Rappel de Paiement Envoyé	Une correspondance automatisée (e-mail/lettre) envoyée au client via le module Collections. Cela suit l'exécution de la stratégie de relance.
Pourquoi est-ce important ? : Critique pour le tableau de bord 'Efficacité des relances de recouvrement' afin de mesurer si la correspondance déclenche réellement le paiement. Source des données : Onglet Historique de la correspondance ou journaux de communication liés à l'ID de facture. Capture Comptabilisé lorsque la stratégie de relance exécute une action Type d'événement explicit
	Relevé Bancaire Apparié	Le moteur d'application des encaissements (ou l'utilisateur) relie avec succès une ligne du relevé bancaire à cette facture spécifique.
Pourquoi est-ce important ? : Métrique essentielle pour le 'Taux d'application automatisée des espèces'. Fait la distinction entre la réception des fonds et l'application des fonds. Source des données : Module d'Application de trésorerie ; création d'un enregistrement de rapprochement. Capture Comptabilisé lorsque la règle de rapprochement est exécutée Type d'événement explicit
	Appel de Recouvrement Comptabilisé	Une note manuelle ou une interaction enregistrée par un agent de recouvrement concernant cette facture. Indique une intervention humaine dans le processus.
Pourquoi est-ce important ? : Soutient les 'Benchmarks de productivité des agents de recouvrement' et différencie les efforts de recouvrement automatisés et manuels. Source des données : Onglet Notes/Historique dans le module Recouvrement. Capture Comptabilisé lorsque l'utilisateur sauvegarde une note d'appel Type d'événement explicit
	Date d'échéance dépassée	Un événement calculé indiquant que la facture reste ouverte après la date d'échéance convenue.
Pourquoi est-ce important ? : Critique pour l'« Audit de Conformité des Conditions de Paiement ». Marque la transition du statut 'en cours' à 'en retard'. Source des données : Calculé en comparant la date d'échéance de la facture à la date actuelle (si ouverte) ou à la date de paiement (si fermée). Capture Dériver en comparant le champ Date d'échéance à la Date d'activité Type d'événement calculated
	Litige en Cours d'Examen	Le dossier de litige passe de l'état 'Nouveau' à un statut d'enquête active. Représente le début du travail réel de l'analyste.
Pourquoi est-ce important ? : Utilisé dans le 'Détecteur de bottleneck de workflow de litige' pour mesurer le décalage entre la création et le temps de travail actif. Source des données : Journal d'audit du module Déductions ; changement de statut à 'En cours' ou 'Recherche'. Capture Comparer le champ de statut avant/après Type d'événement inferred
	Note de crédit émise	Une note de crédit est générée pour compenser le solde de la facture, souvent suite à la résolution d'un litige valide ou à un retour.
Pourquoi est-ce important ? : Suit l'Efficacité du traitement des avoirs et le décalage temporel entre la résolution des litiges et l'enregistrement financier. Source des données : Journaux de synchronisation ERP ou table des notes de crédit liée à l'ID de facture original. Capture Comptabilisé lorsque le document de note de crédit est lié à la facture Type d'événement explicit
	Paiement Partiel Comptabilisé	Un paiement est appliqué qui ne couvre qu'une partie du montant total de la facture, laissant un solde résiduel.
Pourquoi est-ce important ? : Alimente l'« Analyse de la complexité des paiements partiels » et indique une friction potentielle dans l'application des espèces. Source des données : Module d'Application de trésorerie ; transaction de paiement liée à une facture où le Montant du paiement < Montant ouvert. Capture Comptabilisé lorsque le paiement est appliqué mais que le statut reste ouvert Type d'événement explicit

Recommandé Facultatif

Guides d'extraction

Comment extraire vos données de HighRadius

Étapes

Connectez-vous à la plateforme HighRadius Integrated Receivables et naviguez vers le module Analyses ou Rapports.
Localisez le modèle de rapport Historique des transactions ou Postes ouverts. Vous devrez probablement configurer trois exportations distinctes pour capturer le cycle de vie complet : Données d'en-tête de facture, Activités de recouvrement et Historique des litiges/déductions.
Configurez l'exportation des en-têtes de facture : Sélectionnez les colonnes Numéro de facture, Nom du client, Montant de la facture, Date de la facture, Date d'échéance, Date de compensation et Statut final. Appliquez des filtres pour les codes d'entreprise pertinents et une plage de dates de création couvrant votre fenêtre de Process Mining.
Configurez l'exportation des activités de recouvrement : Sélectionnez les colonnes Numéro de facture, Type d'activité (Appel, E-mail, Note), Date de l'activité, Nom du collecteur et détails de l'engagement de paiement. Assurez-vous d'inclure les actions système automatisées et les journaux d'utilisateurs manuels.
Configurez l'exportation de l'historique des litiges : Sélectionnez les colonnes Numéro de facture, ID de cas de litige, Montant du litige, Date de changement de statut, Code de motif et Date de résolution. Cela capture le cycle de vie des déductions.
Configurez l'exportation Paiement/Application de trésorerie : Sélectionnez les colonnes Numéro de facture, Référence de paiement, Date de paiement, Montant du paiement et Type de paiement (Partiel, Complet, Note de crédit).
Exécutez ces rapports et exportez les résultats au format CSV.
Importez ces fichiers CSV dans une base de données de prélèvement.paration ou un outil de transformation de données (comme Python/Pandas ou une base de données SQL) pour effectuer les étapes d'unification.
Exécutez le script de transformation fourni dans la section Requête pour standardiser les noms de colonnes, calculer les événements dérivés (comme Date d'échéance dépassée) et unir les sources disparates en un seul journal d'événements.
Vérifiez que les formats de date sont cohérents (ISO 8601 recommandé) et que le numéro de facture est formaté de manière identique dans tous les fichiers (par exemple, en supprimant les zéros non significatifs si incohérents).
Exportez le jeu de résultats final sous forme de fichier CSV unique.
Téléchargez le fichier CSV final dans ProcessMind, en mappant Numéro de facture à ID de cas, Date et heure de l'événement à Horodatage, et Nom de l'activité à Activité.

Configuration

Plage de dates : Sélectionnez une fenêtre glissante (par exemple, les 12 derniers mois) basée sur la date de création de la facture pour assurer une capture complète du cycle de vie.
Sources de données : Nécessite un accès aux modules Collections, Cash Application et Deductions dans HighRadius.
Granularité : Assurez-vous que les rapports sont générés au niveau de la facture, et non au niveau du compte ou du résumé.
Permissions utilisateur : L'utilisateur d'extraction nécessite des privilèges d'administrateur de rapports ou d'analyses pour accéder aux journaux d'activités historiques.
Actions système : Activez explicitement les filtres pour inclure les actions utilisateur système ou automatisées dans les journaux d'activités afin de capturer la correspondance automatisée.
Mappage requis : Les types d'activités HighRadius peuvent nécessiter un mappage vers des noms d'activités de Process Mining standard (par exemple, mapper 'Dunning Letter' à 'Payment Reminder Sent').

a Exemple de requête config

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

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

Étapes

Prérequis et configuration de l'environnement Assurez-vous que Python 3.8 ou une version ultérieure est installé. Vous aurez besoin des bibliothèques requests et pandas. Installez-les via pip si elles ne sont pas présentes. Obtenez votre ID client API HighRadius, votre secret client et votre URL de base auprès de votre administrateur système. Ceux-ci se trouvent généralement dans la section Administration ou Portail des développeurs de HighRadius.
Configuration des identifiants API Ouvrez le script Python fourni. Localisez la section de configuration en haut. Remplacez les espaces réservés pour CLIENT_ID, CLIENT_SECRET et BASE_URL. Assurez-vous que l'utilisateur associé à ces identifiants dispose des permissions d'accès aux modules Collections, Cash Application et Deductions.
Définition des paramètres d'extraction des données Définissez les variables START_DATE et END_DATE dans le script. Il est recommandé d'extraire les données par blocs mensuels ou trimestriels pour éviter les expirations de délai. Le script attend des formats de date ISO 8601 standard (AAAA-MM-JJ).
Exécution du script : Authentification Le script exécute d'abord un flux OAuth2 pour obtenir un jeton d'authentification (bearer token). Ce jeton est valide pour une durée limitée (généralement 1 heure). Le script gère automatiquement la récupération initiale du jeton.
Exécution du script : Récupération des données Le script interroge séquentiellement des points de terminaison spécifiques. Il récupère d'abord les données de facture au niveau de l'en-tête. Il parcourt ensuite les points de terminaison associés pour les Activités (Notes), les Engagements de paiement, les Litiges et l'Historique des paiements en utilisant les numéros de facture comme clés de référence si nécessaire.
Transformation des données et mappage des activités Le script traite les réponses JSON brutes en une structure de journal d'événements aplatie. Il mappe les codes HighRadius spécifiques aux noms d'activités requis. Par exemple, il vérifie le invoice_balance par rapport au total_amount pour distinguer 'Paiement partiel enregistré' et 'Paiement intégral reçu'. Il calcule également l'événement 'Date d'échéance dépassée' en comparant la date d'échéance à la date de compensation ou à la date actuelle.
Gestion de la pagination Les API HighRadius paginent généralement les résultats. Le script fourni inclut un mécanisme de boucle pour récupérer toutes les pages de données jusqu'à ce qu'aucun autre enregistrement ne soit renvoyé. Assurez-vous que votre connexion réseau est stable pendant ce processus.
Consolidation des données Toutes les listes extraites (Factures, Activités, Litiges, Paiements) sont fusionnées en un seul DataFrame Pandas. Le script trie ce DataFrame par InvoiceNumber et EventDateTime pour assurer un flux d'événements chronologique.
Validation et contrôle qualité Avant de finaliser, le script imprime un résumé des activités uniques extraites. Vérifiez que les décomptes semblent raisonnables par rapport à vos volumes opérationnels. Vérifiez que la colonne EventDateTime est correctement formatée au format AAAA-MM-JJ HH:MM:SS.
Exportation vers CSV Le DataFrame final est exporté vers un fichier nommé HighRadius_EventLog.csv. Ce fichier est formaté avec les colonnes spécifiques requises pour ProcessMind.
Examen final Ouvrez le fichier CSV. Vérifiez l'absence de valeurs NULL dans InvoiceNumber ou (ActivityName). Assurez-vous que les dates ne sont pas futures, sauf si elles se réfèrent à des dates d'échéance prévues (bien que EventDateTime doive toujours être passée ou présente).
Téléchargement vers ProcessMind Importez le fichier CSV généré dans ProcessMind. Mappez InvoiceNumber à l'ID de cas, (ActivityName) à l'Activité et EventDateTime à l'Horodatage.

Configuration

URL de base de l'API : Déterminez si vous vous connectez à un environnement de production ou de sandbox. La structure de l'URL diffère généralement (ex: https://[client].highradius.com/api vs https://[client]-sandbox.highradius.com/api).
Portée du client : Assurez-vous que le client API dispose d'un accès en lecture aux portées radiusOne, collections, deductions et cashApp.
Plage de dates : Limitez les fenêtres d'extraction à 3 mois ou moins par exécution si le volume de transactions est élevé (plus de 100 000 factures par mois).
Limite de pagination : Le script utilise par défaut 1000 enregistrements par page. Ajustez le paramètre limit dans les appels API si le serveur renvoie des erreurs de temporisation.
Limitation de débit/taux : HighRadius peut imposer des limites de débit. Si vous rencontrez des erreurs HTTP 429, introduisez une commande time.sleep(1) à l'intérieur des boucles de pagination.

a Exemple de requête python

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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