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Votre modèle de données pour le traitement des paiements

Adyen

Attributs du traitement des paiements (19) Activités du traitement des paiements (16) Guides d'extraction (2)

Votre modèle de données pour le traitement des paiements

Ce modèle fournit un guide complet pour collecter les données nécessaires à l’analyse de votre traitement des paiements dans Adyen. Il présente tous les attributs de données et activités de processus essentiels à suivre, ainsi que des instructions pratiques pour extraire ces informations. Utilisez-le pour vous assurer de recueillir toutes les informations importantes nécessaires à un Process Mining efficace.

Attributs recommandés à recueillir
Activités clés à suivre
Guide pratique d'extraction pour Adyen

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Attributs du traitement des paiements

Voici les champs de données recommandés à inclure dans votre journal d’événements pour analyser de manière complète votre traitement des paiements dans Adyen.

5 Obligatoire 6 Recommandé 8 Facultatif

	Nom	Description
	Horodatage de l’événement EventDate	Date et heure auxquelles l’activité de paiement concernée s’est produite.
Description Cet attribut enregistre l’horodatage précis auquel un événement, comme une autorisation ou un règlement, a été consigné dans le système. Il permet d’ordonner chronologiquement les activités au sein d’un cas. Dans l’analyse, cet attribut est essentiel pour calculer les temps de cycle, identifier les goulots d’étranglement et déterminer le débit du système au fil du temps. Il prend en charge tous les KPI fondés sur le temps, notamment « Overall Payment Cycle Time ». Pourquoi c’est important Essentiel pour ordonner les événements et calculer tous les indicateurs fondés sur la durée. Où les obtenir Champ « eventDate » des Adyen Notification Webhooks. Exemples 2023-10-27T10:00:00+01:002023-10-27T10:05:30+01:002023-10-28T09:15:00+01:00
	Identifiant de la transaction de paiement PspReference	Identifiant de référence unique attribué par Adyen à chaque transaction de paiement.
Description Cet attribut sert de clé primaire pour l’ensemble du cycle de vie du paiement dans l’écosystème Adyen. Il relie la demande de paiement initiale aux événements ultérieurs, comme l’autorisation, la capture, le règlement et les éventuels remboursements ou rétrofacturations. Lors de l’analyse, cet identifiant sert à regrouper des événements distincts au sein d’un même cas et permet de reconstituer le processus de bout en bout. Les analystes peuvent ainsi suivre le parcours précis d’un paiement, depuis son lancement par le client jusqu’au règlement financier final. Pourquoi c’est important Il constitue le lien fondamental qui regroupe des événements dissociés au sein d’une même instance de processus pour le Process Mining. Où les obtenir Réponse de paiement Adyen, colonne 'pspReference', ou Settlement Detail Report, colonne 'PSP Reference'. Exemples 851564567890123479145612345678908825641234567890
	Nom de l’activité EventCode	Étape ou action précise qui se déroule au cours du cycle de vie du paiement.
Description Cet attribut définit l’événement précis qui s’est produit, par exemple AUTHORISATION, CAPTURE ou REFUND. Il détermine les nœuds de la carte du processus ainsi que le déroulement de la transaction. Lors de l’analyse, ces codes sont convertis en noms d’activités compréhensibles afin de visualiser le flux du processus. Les variations dans leur séquence indiquent différents parcours, par exemple un traitement entièrement automatisé ou la gestion d’exceptions. Pourquoi c’est important Définit le « quoi » du modèle de Process Mining et permet de visualiser les flux du processus. Où les obtenir Champ « eventCode » des Adyen Notification Webhooks. Exemples AUTORISATIONCAPTUREREMBOURSEMENTANNULATIONRÉTROFACTURATION
	Dernière mise à jour des données LastDataUpdate	Horodatage de la dernière extraction ou actualisation de l’enregistrement.
Description Cet attribut indique l’actualité des données dans le modèle de Process Mining. Il aide à déterminer si vous consultez des données en temps réel ou un instantané. Lors de l’analyse, il s’agit principalement d’un champ technique utilisé pour la gouvernance des données et pour vérifier que le pipeline fonctionne correctement. Pourquoi c’est important Champ technique permettant de suivre l’actualité des données. Où les obtenir Heure système au moment de l’extraction. Exemples 2023-10-30T12:00:00Z
	Système source SourceSystem	Nom du système à l’origine des données.
Description Cet attribut statique indique que l’enregistrement provient d’Adyen. Dans un Process Mining multisystème, par exemple avec Adyen et SAP, il est essentiel pour assurer la traçabilité. Lors de l’analyse, il permet de filtrer les activités qui se sont produites spécifiquement dans la passerelle de paiement, plutôt que dans l’ERP ou le système de gestion des commandes. Pourquoi c’est important Essentiel pour assurer la traçabilité des données dans un Process Mining multisystème. Où les obtenir Valeur statique lors de l’extraction. Exemples AdyenAdyen_Production
	Compte marchand MerchantAccount	Compte marchand précis au sein d’Adyen qui traite la transaction.
Description Adyen autorise plusieurs comptes marchands sous un même compte d’entreprise. Cet attribut identifie l’unité opérationnelle, la marque ou l’entité régionale qui a traité le paiement. Lors de l’analyse, il constitue une dimension principale de segmentation. Il permet aux parties prenantes de comparer les performances, les taux d’échec et les volumes entre différentes unités opérationnelles ou marques afin d’identifier les domaines à améliorer. Pourquoi c’est important Indispensable pour segmenter les performances par unité opérationnelle ou filiale. Où les obtenir Adyen Payment Request/Response « merchantAccount ». Exemples MyStore_UKMyStore_USGlobalSales_Main
	Mode de paiement PaymentMethod	Mode de paiement utilisé par l’acheteur, par exemple Visa ou PayPal.
Description Cet attribut indique le type d’instrument de paiement utilisé, notamment les marques de cartes bancaires (Visa, MC), les portefeuilles numériques (PayPal, Apple Pay) ou les modes de paiement locaux (iDEAL, Sofort). Lors de l’analyse, il est essentiel au Dashboard « Payment Method Performance Insights ». Il permet d’étudier les corrélations entre les modes de paiement et les taux d’autorisation, les délais de traitement ou les défaillances techniques. Pourquoi c’est important Essentiel pour analyser les taux de réussite et les coûts associés aux différents prestataires de paiement. Où les obtenir « paymentMethod.brand » ou « paymentMethod.type » de la réponse de paiement Adyen. Exemples visamcpaypalidealklarna
	Montant de la transaction PaymentAmount	Valeur monétaire de la transaction de paiement.
Description Cet attribut représente la valeur financière associée à la transaction. Dans les données brutes, elle est généralement stockée dans une unité mineure, par exemple en centimes, mais doit être convertie pour les rapports. Lors de l’analyse, elle alimente le Dashboard « Payment Throughput » et aide à prioriser les cas de retraitement à forte valeur. Elle sert également à calculer le volume total traité et l’impact financier des transactions échouées. Pourquoi c’est important Nécessaire pour analyser l’impact financier et suivre le débit des paiements. Où les obtenir « amount.value » de la requête de paiement Adyen. Exemples 10005509900
	Motif du refus RefusalReason	Description textuelle expliquant pourquoi un paiement a été refusé ou a échoué.
Description Lorsqu’une transaction échoue, Adyen fournit un code ou une description du motif, par exemple « Not enough balance », « CVC Declined » ou « Expired Card ». Lors de l’analyse, cet attribut constitue le principal facteur du Dashboard « Payment Transaction Failure Rate ». L’étude de ces motifs permet de déterminer si les échecs sont dus à des problèmes techniques, à des règles de lutte contre la fraude ou au comportement des acheteurs, puis d’orienter les mesures correctives appropriées. Pourquoi c’est important Attribut principal pour analyser les causes profondes des paiements échoués. Où les obtenir Adyen Payment Response « refusalReason ». Exemples RefuséSolde insuffisantCarte expiréeErreur de l'acquéreurFraude
	Retraitement IsRework	Indicateur précisant si la transaction a fait l’objet de nouvelles tentatives ou de corrections d’erreurs.
Description Indicateur booléen défini sur true lorsque le cas comporte plusieurs tentatives d’autorisation ou des activités telles que « Payment Refused » suivies d’une nouvelle tentative. Lors de l’analyse, il alimente le Dashboard « Payment Rework and Exception Hotspots ». Il permet aux analystes de filtrer les cas problématiques afin de comprendre pourquoi les flux de processus ne suivent pas le parcours nominal. Pourquoi c’est important Identifie les cas inefficaces nécessitant une intervention manuelle ou système. Où les obtenir Calculé lorsque le nombre d’événements d’échec est supérieur à 0. Exemples truefalse
	Statut du paiement PaymentStatus	État actuel du paiement, par exemple Authorised, Settled ou Refused.
Description Cet attribut reflète le dernier statut connu de la transaction de paiement. Il est souvent déduit de l’activité la plus récente du cas. Lors de l’analyse, il permet de filtrer rapidement les cas, par exemple « Afficher tous les paiements actuellement Refused ». Il est essentiel au Dashboard « Payment Throughput and Status Monitoring ». Pourquoi c’est important Fournit un aperçu de l’état actuel de la transaction. Où les obtenir Déduit du dernier code d’événement du cas. Exemples RégléRefuséAutorisé
	Code d’autorisation AuthorisationCode	Code d’autorisation renvoyé par l’émetteur après approbation.
Description Code indiquant que les fonds ont été réservés sur la carte de l’acheteur. Il constitue la preuve d’une autorisation réussie. Lors de l’analyse, il sert principalement à l’audit et à la traçabilité. Il confirme que l’activité « Payment Authorised » était légitime. Pourquoi c’est important Preuve d’une autorisation réussie pour les pistes d’audit. Où les obtenir Adyen Payment Response « authCode ». Exemples 123456098712
	Devise PaymentCurrency	Code ISO à trois lettres indiquant la devise de la transaction.
Description Cet attribut définit la devise dans laquelle le montant `PaymentAmount` est exprimé. Les valeurs courantes sont notamment EUR, USD et GBP. Lors de l’analyse, il sert à regrouper les transactions par marché et est indispensable pour normaliser les valeurs financières lors de l’agrégation de données provenant de différentes régions. Pourquoi c’est important Donne le contexte du champ de montant pour les rapports multidevises. Où les obtenir « amount.currency » de la requête de paiement Adyen. Exemples EURUSDGBP
	ID client ShopperReference	Référence unique utilisée pour identifier l’acheteur dans plusieurs transactions.
Description Cet identifiant relie différentes transactions à un même client. Il est fourni par le marchand lors de la requête de paiement. Lors de l’analyse, il permet une analyse centrée sur le client, notamment pour détecter les fraudeurs récidivistes ou les clients fidèles dans l’étude des transactions réussies. Il facilite la mise en correspondance générique « Customer ». Pourquoi c’est important Permet l’agrégation au niveau du client et l’analyse de son comportement. Où les obtenir Adyen Payment Request « shopperReference ». Exemples CUST-001user_12345email@example.com
	Numéro de lot de règlement BatchNumber	Numéro de lot associé au règlement des fonds.
Description Adyen regroupe les paiements réglés en lots pour effectuer les versements. Cet attribut identifie le lot auquel appartient une transaction donnée. Lors de l’analyse, il sert à regrouper les paiements par cycle de versement. Il aide à vérifier si certains lots sont retardés et prend en charge le suivi de l’activité « Payment Settled ». Pourquoi c’est important Relie les transactions individuelles aux règlements financiers groupés. Où les obtenir « Batch Number » du rapport Adyen Settlement Detail Report. Exemples 100255
	Pays de l’acheteur ShopperCountry	Code pays à deux lettres de l’acheteur.
Description Cet attribut indique la localisation de l’acheteur, généralement déterminée à partir du pays d’émission de la carte ou de l’adresse de facturation. Lors de l’analyse, il sert à étudier les performances par région. Il permet de déterminer si certains pays présentent des taux de refus plus élevés ou des délais de traitement plus longs en raison de leur infrastructure bancaire locale. Pourquoi c’est important Permet de segmenter géographiquement les performances des paiements. Où les obtenir Adyen Payment Request « countryCode » ou « billingAddress.country ». Exemples NLUSDE
	Référence de l’acquéreur AcquirerReference	Numéro de référence fourni par la banque acquéreuse.
Description Il s’agit de la référence externe attribuée par l’établissement financier sous-jacent, l’acquéreur, qui traite la transaction par carte. Elle est distincte de la référence PSP d’Adyen. Lors de l’analyse, ce champ est essentiel au Dashboard « Payment Reconciliation Delay Analysis ». Il sert à rapprocher les enregistrements Adyen des relevés bancaires dans les livres externes. Pourquoi c’est important Essentiel pour le rapprochement à trois voies et le rapprochement externe. Où les obtenir « additionalData.acquirerReference » de la réponse de paiement Adyen. Exemples 1234567890987654321
	Score de risque de fraude RiskScore	Score de risque attribué à la transaction par le moteur de détection de la fraude.
Description Le moteur RevenueProtect d’Adyen attribue un score numérique de 0 à 100 indiquant la probabilité d’une fraude. Les scores élevés déclenchent souvent un contrôle manuel ou un blocage automatique. Lors de l’analyse, cet attribut alimente le Dashboard « Financial Compliance Risk Overview ». La mise en relation des scores de risque élevés avec les rétrofacturations aide à ajuster les règles de fraude. Des scores élevés associés à des paiements réussis peuvent signaler des faux positifs dans le modèle de risque. Pourquoi c’est important Essentiel pour analyser l’efficacité des règles de prévention de la fraude. Où les obtenir Réponse de l’Adyen Risk API ou champ « fraudResult.accountScore » des rapports. Exemples 025100
	Type d’interaction avec l’acheteur ShopperInteraction	Indique si le paiement est effectué en Ecommerce, sur un POS ou dans le cadre d’un abonnement (ContAuth).
Description Cet attribut catégorise la nature de l’interaction entre l’acheteur et le marchand. Les valeurs courantes sont `Ecommerce` (en ligne), `POS` (en magasin) ou `ContAuth` (paiement récurrent ou abonnement). Lors de l’analyse, il aide à distinguer les différents modèles économiques et canaux de vente. Les flux de processus diffèrent souvent nettement entre les paiements sur POS et les paiements Ecommerce, ce qui en fait un filtre essentiel pour une découverte fiable des processus. Pourquoi c’est important Distingue les flux de processus des paiements en ligne, en magasin et récurrents. Où les obtenir Adyen Payment Request « shopperInteraction ». Exemples Commerce électroniqueContAuthPOSMoto

Obligatoire Recommandé Facultatif

Activités du traitement des paiements

Voici les principales étapes et les jalons du processus à enregistrer dans votre journal d’événements pour découvrir précisément les flux de paiement dans Adyen.

5 Recommandé 11 Facultatif

	Activité	Description
	Demande de paiement reçue	Réception initiale de la demande de transaction par la plateforme de paiement Adyen. Cet événement est enregistré à partir de l’horodatage de la première requête API ou de la création du pspReference.
Pourquoi c’est important Marque le début absolu de l’instance de processus. Cet événement est essentiel pour calculer la durée totale du cycle de bout en bout. Où les obtenir Journaux de l’API de paiement Adyen ou horodatage associé à la création du pspReference. Collecte Enregistré lors de la génération du pspReference via l’API Type d’événement explicit
	Paiement autorisé	L’émetteur de la carte ou le moyen de paiement a approuvé la transaction et les fonds sont réservés. Cet événement est capturé via le webhook de notification standard d’Adyen.
Pourquoi c’est important Étape essentielle indiquant que la transaction est valide et que les fonds sont disponibles. Prérequis pour la capture. Où les obtenir Webhook de notification Adyen : eventCode 'AUTHORISATION' avec success='true'. Collecte Enregistré lors du succès du webhook AUTHORISATION Type d’événement explicit
	Paiement capturé	L’ordre de transférer les fonds du client vers le commerçant a été traité avec succès. Cette opération peut être immédiate, avec une capture automatique, ou différée, avec une capture manuelle.
Pourquoi c’est important Confirme la comptabilisation du chiffre d’affaires. Le délai entre l’autorisation et la capture est essentiel pour le KPI « Payment Authorization Lead Time ». Où les obtenir Webhook de notification Adyen : eventCode 'CAPTURE' avec success='true'. Collecte Enregistré lors du succès du webhook CAPTURE Type d’événement explicit
	Paiement refusé	La transaction a été refusée par l’émetteur ou par les règles de risque d’Adyen. Cet événement est capturé via le webhook d’autorisation avec un statut d’échec.
Pourquoi c’est important A un impact direct sur le KPI « Payment Transaction Failure Rate ». L’analyse des motifs de refus contribue à améliorer les taux d’autorisation. Où les obtenir Webhook de notification Adyen : eventCode 'AUTHORISATION' avec success='false'. Collecte Enregistré lors de l’échec du webhook AUTHORISATION Type d’événement explicit
	Paiement réglé	Les fonds ont été compensés et crédités avec succès sur le compte Adyen du commerçant. Cet événement apparaît dans le Settlement Detail Report.
Pourquoi c’est important Conclusion financière du processus réussi. Essentiel pour « Overall Payment Cycle Time » et « Payment Reconciliation Delay Analysis ». Où les obtenir Settlement Detail Report Adyen, type d’enregistrement 'Settled'. Collecte Enregistré lorsque la transaction apparaît dans le Settlement Report Type d’événement explicit
	Contrôle des risques effectué	Le moteur RevenueProtect d’Adyen analyse la transaction à la recherche de signaux de fraude. Cet événement est déduit de la présence d’un score de fraude ou d’un résultat de risque dans la réponse d’autorisation.
Pourquoi c’est important Des scores de risque élevés peuvent déclencher des contrôles manuels ou des refus automatiques, créant des goulots d’étranglement ou des points de terminaison du processus. Où les obtenir Réponse de paiement Adyen, champ fraudResult, ou journaux de Case Management. Collecte Déduit de la présence de l’objet fraudResult Type d’événement inferred
	Échec de la capture	La tentative de capture des fonds autorisés a échoué, souvent en raison d’un délai d’expiration technique ou d’une modification du statut de la carte entre l’autorisation et la capture.
Pourquoi c’est important Point d’erreur nécessitant une reprise ou une nouvelle tentative. Contribue au KPI « Payment Exception Rate ». Où les obtenir Webhook de notification Adyen : eventCode 'CAPTURE_FAILED'. Collecte Enregistré lors du webhook CAPTURE_FAILED Type d’événement explicit
	Erreur technique enregistrée	Une erreur système s’est produite pendant le traitement, par exemple un échec de webhook ou un délai d’expiration de l’API. Elle est identifiée grâce à des codes d’erreur spécifiques dans l’interface.
Pourquoi c’est important Contribue directement à l’analyse du KPI « Payment Transaction Failure Rate » en distinguant les échecs techniques des échecs financiers. Où les obtenir Journaux de l’interface Adyen ou réponses d’échec spécifiques lors des appels API. Collecte Enregistré lorsqu’un code de réponse d’erreur 5xx ou 4xx est renvoyé Type d’événement explicit
	Notification de rétrofacturation reçue	Adyen a reçu une notification de litige de la part du réseau de cartes. Cette notification déclenche le flux de travail de traitement du litige.
Pourquoi c’est important Indicateur important de conformité et de risque. Alimente le KPI « Compliance Incident Rate » et nécessite une intervention manuelle immédiate. Où les obtenir Webhook de notification Adyen : eventCode 'CHARGEBACK' ou 'NOTIFICATION_OF_CHARGEBACK'. Collecte Enregistré lors du webhook CHARGEBACK Type d’événement explicit
	Paiement annulé	L’autorisation a été annulée avant la capture des fonds. Les fonds réservés sur la carte du client sont ainsi libérés.
Pourquoi c’est important Représente une boucle de processus dans laquelle une commande valide est interrompue avant son achèvement, souvent à la demande du client ou en raison de l’expiration d’un délai lié aux stocks. Où les obtenir Webhook de notification Adyen : eventCode 'CANCELLATION'. Collecte Enregistré lors du webhook CANCELLATION Type d’événement explicit
	Paiement envoyé pour règlement	Adyen a transmis la transaction à la banque acquéreuse ou au réseau pour traitement financier. Le statut passe à SentForSettlement.
Pourquoi c’est important Marque la transition entre le traitement opérationnel et la compensation financière. Les retards à cette étape affectent les flux de trésorerie. Où les obtenir API Transaction Status d’Adyen ou événement déduit de l’historique des changements de statut. Collecte Comparer la transition du champ de statut avec SentForSettlement Type d’événement inferred
	Remboursement initié	Une demande de restitution des fonds au client a été déclenchée. Elle lance un flux de processus inverse.
Pourquoi c’est important Indique une exception postérieure au règlement. Un taux élevé de remboursements peut révéler des problèmes de qualité en amont. Où les obtenir Webhook de notification Adyen : eventCode 'REFUND'. Collecte Enregistré lors du déclenchement du webhook REFUND Type d’événement explicit
	Remboursement réglé	Le remboursement a été traité financièrement et débité du compte du commerçant. Il est confirmé par le Settlement Detail Report.
Pourquoi c’est important Clôt le cycle du processus de remboursement. Important pour « Average Error Resolution Time » lorsque le remboursement fait suite à une erreur. Où les obtenir Settlement Detail Report Adyen, type d’enregistrement 'Refunded' ou 'RefundedReversed'. Collecte Enregistré lorsque le remboursement apparaît dans le Settlement Report Type d’événement explicit
	Rétrofacturation annulée	Le litige a été remporté et les fonds sont restitués au commerçant. Il s’agit d’une résolution réussie d’une exception.
Pourquoi c’est important Résultat positif pour la gestion des risques. Compense l’impact financier de la rétrofacturation initiale. Où les obtenir Webhook de notification Adyen : eventCode 'CHARGEBACK_REVERSED'. Collecte Enregistré lors du webhook CHARGEBACK_REVERSED Type d’événement explicit
	Rétrofacturation contestée	Des éléments justificatifs ont été transmis à Adyen pour contester une rétrofacturation. Cet événement représente une activité de reprise ou une intervention manuelle dans le flux de litige.
Pourquoi c’est important Suit les efforts consacrés à la protection du chiffre d’affaires. Important pour le KPI « Payment Rework Rate ». Où les obtenir API Disputes d’Adyen ou journaux de Case Management indiquant la transmission des justificatifs. Collecte Déduit du changement de statut vers 'Defense Supplied' Type d’événement inferred
	Versement confirmé	Les fonds associés à un lot de transactions réglées ont été versés sur le compte bancaire du commerçant.
Pourquoi c’est important Représente le transfert effectif des liquidités vers l’entreprise et est lié au KPI « Payment Reconciliation Cycle Time ». Où les obtenir Webhook de notification Adyen : eventCode 'PAYOUT_THIRD_PARTY' ou événement déduit du Payout Report. Collecte Relier l’identifiant de lot du Payout Report à l’identifiant de transaction Type d’événement inferred

Recommandé Facultatif

Guides d'extraction

Comment récupérer vos données depuis Adyen

Étapes

Connectez-vous à la Customer Area Adyen avec un compte utilisateur disposant du rôle Merchant Report.
Accédez à Rapports et sélectionnez Settlement details dans le menu.
Repérez les paramètres Automatic generation ou choisissez Generate report pour effectuer une exportation ponctuelle.
Dans le panneau de configuration, vérifiez que le Format est défini sur CSV (valeurs séparées par des virgules).
Sous Include columns, sélectionnez Tous ou cochez précisément les colonnes suivantes : Company Account, Merchant Account, Psp Reference, Merchant Reference, Mode de paiement, Creation Date, TimeZone, Type, Modification Reference, Gross Currency, Gross Debit, Gross Credit, Exchange Rate, Net Currency, Net Debit, Net Credit, Commission, Markup, Scheme Fees et Interchange.
IMPORTANT : vérifiez que le périmètre du rapport inclut tous les Journal Types (Settled, Refunded, Chargeback, PaidOut, etc.) afin de couvrir l’ensemble du cycle de vie financier.
Générez le rapport pour la période souhaitée, par exemple les 90 derniers jours. Notez que les rapports de règlement sont générés selon la date du lot de règlement, et non selon la date de la transaction.
Téléchargez le fichier CSV généré dans votre environnement local d’extraction.
Exécutez le script de transformation fourni ci-dessous pour convertir le registre CSV « Wide » en format de journal d’événements « Long », requis par ProcessMind.
Le script effectue des transformations essentielles : il dénormalise Creation Date pour créer des événements « Payment Request Received » et associe la colonne Type à des activités financières précises.
Vérifiez que le fichier CSV obtenu contient les en-têtes suivants : PspReference, EventCode, EventDate, SourceSystem.
Importez le fichier CSV final transformé dans ProcessMind.

Configuration

Type de rapport : Settlement Detail Report (registre financier)
Format de fichier : CSV (séparation standard par des virgules)
Granularité : niveau de la transaction, avec une ligne par écriture du journal financier
Fuseau horaire : UTC, fortement recommandé pour aligner l'extraction sur les autres systèmes
Période : alignée sur les lots de règlement (date de clôture du lot), et non sur la date de création de la transaction. Prévoyez un chevauchement si vous exécutez l'extraction de manière incrémentielle.
Colonnes requises : Psp Reference (clé), Type (activité), Creation Date, Booking Date (horodatages des événements), Merchant Account.
Paramètres de filtrage : vérifiez qu'aucun filtre n'exclut les types « Chargeback » ou « Refund », afin de garantir l'exhaustivité du processus.

a Exemple de requête 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}')

Étapes

Configuration préalable : vérifiez que vous disposez d'un utilisateur Adyen pour les rapports avec le rôle Merchant Report activé. Obtenez votre API Key dans l'espace client, sous Developers > API Credentials.
Identification des rapports requis : cette extraction repose sur deux rapports CSV clés générés par Adyen : le Settlement Detail Report (pour les événements financiers tels que les règlements, les rétrofacturations et les remboursements) et le Received Payment Detail Report (pour les événements opérationnels tels que les demandes, les refus et les autorisations).
Configuration de l'environnement Python : installez les bibliothèques nécessaires avec pip : pandas, requests et numpy. Elles serviront à communiquer avec l'API et à transformer les données.
Mise en place de la connexion à l'API : configurez le script Python fourni ci-dessous pour l'authentification auprès des points de terminaison https://management-test.adyen.com ou https://management-live.adyen.com. Utilisez l'API Reporting pour répertorier les rapports disponibles pour votre période, puis télécharger leurs URL.
Ingestion des données : le script lit les données CSV brutes dans des DataFrames pandas. Les rapports Adyen sont généralement au format « wide », avec une ligne par transaction et plusieurs colonnes de statut. Une transformation est donc nécessaire.
Association des activités opérationnelles : traitez le Received Payment Detail Report. Associez CreationDate à Payment Request Received. Utilisez la colonne Status (par exemple Authorised, Refused, Error) pour générer les événements Payment Authorised, Payment Refused ou Technical Error Logged.
Association des activités financières : traitez le Settlement Detail Report. Ce rapport contient une colonne JournalType. Associez des valeurs telles que Settled à Payment Settled, Refunded à Refund Initiated et Chargeback à Chargeback Notification Received.
Déduction des activités complexes :
- Risk Screening Performed : vérifiez que la colonne FraudScore est renseignée et supérieure à -1.
- Payout Confirmed : reliez les transactions à l'entrée Payout du rapport de règlement au moyen de BatchNumber.
- Chargeback Defended : recherchez les types de journal SecondChargeback ou Defense.
Transformation des données : appliquez une opération « melt » ou « stack » dans pandas pour convertir le jeu de données wide en journal d'événements long, dans lequel chaque activité correspond à une ligne distincte.
Normalisation des attributs : renommez les colonnes pour respecter le schéma cible : PspReference, EventCode, EventDate, SourceSystem (valeur fixe « Adyen ») et PaymentAmount. Convertissez les dates au format ISO 8601.
Filtrage : excluez les lignes de rapprochement internes qui ne représentent pas des étapes du processus, par exemple les lignes d'en-tête ou les reports de solde, à l'aide du filtre Type.
Export final : le script exporte le DataFrame traité dans un fichier CSV nommé adyen_event_log.csv, prêt à être importé dans ProcessMind.

Configuration

Environnement de l'API : basculez entre les points de terminaison Adyen Test (management-test.adyen.com) et Live (management-live.adyen.com) selon la phase de déploiement.
Authentification : utilisez x-api-key dans l'en-tête. N'utilisez pas l'authentification Basic pour l'API Management.
Types de rapports :
- settlement_detail_report : essentiel pour les événements du cycle financier.
- received_payment_detail_report : essentiel pour la logique de demande initiale et d'autorisation.
Période : les rapports Adyen sont générés selon la clôture des lots. Demandez des rapports couvrant la CreationDate concernée, plus 7 jours, afin d'inclure les règlements différés.
Périmètre des comptes marchands : si vous disposez de plusieurs comptes marchands, parcourez la liste des comptes ou utilisez le rapport au niveau du Company Account s'il est disponible.
Configuration de Pandas : définissez low_memory=False lors de la lecture des fichiers CSV si le volume dépasse 100 000 lignes, afin d'éviter les erreurs d'inférence de type.

a Exemple de requête 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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