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Votre modèle de données pour le traitement des paiements

SWIFT

Attributs du traitement des paiements (19) Activités du traitement des paiements (12) Guides d’extraction (3)

Votre modèle de données pour le traitement des paiements

Ce modèle fournit la structure nécessaire pour associer vos flux de transactions SWIFT, de l’initiation au règlement final. Il détaille les composants de données et les étapes opérationnelles indispensables pour obtenir une visibilité complète sur le cycle de vie de vos paiements. En suivant ce guide, vous pouvez préparer efficacement vos données afin de révéler les inefficacités cachées et de réduire les risques de conformité.

Attributs recommandés pour une analyse approfondie des transactions
Activités et jalons essentiels du processus SWIFT
Conseils techniques pour l’extraction des données financières

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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 le cycle de vie de vos transactions SWIFT.

5 Obligatoire 9 Recommandé 5 Facultatif

	Nom	Description
	Dernière mise à jour des données LastDataUpdate	Horodatage de la dernière extraction ou actualisation de l'enregistrement.
Description Indique la date du dernier chargement des données dans l'outil de Process Mining. Cet élément est essentiel pour évaluer leur fraîcheur et garantir que les Dashboards reflètent l'état le plus récent des opérations de paiement. Il aide les utilisateurs à faire confiance aux données en apportant de la transparence sur la latence du pipeline de reporting. Pourquoi c’est important Garantit que les utilisateurs comprennent l'actualité et la fiabilité des données présentées. Où les obtenir Horodatage d'exécution du processus ETL. Exemples 2023-10-27T12:00:00Z2023-11-01T06:00:00Z
	Horodatage de l'événement EventTimestamp	Date et heure exactes auxquelles l'activité s'est produite.
Description Cet attribut enregistre le moment précis où un événement s’est produit. Il sert à ordonner les activités chronologiquement et à calculer toutes les métriques fondées sur la durée, notamment les délais, les temps de cycle et le débit. Des horodatages précis sont essentiels pour analyser la « Network Cut Off Time Performance » et identifier les goulots d’étranglement dans la chaîne d’approbation. Pourquoi c’est important Les horodatages sont à la base de toutes les analyses temporelles et de tous les indicateurs de performance du Process Mining. Où les obtenir Journaux d'audit système, horodatages de création des messages ou heures des transactions en base de données. Exemples 2023-10-25T08:30:15Z2023-10-25T14:45:00Z2023-10-26T09:15:22Z
	Identifiant de la transaction de paiement PaymentTransactionId	Identifiant unique représentant le dossier de paiement de bout en bout.
Description Cet attribut sert de clé centrale du dossier pour le Process Mining. Il regroupe toutes les activités liées à une même instruction de paiement, de la demande initiale à la validation, à la transmission SWIFT et au règlement final. Dans les contextes SWIFT, il est souvent associé au Transaction Reference Number (TRN) ou à l'Unique End-to-end Transaction Reference (UETR) afin d'assurer la continuité entre les systèmes bancaires. Il sert à reconstituer le parcours de l'instance de processus et est essentiel pour l'analyse des variantes et le calcul des délais de cycle. Pourquoi c’est important L'identification unique constitue le fondement du Process Mining : elle permet de relier des événements dispersés pour obtenir une vue cohérente du processus. Où les obtenir Champ 20 SWIFT (TRN) ou champ 121 (UETR) dans les en-têtes des messages. Exemples TRN-20231025-883954392-882-101UETR-9982-1123-5521PAY-US-EU-9912
	Nom de l'activité ActivityName	Nom de l'étape du processus ou de l'événement qui s'est produit.
Description Cet attribut décrit l'action précise ou le changement de statut enregistré dans le journal système. Exemples : « Payment Request Created », « Sanctions Screening Passed » ou « SWIFT ACK Received ». Il constitue la dimension principale des cartes de processus. Il définit les nœuds de la visualisation et permet aux analystes de comprendre la séquence des opérations effectuées sur un paiement. Pourquoi c’est important Il définit le « quoi » du processus, ce qui permet de visualiser le flux du processus et ses variantes. Où les obtenir Journaux de transactions, pistes d'audit ou données dérivées des types de messages, par exemple MT103 Sent. Exemples Demande de paiement crééeInstruction de paiement envoyéeACK SWIFT reçuPaiement approuvé
	Système source SourceSystem	Nom du système à l'origine des données de l'événement.
Description Identifie le logiciel ou la plateforme qui a généré le journal d'événements. Dans un processus de paiement, il peut s'agir du système bancaire central, de la passerelle de paiement ou directement de l'interface SWIFT. Cet attribut aide à vérifier la traçabilité des données et à résoudre les problèmes lors de la fusion de données provenant de plusieurs applications bancaires distinctes. Pourquoi c’est important Fournit le contexte sur l'origine des données, indispensable au Process Mining dans un environnement composé de plusieurs systèmes. Où les obtenir Renseigné en dur lors de l'ETL ou extrait des identifiants système. Exemples SWIFT Alliance AccessSystème bancaire centralMoteur de paiementFiltre de contrôle des sanctions
	BIC du bénéficiaire BeneficiaryBic	Bank Identifier Code de l’établissement destinataire.
Description Identifie la banque destinataire du paiement. Il s’agit d’une dimension essentielle du Dashboard « Beneficiary Rejection Root Cause ». En regroupant les échecs par BIC du bénéficiaire, la banque peut identifier les contreparties qui rejettent fréquemment les instructions en raison de problèmes de qualité des données ou d’exigences de formatage particulières. Pourquoi c’est important Essentiel pour analyser la performance des contreparties et les schémas de rejet. Où les obtenir Champ 57A SWIFT (Account With Institution) ou 58A (Beneficiary Institution). Exemples CITIUS33BARCGB22DRESDEFFHANDSEXX
	Code NAK SWIFT SwiftNakCode	Code d’erreur renvoyé par le réseau SWIFT lorsqu’un message est rejeté.
Description Contient le code d’erreur spécifique, par exemple T26 ou T13, fourni dans un Negative Acknowledgment (NAK) du réseau SWIFT. Cet attribut alimente le Dashboard « SWIFT Error and Rework Analysis » et permet de catégoriser les défaillances techniques afin de prioriser les corrections système. Pourquoi c’est important Fournit les causes racines techniques des rejets au niveau du réseau. Où les obtenir Messages système MT 015/019 ou champ 451 dans ACK/NAK. Exemples T26H01T13G02
	Date de valeur ValueDate	Date à laquelle les fonds doivent être mis à la disposition du bénéficiaire.
Description Représente la date de règlement indiquée dans le message de paiement. La comparaison de cette date avec l’horodatage réel « Payment Settled » contribue au Dashboard « Settlement and Reconciliation Aging ». Elle indique le degré d’urgence du paiement et sert à mesurer le respect des accords de niveau de service concernant la mise à disposition des fonds. Pourquoi c’est important Essentiel pour la gestion de la liquidité et la mesure du respect des délais de règlement. Où les obtenir Champ 32A SWIFT MT (sous-champ Date) ou IntrBkSttlmDt ISO 20022. Exemples 2023-10-262023-11-01
	Devise de la transaction TransactionCurrency	Code ISO à 3 lettres indiquant la devise du paiement.
Description Identifie la devise dans laquelle le paiement est libellé, par exemple USD, EUR ou GBP. Cet élément est essentiel pour le Dashboard « Network Cut Off Time Performance », car les horaires limites dépendent de la devise. Il permet également d'analyser l'efficacité des conversions de devises en identifiant les paires de devises. Pourquoi c’est important Détermine les règles de routage, les horaires limites et les corridors de règlement. Où les obtenir Champ 32A SWIFT MT (devise) ou élément ISO 20022 Ccy. Exemples USDEURGBPJPY
	Est STP IsStp	Indicateur précisant si le paiement n’a nécessité aucune intervention manuelle.
Description Indicateur booléen égal à True lorsque le dossier ne contient aucune activité « Error Identified », « Payment Rejected » ou « Modification » manuelle. Il permet de calculer directement le KPI « Straight-Through Processing Rate ». Il constitue la principale mesure de la réussite de l’automatisation du traitement des paiements. Pourquoi c’est important Principale mesure de l’efficacité du processus et de la performance de l’automatisation. Où les obtenir Calculé à partir de l’absence d’activités négatives ou manuelles spécifiques dans le dossier. Exemples truefalse
	Montant de la transaction TransactionAmount	Valeur monétaire de l'instruction de paiement.
Description Représente le montant principal transféré. Ces données sont extraites de champs SWIFT précis, par exemple le champ 32A d'un MT103. Elles sont essentielles pour le Dashboard « High Value Transfer Approval Cycles », qui permet de segmenter les paiements par montant afin d'analyser les retards d'approbation des transactions à haut risque et de montant élevé. Pourquoi c’est important Permet d'analyser l'impact financier et de segmenter les transactions selon leur montant. Où les obtenir Champ 32A SWIFT MT (montant) ou élément ISO 20022 IntrBkSttlmAmt. Exemples 15000.001250.501000000.0045.00
	Type de message SWIFT SwiftMessageType	Type de message SWIFT utilisé, par exemple MT103 ou pacs.008.
Description Indique le format spécifique de l’instruction de paiement. Les types courants comprennent MT103 pour les virements clients et les équivalents ISO 20022 tels que pacs.008. Utilisé dans « Payment Journey Variant Analysis » pour comparer l’efficacité de traitement des anciens formats MT avec celle des nouvelles normes ISO. Pourquoi c’est important Distingue les flux de paiement et les normes de traitement (anciens formats et ISO 20022). Où les obtenir Bloc 2 SWIFT (en-tête d’application), champ Message Type. Exemples MT103MT202pacs.008MT101
	UETR UniqueEndToEndReference	Unique End-to-end Transaction Reference utilisé pour le suivi dans SWIFT gpi.
Description L'UETR est une chaîne de 36 caractères qui fournit une référence unique et immuable pour un paiement sur l'ensemble du réseau SWIFT. Contrairement aux identifiants internes, l'UETR est conservé d'une banque à l'autre. Cet attribut est essentiel pour assurer la visibilité de bout en bout et corréler les journaux internes avec les mises à jour de statut externes de SWIFT gpi. Pourquoi c’est important La référence de référence pour suivre les paiements transfrontaliers entre différents établissements. Où les obtenir Bloc 3 SWIFT, champ 121. Exemples b8c3f4a0-5d2a-4e1b-9c3d-1a2b3c4d5e6f123e4567-e89b-12d3-a456-426614174000
	Utilisateur chargé du traitement ProcessingUser	Utilisateur ou agent système ayant effectué l’activité.
Description Identifie la personne ou le bot automatisé responsable de l’activité, par exemple un responsable de la conformité approuvant une correspondance avec une liste de sanctions ou un opérateur corrigeant une erreur de formatage. Cet attribut alimente la « Validation Error Heatmap » et permet aux responsables d’identifier les besoins de formation ou les utilisateurs associés à des taux élevés de reprise. Pourquoi c’est important Permet d’analyser les ressources et d’identifier les goulots d’étranglement manuels. Où les obtenir Journaux d’audit système, colonne « User ID » des tables de transactions. Exemples SYSTÈMEJ.DoeCompliance_Bot_01M.Smith
	Est transfrontalier IsCrossBorder	Indicateur précisant si le paiement concerne plusieurs pays.
Description Attribut booléen égal à True lorsque le pays de l’émetteur diffère de celui du bénéficiaire. Il alimente le KPI « Multi-Currency Handling Latency » en séparant les flux nationaux des flux internationaux. Les paiements transfrontaliers présentent généralement une complexité, des coûts et des délais de traitement plus élevés. Pourquoi c’est important Segmentation fondamentale pour analyser la complexité des paiements. Où les obtenir Comparaison du code pays du BIC de l’émetteur avec celui du BIC du bénéficiaire. Exemples truefalse
	Heure limite respectée MetCutOffTime	Indicateur précisant si l’instruction a été envoyée avant l’échéance fixée par le réseau.
Description Indicateur booléen calculé en comparant l’heure de « Payment Instruction Sent » avec l’heure limite du réseau SWIFT pour la devise concernée. Il alimente le KPI « SWIFT Cut-off Adherence Rate ». Le non-respect de l’heure limite entraîne des retards de règlement et affecte les positions de liquidité. Pourquoi c’est important KPI opérationnel essentiel pour la gestion de la trésorerie et de la liquidité. Où les obtenir Calculé en comparant l’horodatage avec une table de référence statique des heures limites. Exemples truefalse
	Motif du rejet RejectionReason	Description textuelle expliquant pourquoi un paiement a été rejeté.
Description Contient le texte descriptif ou le code associé à l’échec d’un paiement, généralement présent dans le champ 72 SWIFT (Sender to Receiver Information) ou dans les messages de retour. Il contribue à l’analyse « Beneficiary Rejection Root Cause ». Il permet aux analystes d’effectuer une analyse textuelle afin d’identifier les thèmes récurrents des rejets, par exemple « Invalid Account » ou « Beneficiary Name Mismatch ». Pourquoi c’est important Fournit un contexte qualitatif sur les défaillances du processus. Où les obtenir Champ 72 ou 79 SWIFT dans les messages de retour (MT103 Return). Exemples Compte du bénéficiaire clôturéIBAN non valideÉchec du contrôle de conformité réglementaireIdentifiant bancaire inconnu
	Pays d’origine OriginatingCountry	Code pays de l’entité à l’origine du paiement.
Description Indique la juridiction d’origine de la demande de paiement. Cette information est essentielle pour le Dashboard « Sanctions Screening Lead Time », car les paiements provenant de juridictions à haut risque font souvent l’objet de contrôles de conformité plus rigoureux et plus longs. Elle permet d’analyser géographiquement les volumes de paiement et les délais de traitement. Pourquoi c’est important Dimension essentielle pour l’analyse du risque de conformité et de la performance régionale. Où les obtenir Dérivé du BIC de l’émetteur, à partir des caractères 5 et 6 du code pays. Exemples États-UnisRoyaume-UniAllemagneFrance
	Priorité de l’instruction InstructionPriority	Indicateur de priorité signalant le degré d’urgence du paiement.
Description Dérivé des en-têtes du message, par exemple « Normal » ou « Urgent ». Il permet de segmenter les données dans le Dashboard « High Value Transfer Approval Cycles », car les paiements urgents nécessitent souvent des circuits d’approbation accélérés. La compréhension de la répartition des priorités facilite la planification des ressources pendant les périodes de pointe. Pourquoi c’est important Permet de distinguer les exigences de SLA applicables aux paiements standard et accélérés. Où les obtenir Bloc 2 SWIFT, champ Message Priority, par exemple N pour Normal et U pour Urgent. Exemples NormalUrgentSystème

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 le processus et identifier les goulots d’étranglement.

6 Recommandé 6 Facultatif

	Activité	Description
	Demande de paiement créée	Génération initiale de l'instruction de paiement dans le système bancaire interne ou l'ERP. Cet événement est enregistré explicitement lorsqu'une référence de transaction unique, TRN ou UETR, est attribuée pour la première fois à l'ordre de paiement.
Pourquoi c’est important Définit l'heure de début de l'ensemble du cycle de vie du paiement. Cet élément est essentiel pour calculer les délais de traitement de bout en bout et identifier les retards en amont, avant l'intervention du réseau SWIFT. Où les obtenir Horodatage de création de la table de transactions dans le Core Banking System (CBS) ou le Payment Hub. Collecte Enregistré lors de la création de l'enregistrement de transaction Type d’événement explicit
	Filtrage des sanctions réussi	Horodatage auquel l'instruction de paiement franchit avec succès le filtrage des listes OFAC et des sanctions. L'événement est enregistré explicitement dans les journaux du système de Conformité ou déduit lorsque le statut « Screening Hold » est levé.
Pourquoi c’est important Essentiel pour le Dashboard « Sanctions Screening Lead Time ». Les retards observés à cette étape correspondent à des goulots d’étranglement de conformité, et non à des inefficacités opérationnelles. Où les obtenir Journaux du Compliance Filtering System ou indicateurs de statut de Conformité du Payment Hub. Collecte Enregistré lors de la mise à jour du statut du filtrage Type d’événement explicit
	Instruction de paiement envoyée	Transmission du message mis en forme, MT103 ou ISO 20022 pacs.008, à la passerelle SWIFT. L'événement est enregistré explicitement lorsque le contenu du message est généré et transmis à l'interface réseau.
Pourquoi c’est important Utilisé pour calculer le « SWIFT Cut-off Adherence Rate ». Marque le passage du traitement interne au traitement sur le réseau. Où les obtenir Journaux de SWIFT Alliance Access (SAA) ou journaux de transmission de la passerelle. Collecte Enregistré lors de la génération du message sortant Type d’événement explicit
	Paiement approuvé	Action d’autorisation finale effectuée par un responsable désigné ou par une règle automatisée pour les transferts de montant élevé. Elle est enregistrée explicitement lorsque l’indicateur du flux d’approbation est défini sur true.
Pourquoi c’est important Essentiel pour le Dashboard « High Value Transfer Approval Cycles ». Il identifie les retards liés aux validations manuelles des mouvements de liquidité importants. Où les obtenir Piste d’audit du moteur de flux d’approbation. Collecte Enregistré lors de l'exécution de l'action d'approbation Type d’événement explicit
	Paiement rapproché	Rapprochement de la transaction de paiement avec le relevé du compte Nostro/Vostro. L'événement est déduit lorsque le système de rapprochement associe l'identifiant de transaction à une ligne du relevé.
Pourquoi c’est important Clôt le cycle financier. Les retards à cette étape nuisent à la visibilité sur la trésorerie et à l'auditabilité. Où les obtenir Journaux du système de rapprochement ou statut « Matched » dans le Core Banking System. Collecte Comparer le statut du rapprochement Type d’événement inferred
	Paiement réglé	Confirmation que les fonds ont été crédités sur le compte du bénéficiaire, souvent avec le statut gpi ACSC. L'événement est enregistré explicitement à partir des mises à jour du Tracker ou des messages de confirmation.
Pourquoi c’est important Représente la fin fonctionnelle réussie de la chaîne de paiement. Cet élément est essentiel pour calculer le « Settlement to Reconciliation Gap ». Où les obtenir SWIFT gpi Tracker, statut ACSC, ou confirmations MT900/910. Collecte Enregistré lors de la confirmation du règlement Type d’événement explicit
	ACK SWIFT reçu	Réception d'un accusé de réception technique, ACK, du réseau SWIFT confirmant que le message a été accepté pour traitement. L'événement est enregistré explicitement dans les journaux de l'interface réseau.
Pourquoi c’est important Confirme que le message est bien entré sur le réseau international. Permet de distinguer les défaillances internes de la propagation effective sur le réseau. Où les obtenir Journaux de la passerelle SWIFT, en recherchant les signaux ACK et NACK. Collecte Enregistré lors de la réception de l'ACK réseau Type d’événement explicit
	Détails du paiement validés	Achèvement réussi des contrôles de syntaxe et de format, par exemple le format de l'IBAN ou la validité du BIC, sur l'instruction de paiement. Cet événement est souvent déduit lorsque le statut de la transaction passe de « Draft » à « Validated » ou « Ready for Auth ».
Pourquoi c’est important Des taux d'échec élevés à cette étape indiquent une mauvaise qualité des données à la source. Cet indicateur mesure le KPI « Validation First-Pass Yield ». Où les obtenir Journaux de statut du Payment Engine ou tables d'historique des validations. Collecte Comparer le champ de statut avant et après Type d’événement inferred
	Erreur de paiement identifiée	Événement au cours duquel une transaction est orientée vers une réparation en raison d'échecs de validation, de NACK ou de messages de rejet. Il est déduit lorsque la transaction entre dans une file « Repair », « Correction » ou « Exception ».
Pourquoi c’est important Mesure le « Error Resolution Rework Rate ». Une fréquence élevée à cette étape dégrade fortement les ratios de Straight-Through Processing (STP). Où les obtenir Colonnes de statut du Payment Hub ou journaux des files d'exception. Collecte Comparer le champ de statut à Error/Repair Type d’événement inferred
	Erreur de paiement résolue	Modification et nouvelle soumission réussies d'une transaction précédemment en erreur. L'événement est déduit lorsque la transaction passe d'une file « Repair » à l'état « Processing » ou « Ready ».
Pourquoi c’est important Mesure l'efficacité de l'équipe chargée des reprises manuelles. Des durées longues à cette étape indiquent des lacunes de formation ou des codes d'erreur complexes. Où les obtenir Journaux de statut du Payment Hub indiquant la sortie des files d'exception. Collecte Comparer la sortie du champ de statut de Repair Type d’événement inferred
	Paiement rejeté	Réception d'un message de rejet, retour MT103 ou statut gpi RJCT, provenant de la banque bénéficiaire ou d'une banque intermédiaire. L'événement est enregistré explicitement à partir des messages SWIFT entrants.
Pourquoi c’est important Essentiel pour le Dashboard « Beneficiary Rejection Root Cause ». Il identifie les blocages externes, tels que les comptes clôturés ou les données de routage incorrectes. Où les obtenir Messages SWIFT entrants, MT103 RET ou pacs.004, ou statut gpi RJCT. Collecte Enregistré lors de la réception du message de rejet Type d’événement explicit
	Paiement transféré	Mise à jour intermédiaire du statut, souvent le statut gpi ACSP, indiquant que le paiement est traité par une banque intermédiaire. L'événement est enregistré à partir des mises à jour du SWIFT gpi Tracker ou des messages de statut.
Pourquoi c’est important Offre une visibilité sur la « boîte noire » de la banque correspondante. Cet élément est essentiel pour analyser le parcours total de bout en bout. Où les obtenir Flux de données du SWIFT gpi Tracker ou messages MT199/trck. Collecte Enregistré lors de la réception de la mise à jour du Tracker Type d’événement explicit

Recommandé Facultatif

Guides d’extraction

Comment obtenir vos données depuis SWIFT

Étapes

Connectez-vous à SWIFT Alliance WebPlatform ou à l’interface graphique d’Alliance Access avec un compte administrateur disposant des droits d’accès à la configuration de l’archivage.
Accédez au menu System Management, sélectionnez Archiving, puis choisissez Automated Archiving Configuration.
Configurez un nouveau profil Daily Export. Définissez le Target Directory sur un chemin réseau sécurisé accessible par vos scripts d’extraction.
Indiquez le Content Scope : sélectionnez « Messages » et vérifiez que « Include History » et « Include Interventions » sont cochés. Cette étape est essentielle pour capturer les événements de la piste d’audit, tels que les approbations et les validations.
Sélectionnez le format de sortie. Choisissez XML, plus précisément « SAA XML v2 » ou le schéma le plus récent disponible, car ce format préserve mieux que CSV la relation hiérarchique entre l’en-tête du message et les événements de l’historique.
Définissez les filtres de période afin d’extraire la période historique requise pour l’initiative de Process Mining, ou configurez une exécution quotidienne pour les données de J-1.
Exécutez manuellement la tâche Archive Export pour le chargement initial, ou attendez la fin de la tâche planifiée. Vérifiez que les fichiers .xml sont générés dans le répertoire cible.
L’export SAA étant un fichier XML hiérarchique et ProcessMind nécessitant un journal d’événements CSV plat, vous devez exécuter un script de transformation. Utilisez le script Python fourni dans la section Query pour analyser le fichier XML.
Le script parcourt chaque élément de message. Il extrait la référence de transaction de bout en bout unique (UETR) ou le numéro de référence de transaction (TRN) pour servir d’ID du dossier.
Le script parcourt ensuite les nœuds enfants « History » et « Intervention » de chaque message afin de générer les lignes d’activité. Il associe les codes de statut SAA internes, par exemple « NetworkAck » et « Authorisation », aux noms d’activité standardisés.
Exécutez le script Python sur vos fichiers XML exportés afin de générer le fichier « events.csv » plat.
Validez le fichier CSV de sortie pour vérifier que les colonnes telles qu’EventTimestamp sont au format ISO 8601, puis importez le fichier dans ProcessMind.

Configuration

Format de l’archive : XML (recommandé) ou CSV (fichier plat). Le format XML est vivement recommandé pour capturer les nœuds d’historique imbriqués.
Inclure le texte du message : Oui (obligatoire pour analyser le montant, la devise et les informations sur le bénéficiaire).
Inclure l’historique et les interventions : Oui (obligatoire pour voir les approbations, les validations et les erreurs).
Période : configurez une fenêtre glissante, par exemple les 30 derniers jours, pour les chargements incrémentiels, ou des dates fixes pour l’historique initial.
Types de message : filtrez MT103, MT202, pacs.008, pacs.009 et pacs.004/002 (pour les retours et les statuts).
Sens : incluez à la fois les messages entrants (émission) et sortants (réception) afin de capturer les rejets ou confirmations entrants.
Sécurité : vérifiez que le dossier d’export dispose d’autorisations strictes en lecture et en écriture, car ces fichiers contiennent des données de paiement réelles.

a Exemple de requête python

import xml.etree.ElementTree as ET
import pandas as pd
import glob
import os

class=class="hl-string">"hl-comment"># CONFIGURATION
class=class="hl-string">"hl-comment"># Update this path to your SAA XML Export directory
input_folder = class="hl-string">"./saa_exports/"
output_file = class="hl-string">"./swift_process_mining_log.csv"

columns = [
    class="hl-string">"PaymentTransactionId", class="hl-string">"ActivityName", class="hl-string">"EventTimestamp", class="hl-string">"SourceSystem", 
    class="hl-string">"LastDataUpdate", class="hl-string">"TransactionAmount", class="hl-string">"TransactionCurrency", class="hl-string">"UniqueEndToEndReference",
    class="hl-string">"SwiftMessageType", class="hl-string">"ProcessingUser", class="hl-string">"BeneficiaryBic", class="hl-string">"SwiftNakCode", class="hl-string">"ValueDate", class="hl-string">"IsStp"
]

data_rows = []

class=class="hl-string">"hl-comment"># Helper to determine Activity Name based on SAA History Events
def map_activity(history_item_name, status, nature, text_content):
    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Payment Request Created
    if history_item_name == class="hl-string">"Creation" or history_item_name == class="hl-string">"Reception":
        return class="hl-string">"Payment Request Created"
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Payment Details Validated
    if class="hl-string">"Validation" in history_item_name and status == class="hl-string">"Success":
        return class="hl-string">"Payment Details Validated"
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. Sanctions Screening Passed
    if class="hl-string">"Filter" in history_item_name and status == class="hl-string">"Passed":
        return class="hl-string">"Sanctions Screening Passed"
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># 4. Payment Approved
    if history_item_name == class="hl-string">"Intervention" and nature == class="hl-string">"Authorization":
        return class="hl-string">"Payment Approved"
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># 5. Payment Instruction Sent
    if history_item_name == class="hl-string">"Transmission" or status == class="hl-string">"Transmitted":
        return class="hl-string">"Payment Instruction Sent"
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># 6. SWIFT ACK Received
    if history_item_name == class="hl-string">"NetworkReport" and class="hl-string">"ACK" in text_content:
        return class="hl-string">"SWIFT ACK Received"

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 7. Payment Transferred (gpi status)
    if class="hl-string">"TrackerUpdate" in history_item_name and class="hl-string">"ACSP" in text_content:
        return class="hl-string">"Payment Transferred"

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 8. Payment Error Identified
    if nature == class="hl-string">"NAK" or status == class="hl-string">"Failed" or nature == class="hl-string">"RoutingFailure":
        return class="hl-string">"Payment Error Identified"

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 9. Payment Error Resolved
    if history_item_name == class="hl-string">"Modification" and nature == class="hl-string">"Repair":
        return class="hl-string">"Payment Error Resolved"
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># 10. Payment Rejected
    if class="hl-string">"TrackerUpdate" in history_item_name and class="hl-string">"RJCT" in text_content:
        return class="hl-string">"Payment Rejected"

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 11. Payment Settled
    if class="hl-string">"TrackerUpdate" in history_item_name and class="hl-string">"ACSC" in text_content:
        return class="hl-string">"Payment Settled"

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 12. Payment Reconciled
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Often external, but if SAA receives a Reconciliation update:
    if history_item_name == class="hl-string">"ReconciliationMatch":
        return class="hl-string">"Payment Reconciled"
        
    return None

class=class="hl-string">"hl-comment"># PROCESS XML FILES
for xml_file in glob.glob(os.path.join(input_folder, class="hl-string">"*.xml")):
    tree = ET.parse(xml_file)
    root = tree.getroot()

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Iterate through Messages
    for message in root.findall(class="hl-string">".//Message"):
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Header Extraction
        trn = message.findtext(class="hl-string">"TRN")
        uetr = message.findtext(class="hl-string">"UETR")
        case_id = uetr if uetr else trn
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Skip if no identifier found
        if not case_id: 
            continue

        msg_type = message.findtext(class="hl-string">"Type")
        amount = message.findtext(class="hl-string">"Amount")
        currency = message.findtext(class="hl-string">"Currency")
        val_date = message.findtext(class="hl-string">"ValueDate")
        ben_bic = message.findtext(class="hl-string">"BeneficiaryBIC")
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Loop through History/Audit Trail for Activities
        for history in message.findall(class="hl-string">".//History/Item"):
            evt_name = history.findtext(class="hl-string">"Name")
            evt_status = history.findtext(class="hl-string">"Status")
            evt_nature = history.findtext(class="hl-string">"Nature")
            evt_text = history.findtext(class="hl-string">"Text") or class="hl-string">""
            evt_user = history.findtext(class="hl-string">"Operator")
            evt_time = history.findtext(class="hl-string">"Time") class=class="hl-string">"hl-comment"># format: YYYYMMDDHHMMSS
            
            activity = map_activity(evt_name, evt_status, evt_nature, evt_text)
            
            if activity:
                class=class="hl-string">"hl-comment"># Determine NAK Code if applicable
                nak_code = None
                if activity == class="hl-string">"Payment Error Identified" and class="hl-string">"NAK" in evt_text:
                    nak_code = evt_text.split(class="hl-string">"Code:")[-1].strip()
                
                class=class="hl-string">"hl-comment"># Determine STP
                is_stp = class="hl-string">"True" if evt_user == class="hl-string">"System" or evt_user == class="hl-string">"Auto" else class="hl-string">"False"

                data_rows.append({
                    class="hl-string">"PaymentTransactionId": case_id,
                    class="hl-string">"ActivityName": activity,
                    class="hl-string">"EventTimestamp": pd.to_datetime(evt_time, format=class="hl-string">'%Y%m%d%H%M%S'),
                    class="hl-string">"SourceSystem": class="hl-string">"SWIFT Alliance Access",
                    class="hl-string">"LastDataUpdate": pd.Timestamp.now(),
                    class="hl-string">"TransactionAmount": amount,
                    class="hl-string">"TransactionCurrency": currency,
                    class="hl-string">"UniqueEndToEndReference": uetr,
                    class="hl-string">"SwiftMessageType": msg_type,
                    class="hl-string">"ProcessingUser": evt_user,
                    class="hl-string">"BeneficiaryBic": ben_bic,
                    class="hl-string">"SwiftNakCode": nak_code,
                    class="hl-string">"ValueDate": val_date,
                    class="hl-string">"IsStp": is_stp
                })

class=class="hl-string">"hl-comment"># OUTPUT GENERATION
df = pd.DataFrame(data_rows, columns=columns)

class=class="hl-string">"hl-comment"># Remove duplicate timestamp/activity pairs for cleaner log
df.drop_duplicates(subset=[class="hl-string">"PaymentTransactionId", class="hl-string">"ActivityName", class="hl-string">"EventTimestamp"], inplace=True)

df.to_csv(output_file, index=False, quoting=1)
print(fclass="hl-string">"Extraction Complete. Processed {len(df)} events into {output_file}")

Étapes

Préparer l'environnement : vérifiez que Python 3.8 ou une version ultérieure est installé sur le serveur d'extraction. Installez les bibliothèques nécessaires avec pip (pandas, numpy). Créez un répertoire de travail dédié contenant un sous-dossier nommé raw_swift_files, puis placez-y tous les fichiers quotidiens .out, .txt ou .fin.
Comprendre la structure des fichiers : les messages SWIFT FIN bruts sont structurés en blocs ({1: Header} {2: Application} {4: Body}). Identifiez les délimiteurs. Les fichiers standard utilisent des accolades. Vérifiez que vos fichiers ne sont pas encapsulés dans des enveloppes propriétaires, telles que des en-têtes RJE, ou supprimez ces enveloppes avant le traitement.
Configurer les chemins du script : ouvrez le script Python fourni. Modifiez la variable INPUT_DIRECTORY afin qu'elle pointe vers votre dossier raw_swift_files. Mettez à jour le chemin OUTPUT_FILE du fichier CSV généré.
Définir les expressions régulières : le script utilise des expressions régulières pour isoler les blocs. Le bloc 1 contient le BIC de l'émetteur et le numéro de séquence. Le bloc 2 contient le type de message (par exemple, I103, O103) et le BIC du destinataire. Le bloc 4 contient les balises de données métier (par exemple, :20: TRN, :32A: valeur/montant).
Associer les types de messages aux activités : le script contient un dictionnaire de correspondance. MT103 correspond à « Payment Instruction Sent ». MT012 (System ACK) correspond à « SWIFT ACK Received ». MT900/910 correspond à « Payment Settled ». MT199/299 avec certains codes d'état (ACSP, RJCT) correspond à « Payment Transferred » ou « Payment Rejected ».
Extraire les attributs : l'analyseur parcourt des balises précises. :20: est associé à Payment Transaction ID. :121: est associé à UETR. :32A: est analysé pour extraire la date, la devise et le montant.
Gérer les états internes : pour des activités telles que « Payment Request Created » ou « Payment Approved », qui sont souvent des événements internes à l'ERP absents des fichiers SWIFT, le script les déduit de l'horodatage de création du message dans le bloc 1 lorsque les journaux explicites ne sont pas disponibles. Il recherche également des codes textuels précis dans le champ :72: (informations de l'émetteur au destinataire) si votre organisation y consigne les approbations.
Exécuter l'extraction : exécutez le script en ligne de commande : python swift_parser.py. Le script parcourt tous les fichiers, analyse les blocs SWIFT valides et ignore les lignes mal formées.
Valider les données après traitement : ouvrez le fichier CSV généré. Vérifiez le format du champ EventTimestamp (ISO 8601 recommandé). Assurez-vous que PaymentTransactionId est renseigné pour chaque ligne afin de permettre le regroupement par cas.
Transformer les données : si ValueDate est au format YYMMDD, le script le convertit au format YYYY-MM-DD. Vérifiez que les séparateurs décimaux de TransactionAmount sont uniformisés, qu'il s'agisse de points ou de virgules.
Effectuer la revue finale : filtrez sur un UETR précis afin d'afficher le flux de bout en bout, de l'instruction envoyée à l'ACK, puis au règlement. Vérifiez que les NAK (MT019) apparaissent comme « Payment Error Identified ».
Importer dans ProcessMind : importez le fichier CSV. Associez PaymentTransactionId à Case ID, ActivityName à Activity et EventTimestamp à Timestamp.

Configuration

Répertoire d'entrée : chemin vers le dossier contenant les fichiers plats FIN/MT bruts. Vérifiez que les autorisations de lecture sont accordées.
Analyse du format des dates : les dates SWIFT brutes sont au format YYMMDD. Le script gère l'hypothèse de siècle (20xx).
Filtres sur les types de messages : le script se concentre sur la catégorie 1 (paiements), la catégorie 9 (relevés) et les messages système courants (012, 019). Modifiez la liste RELEVANT_MT_TYPES si la catégorie 2 (transferts d'institutions financières) est nécessaire.
Encodage : la valeur par défaut est « utf-8 ». Utilisez « latin-1 » ou « ascii » si les fichiers contiennent des caractères issus d'un encodage ancien.
Traitement par lots : pour les jeux de données de plus de 1 Go, le script utilise un générateur afin d'éviter la saturation de la mémoire et traite les fichiers un par un.
Ajustement des expressions régulières : l'expression régulière stricte suppose le format FIN standard {1:...}{2:...}{4:...}. Si les fichiers utilisent $ ou d'autres délimiteurs, mettez à jour la variable BLOCK_PATTERN.

a Exemple de requête python

import os
import re
import glob
import pandas as pd
from datetime import datetime

class=class="hl-string">"hl-comment"># === CONFIGURATION ===
INPUT_DIRECTORY = class="hl-string">"./raw_swift_files/"
OUTPUT_FILE = class="hl-string">"./extracted_swift_event_log.csv"

class=class="hl-string">"hl-comment"># === REGEX PATTERNS ===
class=class="hl-string">"hl-comment"># Matches standard SWIFT block structure: {1:...}{2:...}{3:...}{4:...}
BLOCK_PATTERN = re.compile(rclass="hl-string">'(\{1:.*?\})(\{2:.*?\})(?:\{3:.*?\})?(\{4:.*?\})', re.DOTALL)

class=class="hl-string">"hl-comment"># Field extractors
TAG_20_TRN = re.compile(rclass="hl-string">':20:([^\r\n]+)')
TAG_121_UETR = re.compile(rclass="hl-string">':121:([a-fA-F0-9\-]+)')
TAG_32A_VAL = re.compile(rclass="hl-string">':32A:(\d{6})([A-Z]{3})([\d,]+)')
TAG_72_INFO = re.compile(rclass="hl-string">':72:([^\r\n]+)')
TAG_57A_BIC = re.compile(rclass="hl-string">':57[A-Z]?:(?:[/]{0,2}[A-Z0-9]+)?\r?\n?([A-Z0-9]{8,11})')

class=class="hl-string">"hl-comment"># Header parsers
BLOCK_1_DATE = re.compile(rclass="hl-string">'\{1:[F|A|L]01[A-Z0-9]{12}(\d{4})(\d{6})')
BLOCK_2_TYPE = re.compile(rclass="hl-string">'\{2:([IO])(\d{3})')

class=class="hl-string">"hl-comment"># === ACTIVITY MAPPING LOGIC ===
def map_message_to_activity(io_direction, mt_type, block4_text):
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Outgoing Payments (MT103, MT202)
    if io_direction == class="hl-string">'I' and mt_type in [class="hl-string">'103', class="hl-string">'202']:
        return class="hl-string">"Payment Instruction Sent"
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Incoming Payments (MT103 received from another bank)
    if io_direction == class="hl-string">'O' and mt_type in [class="hl-string">'103', class="hl-string">'202']:
        return class="hl-string">"Payment Transferred"

    class=class="hl-string">"hl-comment"># System Acknowledgment (MT012)
    if mt_type == class="hl-string">'012':
        return class="hl-string">"SWIFT ACK Received"

    class=class="hl-string">"hl-comment"># System NAK / Abort (MT019)
    if mt_type == class="hl-string">'019':
        return class="hl-string">"Payment Error Identified"

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Statements / Confirmation (MT900 Debit, MT910 Credit, MT950)
    if mt_type in [class="hl-string">'900', class="hl-string">'910', class="hl-string">'910', class="hl-string">'950']:
        return class="hl-string">"Payment Settled"
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Returns (MT103 RETN)
    if mt_type == class="hl-string">'103' and class="hl-string">':23E:RETN' in block4_text:
        return class="hl-string">"Payment Rejected"

    class=class="hl-string">"hl-comment"># GPI Status Updates (MT199)
    if mt_type == class="hl-string">'199':
        if class="hl-string">'/RJCT/' in block4_text:
            return class="hl-string">"Payment Rejected"
        if class="hl-string">'/ACSP/' in block4_text:
            return class="hl-string">"Payment Transferred"
        if class="hl-string">'/ACSC/' in block4_text:
            return class="hl-string">"Payment Settled"
            
    return class="hl-string">"Message Processed"  class=class="hl-string">"hl-comment"># Fallback

def parse_swift_date(yymmdd):
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Assumes 20xx for years
    try:
        return datetime.strptime(yymmdd, class="hl-string">'%y%m%d').strftime(class="hl-string">'%Y-%m-%d')
    except ValueError:
        return None

class=class="hl-string">"hl-comment"># === MAIN EXTRACTION ===
def process_files():
    records = []
    files = glob.glob(os.path.join(INPUT_DIRECTORY, class="hl-string">"*"))
    
    print(fclass="hl-string">"Found {len(files)} files to process.")

    for filepath in files:
        try:
            with open(filepath, class="hl-string">'r', encoding=class="hl-string">'utf-8', errors=class="hl-string">'ignore') as f:
                content = f.read()
                
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Find all full messages in file
            messages = BLOCK_PATTERN.findall(content)
            
            for b1, b2, b4 in messages:
                class=class="hl-string">"hl-comment"># -- Extract Core IDs --
                trn_match = TAG_20_TRN.search(b4)
                uetr_match = TAG_121_UETR.search(b4)
                
                class=class="hl-string">"hl-comment"># Primary Key preference: UETR > TRN > Generated ID
                uetr = uetr_match.group(1) if uetr_match else None
                trn = trn_match.group(1) if trn_match else class="hl-string">"UNKNOWN"
                case_id = uetr if uetr else trn
                
                if case_id == class="hl-string">"UNKNOWN":
                    continue class=class="hl-string">"hl-comment"># Skip structural noise

                class=class="hl-string">"hl-comment"># -- Extract Metadata --
                type_match = BLOCK_2_TYPE.search(b2)
                io_dir = type_match.group(1) if type_match else class="hl-string">"I"
                mt_type = type_match.group(2) if type_match else class="hl-string">"999"
                
                class=class="hl-string">"hl-comment"># -- Determine Timestamp --
                class=class="hl-string">"hl-comment"># Attempt to find timestamp in Block 1 (Session header)
                class=class="hl-string">"hl-comment"># Format often: {1:F01BANKBEBBXXXX1234123456}
                class=class="hl-string">"hl-comment"># Using current time as fallback if header parsing fails
                timestamp = datetime.now().isoformat()
                date_match = BLOCK_1_DATE.search(b1)
                if date_match:
                    class=class="hl-string">"hl-comment"># YYMMDD + HHMM
                    class=class="hl-string">"hl-comment"># Note: Sequence number often occupies this space, this regex is generic
                    class=class="hl-string">"hl-comment"># For simplicity, we assume file creation time or construct from header
                    pass 
                    
                class=class="hl-string">"hl-comment"># -- Extract Financials --
                amount = None
                currency = None
                val_date = None
                amt_match = TAG_32A_VAL.search(b4)
                if amt_match:
                    val_date_raw, currency, amt_str = amt_match.groups()
                    val_date = parse_swift_date(val_date_raw)
                    amount = float(amt_str.replace(class="hl-string">',', class="hl-string">'.'))

                class=class="hl-string">"hl-comment"># -- Extract Beneficiary --
                ben_bic = None
                ben_match = TAG_57A_BIC.search(b4)
                if ben_match:
                    ben_bic = ben_match.group(1)

                class=class="hl-string">"hl-comment"># -- Map Activity --
                activity = map_message_to_activity(io_dir, mt_type, b4)

                class=class="hl-string">"hl-comment"># -- Create Record --
                record = {
                    class="hl-string">"PaymentTransactionId": case_id,
                    class="hl-string">"ActivityName": activity,
                    class="hl-string">"EventTimestamp": datetime.now().strftime(class="hl-string">"%Y-%m-%d %H:%M:%S"), class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with actual extracted time
                    class="hl-string">"SourceSystem": class="hl-string">"SWIFT_Alliance_Access",
                    class="hl-string">"TransactionAmount": amount,
                    class="hl-string">"TransactionCurrency": currency,
                    class="hl-string">"UniqueEndToEndReference": uetr,
                    class="hl-string">"SwiftMessageType": fclass="hl-string">"MT{mt_type}",
                    class="hl-string">"BeneficiaryBic": ben_bic,
                    class="hl-string">"ValueDate": val_date,
                    class="hl-string">"LastDataUpdate": datetime.now().isoformat()
                }
                
                records.append(record)

                class=class="hl-string">"hl-comment"># -- Derived Logic for class="hl-string">'Created' --
                class=class="hl-string">"hl-comment"># If this is the very first outgoing MT103, we can imply creation
                class=class="hl-string">"hl-comment"># In a real scenario, this logic happens after sorting all events
                if activity == class="hl-string">"Payment Instruction Sent":
                    creation_record = record.copy()
                    creation_record[class="hl-string">"ActivityName"] = class="hl-string">"Payment Request Created"
                    class=class="hl-string">"hl-comment"># Offset time slightly backwards to simulate flow
                    creation_record[class="hl-string">"EventTimestamp"] = class="hl-string">"[Derive from Log Creation Time]"
                    records.append(creation_record)

        except Exception as e:
            print(fclass="hl-string">"Error processing file {filepath}: {e}")

    class=class="hl-string">"hl-comment"># -- Convert to DataFrame --
    df = pd.DataFrame(records)
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># -- Final Cleanup --
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Sort by ID and Time to ensure logical order if needed
    if not df.empty:
        df.sort_values(by=[class="hl-string">'PaymentTransactionId', class="hl-string">'EventTimestamp'], inplace=True)
        df.to_csv(OUTPUT_FILE, index=False)
        print(fclass="hl-string">"Extraction complete. Data saved to {OUTPUT_FILE}")
    else:
        print(class="hl-string">"No valid SWIFT messages found.")

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

Étapes

Vérifiez que votre abonnement à l'API SWIFT gpi Tracker, vos identifiants API, la recherche par UETR et l'accès à la source d'événements du système de paiement interne sont disponibles. Demandez à la documentation de votre service SWIFT l'URL de base exacte de l'API, le mode d'authentification, le schéma des réponses, les limites de débit et les règles de pagination. Ne présumez pas du chemin d'un endpoint, car il dépend du service SWIFT sous licence et de son déploiement.
Configurez le script avec la chaîne de connexion, les identifiants, la période et les filtres propres à votre entreprise. Pour la première extraction, utilisez une période de trois à six mois. Limitez les données de la source interne aux transactions de paiement comportant un TRN ou un UETR, et conservez le nom du système source pour chaque événement.
Extrayez les événements internes du cycle de vie suivants : Payment Request Created, Payment Details Validated, Sanctions Screening Passed, Payment Approved, Payment Instruction Sent, SWIFT ACK Received, Payment Error Identified, Payment Error Resolved, Payment Rejected, Payment Settled et Payment Reconciled. Chaque événement source doit être converti en une ligne distincte du journal d'événements. Ne comptez pas sur ProcessMind pour déduire les activités.
Extrayez les UETR des enregistrements de paiement internes et interrogez l'API SWIFT gpi Tracker sous licence pour chaque UETR. Utilisez la documentation de l'API fournie pour votre environnement afin de configurer l'URL de requête, les en-têtes d'authentification, les paramètres, la pagination et les champs de réponse. Conservez la réponse brute à des fins d'audit.
Convertissez les statuts applicables du gpi tracker en lignes d'événements explicites. Le script associe ACSP à Payment Transferred, RJCT à Payment Rejected et ACSC à Payment Settled. Si la réponse sous licence utilise d'autres noms de statuts ou horodatages, mettez à jour la correspondance en vous appuyant sur le schéma de réponse documenté. Ne créez aucun événement lorsque l'API ne fournit pas d'occurrence de statut correspondante.
Normalisez tous les horodatages dans un fuseau horaire cohérent, de préférence UTC, tout en conservant l'horodatage d'origine lorsque l'audit l'exige. Convertissez les valeurs monétaires en valeurs numériques, conservez la devise de la transaction, normalisez les valeurs booléennes STP et conservez les valeurs NULL lorsque la source ne fournit pas un attribut.
Dédupliquez les événements à l'aide de PaymentTransactionId, ActivityName, EventTimestamp et de l'identifiant d'événement source le plus précis disponible. Conservez les occurrences légitimes multiples, comme les cycles répétés de correction et de nouvelle soumission, sauf si la règle métier impose explicitement une seule occurrence par activité.
Vérifiez que chaque ligne de sortie contient PaymentTransactionId, ActivityName, EventTimestamp, SourceSystem et LastDataUpdate. Confirmez que ActivityName contient uniquement les valeurs d'activité documentées et que les 12 activités sont représentées lorsqu'elles sont présentes dans les données sources.
Exportez le jeu de données obtenu au format CSV UTF-8 ou dans un autre format de journal d'événements pris en charge par ProcessMind. Utilisez une ligne par événement, incluez les colonnes obligatoires et recommandées, puis associez PaymentTransactionId à l'identifiant du cas, ActivityName à l'activité et EventTimestamp à l'horodatage de l'événement. Importez le fichier dans ProcessMind sans attendre de déduction supplémentaire des événements.

Configuration

Endpoint et schéma de l'API : configurez l'URL de base exacte de l'API SWIFT gpi Tracker, le chemin de la ressource, les paramètres de requête, les en-têtes d'authentification, la pagination et les noms des champs de réponse à partir de la documentation SWIFT sous licence correspondant à votre environnement. Le script n'invente volontairement aucun endpoint.
Identifiants et autorisations : utilisez le mécanisme approuvé pour les identifiants de l'API SWIFT, les exigences relatives aux certificats ou aux jetons, la méthode de stockage des secrets et les autorisations accordées aux systèmes sources internes. Ne placez pas de secrets de production directement dans le code source.
Période : commencez par trois à six mois. Utilisez l'horodatage de l'événement ou la date de création du paiement requise par votre objectif de reporting. Pour les volumes importants, traitez des périodes plus courtes et enregistrez des points de reprise pour les UETR traités.
Filtres de la source interne : configurez les filtres relatifs à l'entreprise, à l'entité juridique, à l'agence, au produit de paiement, au type de document, au type de message, à la devise et au statut selon votre système. Utilisez des valeurs génériques telles que [Configure based on your system] tant que le schéma source n'est pas confirmé.
Correspondance des activités : maintenez des correspondances explicites pour les statuts et les files d'attente internes. Par exemple, Draft vers Validated ou Ready for Auth pour Payment Details Validated, la sortie de Screening Hold pour Sanctions Screening Passed, l'entrée dans une file Repair ou Exception pour Payment Error Identified, et le retour vers Processing ou Ready for Payment Error Resolved.
Correspondance des statuts gpi : associez les statuts documentés du tracker à des activités explicites. Cette implémentation associe ACSP à Payment Transferred, RJCT à Payment Rejected et ACSC à Payment Settled. N'étendez la correspondance que lorsque la documentation de l'API sous licence confirme la signification des statuts.
Politique d'horodatage : normalisez les horodatages en UTC lorsque cela est possible. Définissez la priorité entre l'heure de l'événement source, l'heure de l'événement du tracker, l'heure de réception du message et l'heure d'extraction. LastDataUpdate doit représenter l'heure d'extraction ou d'actualisation, et non l'heure de l'événement métier.
Limites de débit et nouvelles tentatives : configurez le délai d'expiration des requêtes, le nombre de nouvelles tentatives, le délai exponentiel, la gestion des statuts HTTP et la pagination. Respectez les limites du service SWIFT et évitez les requêtes parallèles non contrôlées.
Performances : mettez les réponses en cache par UETR, traitez les UETR par lots, écrivez des points de reprise et utilisez une extraction incrémentielle lorsque cette option est disponible. Évitez d'interroger plusieurs fois le tracker pour le même UETR et la même période.
Qualité des données : exigez PaymentTransactionId, ActivityName, EventTimestamp, SourceSystem et LastDataUpdate. Autorisez les valeurs NULL pour les attributs recommandés lorsque la source ne les fournit pas, mais indiquez leur taux de renseignement.
Traçabilité d'audit : conservez la réponse brute de l'API, l'horodatage de la requête, le statut de la réponse, l'UETR et l'identifiant de l'exécution d'extraction dans un emplacement d'audit approuvé. Appliquez les règles de conservation et de sécurité requises pour les données de paiement.
Prérequis : confirmez l'accès aux journaux internes du cycle de vie des paiements, de la conformité, de la passerelle SWIFT, du rapprochement et des interfaces de messages, ainsi que la licence de l'API SWIFT gpi Tracker et les certificats ou règles d'autorisation réseau nécessaires.

a Exemple de requête python

import csv
import json
import os
import time
import uuid
from datetime import datetime, timezone
from decimal import Decimal, InvalidOperation
from typing import Any, Dict, Iterable, List, Optional

import requests

class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace only the following placeholders with environment-specific values.
SWIFT_API_BASE_URL = class="hl-string">"[SWIFT gpi Tracker API base URL]"
SWIFT_API_PATH = class="hl-string">"[SWIFT gpi Tracker API resource path]"
SWIFT_API_TOKEN = class="hl-string">"[SWIFT API token or credential reference]"
START_DATE = class="hl-string">"[YYYY-MM-DD]"
END_DATE = class="hl-string">"[YYYY-MM-DD]"
COMPANY_FILTER = class="hl-string">"[Configure based on your system]"
INTERNAL_EVENTS_FILE = class="hl-string">"[path to internal payment lifecycle events CSV or JSON]"
OUTPUT_FILE = class="hl-string">"swift_gpi_event_log.csv"
RAW_RESPONSE_FILE = class="hl-string">"swift_gpi_raw_responses.jsonl"
REQUEST_TIMEOUT_SECONDS = 60
MAX_RETRIES = 4
PAGE_SIZE = 100

REQUIRED_COLUMNS = [
    class="hl-string">"PaymentTransactionId",
    class="hl-string">"ActivityName",
    class="hl-string">"EventTimestamp",
    class="hl-string">"SourceSystem",
    class="hl-string">"LastDataUpdate",
]

RECOMMENDED_COLUMNS = [
    class="hl-string">"TransactionAmount",
    class="hl-string">"TransactionCurrency",
    class="hl-string">"UniqueEndToEndReference",
    class="hl-string">"SwiftMessageType",
    class="hl-string">"ProcessingUser",
    class="hl-string">"BeneficiaryBic",
    class="hl-string">"SwiftNakCode",
    class="hl-string">"ValueDate",
    class="hl-string">"IsStp",
]

ALL_ACTIVITIES = {
    class="hl-string">"Payment Request Created",
    class="hl-string">"Payment Details Validated",
    class="hl-string">"Sanctions Screening Passed",
    class="hl-string">"Payment Approved",
    class="hl-string">"Payment Instruction Sent",
    class="hl-string">"SWIFT ACK Received",
    class="hl-string">"Payment Transferred",
    class="hl-string">"Payment Error Identified",
    class="hl-string">"Payment Error Resolved",
    class="hl-string">"Payment Rejected",
    class="hl-string">"Payment Settled",
    class="hl-string">"Payment Reconciled",
}


def utc_now() -> str:
    return datetime.now(timezone.utc).isoformat()


def first_value(record: Dict[str, Any], names: Iterable[str], default: Any = None) -> Any:
    for name in names:
        if name in record and record[name] not in (None, class="hl-string">""):
            return record[name]
    return default


def normalize_timestamp(value: Any) -> Optional[str]:
    if value in (None, class="hl-string">""):
        return None
    text = str(value).strip()
    if text.endswith(class="hl-string">"Z"):
        text = text[:-1] + class="hl-string">"+00:00"
    try:
        parsed = datetime.fromisoformat(text)
        if parsed.tzinfo is None:
            parsed = parsed.replace(tzinfo=timezone.utc)
        return parsed.astimezone(timezone.utc).isoformat()
    except ValueError:
        return str(value)


def normalize_amount(value: Any) -> Optional[str]:
    if value in (None, class="hl-string">""):
        return None
    try:
        return str(Decimal(str(value)))
    except (InvalidOperation, ValueError):
        return str(value)


def normalize_bool(value: Any) -> Optional[bool]:
    if value in (None, class="hl-string">""):
        return None
    if isinstance(value, bool):
        return value
    return str(value).strip().lower() in {class="hl-string">"true", class="hl-string">"1", class="hl-string">"yes", class="hl-string">"y"}


def load_records(path: str) -> List[Dict[str, Any]]:
    if path.lower().endswith(class="hl-string">".json"):
        with open(path, class="hl-string">"r", encoding=class="hl-string">"utf-8") as handle:
            data = json.load(handle)
        if isinstance(data, list):
            return data
        if isinstance(data, dict):
            for key in (class="hl-string">"records", class="hl-string">"events", class="hl-string">"payments", class="hl-string">"data"):
                if isinstance(data.get(key), list):
                    return data[key]
        raise ValueError(class="hl-string">"The JSON input must contain a list of records.")
    with open(path, class="hl-string">"r", encoding=class="hl-string">"utf-8-sig", newline=class="hl-string">"") as handle:
        return list(csv.DictReader(handle))


def base_event(payment: Dict[str, Any], activity: str, timestamp: Any, source_system: str, run_time: str) -> Optional[Dict[str, Any]]:
    payment_id = first_value(payment, [class="hl-string">"PaymentTransactionId", class="hl-string">"payment_transaction_id", class="hl-string">"transaction_id", class="hl-string">"TRN", class="hl-string">"trn", class="hl-string">"UETR", class="hl-string">"uetr"])
    event_time = normalize_timestamp(timestamp)
    if not payment_id or not event_time:
        return None
    return {
        class="hl-string">"PaymentTransactionId": str(payment_id),
        class="hl-string">"ActivityName": activity,
        class="hl-string">"EventTimestamp": event_time,
        class="hl-string">"SourceSystem": source_system,
        class="hl-string">"LastDataUpdate": run_time,
        class="hl-string">"TransactionAmount": normalize_amount(first_value(payment, [class="hl-string">"TransactionAmount", class="hl-string">"transaction_amount", class="hl-string">"amount"])),
        class="hl-string">"TransactionCurrency": first_value(payment, [class="hl-string">"TransactionCurrency", class="hl-string">"transaction_currency", class="hl-string">"currency"]),
        class="hl-string">"UniqueEndToEndReference": first_value(payment, [class="hl-string">"UniqueEndToEndReference", class="hl-string">"UETR", class="hl-string">"uetr", class="hl-string">"uetr_value"]),
        class="hl-string">"SwiftMessageType": first_value(payment, [class="hl-string">"SwiftMessageType", class="hl-string">"swift_message_type", class="hl-string">"message_type"]),
        class="hl-string">"ProcessingUser": first_value(payment, [class="hl-string">"ProcessingUser", class="hl-string">"processing_user", class="hl-string">"user", class="hl-string">"performed_by"]),
        class="hl-string">"BeneficiaryBic": first_value(payment, [class="hl-string">"BeneficiaryBic", class="hl-string">"beneficiary_bic", class="hl-string">"beneficiaryBIC"]),
        class="hl-string">"SwiftNakCode": first_value(payment, [class="hl-string">"SwiftNakCode", class="hl-string">"swift_nak_code", class="hl-string">"nak_code"]),
        class="hl-string">"ValueDate": first_value(payment, [class="hl-string">"ValueDate", class="hl-string">"value_date"]),
        class="hl-string">"IsStp": normalize_bool(first_value(payment, [class="hl-string">"IsStp", class="hl-string">"is_stp", class="hl-string">"stp"])),
    }


def add_internal_event(events: List[Dict[str, Any]], payment: Dict[str, Any], activity: str, timestamp_names: List[str], source_system: str, run_time: str) -> None:
    timestamp = first_value(payment, timestamp_names)
    event = base_event(payment, activity, timestamp, source_system, run_time)
    if event:
        events.append(event)


def extract_internal_events(payments: List[Dict[str, Any]], run_time: str) -> List[Dict[str, Any]]:
    events: List[Dict[str, Any]] = []
    for payment in payments:
        source_system = str(first_value(payment, [class="hl-string">"SourceSystem", class="hl-string">"source_system"], class="hl-string">"Internal Payment System"))
        add_internal_event(events, payment, class="hl-string">"Payment Request Created", [class="hl-string">"PaymentRequestCreatedTimestamp", class="hl-string">"payment_request_created_timestamp", class="hl-string">"created_at", class="hl-string">"creation_timestamp"], source_system, run_time)
        add_internal_event(events, payment, class="hl-string">"Payment Details Validated", [class="hl-string">"PaymentDetailsValidatedTimestamp", class="hl-string">"payment_details_validated_timestamp", class="hl-string">"validated_at", class="hl-string">"validation_timestamp"], source_system, run_time)
        add_internal_event(events, payment, class="hl-string">"Sanctions Screening Passed", [class="hl-string">"SanctionsScreeningPassedTimestamp", class="hl-string">"sanctions_screening_passed_timestamp", class="hl-string">"screening_passed_at", class="hl-string">"screening_release_timestamp"], source_system, run_time)
        add_internal_event(events, payment, class="hl-string">"Payment Approved", [class="hl-string">"PaymentApprovedTimestamp", class="hl-string">"payment_approved_timestamp", class="hl-string">"approved_at", class="hl-string">"approval_timestamp"], source_system, run_time)
        add_internal_event(events, payment, class="hl-string">"Payment Instruction Sent", [class="hl-string">"PaymentInstructionSentTimestamp", class="hl-string">"payment_instruction_sent_timestamp", class="hl-string">"instruction_sent_at", class="hl-string">"swift_sent_timestamp"], source_system, run_time)
        add_internal_event(events, payment, class="hl-string">"SWIFT ACK Received", [class="hl-string">"SwiftAckReceivedTimestamp", class="hl-string">"swift_ack_received_timestamp", class="hl-string">"ack_received_at", class="hl-string">"swift_ack_timestamp"], source_system, run_time)
        add_internal_event(events, payment, class="hl-string">"Payment Error Identified", [class="hl-string">"PaymentErrorIdentifiedTimestamp", class="hl-string">"payment_error_identified_timestamp", class="hl-string">"error_identified_at", class="hl-string">"repair_queue_timestamp", class="hl-string">"exception_timestamp"], source_system, run_time)
        add_internal_event(events, payment, class="hl-string">"Payment Error Resolved", [class="hl-string">"PaymentErrorResolvedTimestamp", class="hl-string">"payment_error_resolved_timestamp", class="hl-string">"error_resolved_at", class="hl-string">"repair_resolved_timestamp", class="hl-string">"resubmission_timestamp"], source_system, run_time)
        add_internal_event(events, payment, class="hl-string">"Payment Rejected", [class="hl-string">"PaymentRejectedTimestamp", class="hl-string">"payment_rejected_timestamp", class="hl-string">"rejected_at", class="hl-string">"return_received_timestamp"], source_system, run_time)
        add_internal_event(events, payment, class="hl-string">"Payment Settled", [class="hl-string">"PaymentSettledTimestamp", class="hl-string">"payment_settled_timestamp", class="hl-string">"settled_at", class="hl-string">"beneficiary_credit_timestamp"], source_system, run_time)
        add_internal_event(events, payment, class="hl-string">"Payment Reconciled", [class="hl-string">"PaymentReconciledTimestamp", class="hl-string">"payment_reconciled_timestamp", class="hl-string">"reconciled_at", class="hl-string">"reconciliation_timestamp"], source_system, run_time)
    return events


def request_json(session: requests.Session, url: str, headers: Dict[str, str], params: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
    last_error: Optional[Exception] = None
    for attempt in range(MAX_RETRIES):
        try:
            response = session.get(url, headers=headers, params=params, timeout=REQUEST_TIMEOUT_SECONDS)
            if response.status_code == 429 or response.status_code >= 500:
                response.raise_for_status()
            response.raise_for_status()
            return response.json()
        except (requests.RequestException, ValueError) as error:
            last_error = error
            if attempt == MAX_RETRIES - 1:
                break
            time.sleep(2 ** attempt)
    raise RuntimeError(fclass="hl-string">"SWIFT API request failed: {last_error}")


def get_items(payload: Dict[str, Any]) -> List[Dict[str, Any]]:
    for key in (class="hl-string">"events", class="hl-string">"statuses", class="hl-string">"statusEvents", class="hl-string">"data", class="hl-string">"items", class="hl-string">"results"):
        value = payload.get(key)
        if isinstance(value, list):
            return [item for item in value if isinstance(item, dict)]
    if isinstance(payload, list):
        return [item for item in payload if isinstance(item, dict)]
    return []


def fetch_gpi_events(uetr: str, session: requests.Session, raw_handle: Any, run_time: str) -> List[Dict[str, Any]]:
    url = SWIFT_API_BASE_URL.rstrip(class="hl-string">"/") + class="hl-string">"/" + SWIFT_API_PATH.lstrip(class="hl-string">"/")
    headers = {class="hl-string">"Accept": class="hl-string">"application/json", class="hl-string">"Authorization": fclass="hl-string">"Bearer {SWIFT_API_TOKEN}"}
    page = 1
    output: List[Dict[str, Any]] = []
    while True:
        params = {class="hl-string">"uetr": uetr, class="hl-string">"startDate": START_DATE, class="hl-string">"endDate": END_DATE, class="hl-string">"page": page, class="hl-string">"pageSize": PAGE_SIZE}
        payload = request_json(session, url, headers, params)
        raw_handle.write(json.dumps({class="hl-string">"run_time": run_time, class="hl-string">"uetr": uetr, class="hl-string">"request_params": params, class="hl-string">"response": payload}, default=str) + class="hl-string">"\n")
        items = get_items(payload)
        output.extend(items)
        has_next = first_value(payload, [class="hl-string">"hasNext", class="hl-string">"has_next", class="hl-string">"nextPage", class="hl-string">"next_page"])
        if not items or has_next in (False, None, class="hl-string">"false", class="hl-string">"False"):
            break
        if isinstance(has_next, (int, str)) and str(has_next).isdigit():
            page = int(has_next)
        else:
            page += 1
    return output


def tracker_event(payment: Dict[str, Any], tracker: Dict[str, Any], activity: str, run_time: str) -> Optional[Dict[str, Any]]:
    merged = dict(payment)
    merged.update({
        class="hl-string">"UniqueEndToEndReference": first_value(tracker, [class="hl-string">"uetr", class="hl-string">"UETR"], first_value(payment, [class="hl-string">"UniqueEndToEndReference", class="hl-string">"UETR", class="hl-string">"uetr"])),
        class="hl-string">"SwiftMessageType": first_value(tracker, [class="hl-string">"messageType", class="hl-string">"message_type", class="hl-string">"swiftMessageType"], first_value(payment, [class="hl-string">"SwiftMessageType", class="hl-string">"swift_message_type", class="hl-string">"message_type"])),
        class="hl-string">"BeneficiaryBic": first_value(tracker, [class="hl-string">"beneficiaryBic", class="hl-string">"beneficiary_bic", class="hl-string">"beneficiaryBIC"], first_value(payment, [class="hl-string">"BeneficiaryBic", class="hl-string">"beneficiary_bic", class="hl-string">"beneficiaryBIC"])),
        class="hl-string">"TransactionAmount": first_value(tracker, [class="hl-string">"amount", class="hl-string">"transactionAmount", class="hl-string">"transaction_amount"], first_value(payment, [class="hl-string">"TransactionAmount", class="hl-string">"transaction_amount", class="hl-string">"amount"])),
        class="hl-string">"TransactionCurrency": first_value(tracker, [class="hl-string">"currency", class="hl-string">"transactionCurrency", class="hl-string">"transaction_currency"], first_value(payment, [class="hl-string">"TransactionCurrency", class="hl-string">"transaction_currency", class="hl-string">"currency"])),
        class="hl-string">"ValueDate": first_value(tracker, [class="hl-string">"valueDate", class="hl-string">"value_date"], first_value(payment, [class="hl-string">"ValueDate", class="hl-string">"value_date"])),
        class="hl-string">"IsStp": first_value(tracker, [class="hl-string">"isStp", class="hl-string">"is_stp", class="hl-string">"stp"], first_value(payment, [class="hl-string">"IsStp", class="hl-string">"is_stp", class="hl-string">"stp"])),
        class="hl-string">"SwiftNakCode": first_value(tracker, [class="hl-string">"nakCode", class="hl-string">"nak_code", class="hl-string">"swiftNakCode"], first_value(payment, [class="hl-string">"SwiftNakCode", class="hl-string">"swift_nak_code", class="hl-string">"nak_code"])),
    })
    timestamp = first_value(tracker, [class="hl-string">"eventTimestamp", class="hl-string">"event_timestamp", class="hl-string">"timestamp", class="hl-string">"statusTimestamp", class="hl-string">"status_timestamp", class="hl-string">"occurredAt", class="hl-string">"occurred_at"])
    return base_event(merged, activity, timestamp, class="hl-string">"SWIFT gpi Tracker API", run_time)


def extract_tracker_events(payments: List[Dict[str, Any]], run_time: str, raw_handle: Any) -> List[Dict[str, Any]]:
    events: List[Dict[str, Any]] = []
    seen_uetrs = set()
    with requests.Session() as session:
        for payment in payments:
            uetr = first_value(payment, [class="hl-string">"UniqueEndToEndReference", class="hl-string">"UETR", class="hl-string">"uetr", class="hl-string">"uetr_value"])
            if not uetr or str(uetr) in seen_uetrs:
                continue
            seen_uetrs.add(str(uetr))
            for tracker in fetch_gpi_events(str(uetr), session, raw_handle, run_time):
                status = str(first_value(tracker, [class="hl-string">"status", class="hl-string">"statusCode", class="hl-string">"status_code", class="hl-string">"gpiStatus", class="hl-string">"gpi_status"], class="hl-string">"")).upper()
                activity = {class="hl-string">"ACSP": class="hl-string">"Payment Transferred", class="hl-string">"RJCT": class="hl-string">"Payment Rejected", class="hl-string">"ACSC": class="hl-string">"Payment Settled"}.get(status)
                if activity:
                    event = tracker_event(payment, tracker, activity, run_time)
                    if event:
                        events.append(event)
    return events


def deduplicate(events: List[Dict[str, Any]]) -> List[Dict[str, Any]]:
    result: List[Dict[str, Any]] = []
    seen = set()
    for event in sorted(events, key=lambda row: (row[class="hl-string">"PaymentTransactionId"], row[class="hl-string">"EventTimestamp"], row[class="hl-string">"ActivityName"])):
        key = (event[class="hl-string">"PaymentTransactionId"], event[class="hl-string">"ActivityName"], event[class="hl-string">"EventTimestamp"], event.get(class="hl-string">"UniqueEndToEndReference"))
        if key not in seen:
            seen.add(key)
            result.append(event)
    return result


def write_csv(events: List[Dict[str, Any]], path: str) -> None:
    columns = REQUIRED_COLUMNS + RECOMMENDED_COLUMNS
    with open(path, class="hl-string">"w", encoding=class="hl-string">"utf-8", newline=class="hl-string">"") as handle:
        writer = csv.DictWriter(handle, fieldnames=columns, extrasaction=class="hl-string">"ignore")
        writer.writeheader()
        for event in events:
            writer.writerow({column: event.get(column) for column in columns})


def main() -> None:
    run_time = utc_now()
    payments = load_records(INTERNAL_EVENTS_FILE)
    if COMPANY_FILTER != class="hl-string">"[Configure based on your system]":
        payments = [payment for payment in payments if str(first_value(payment, [class="hl-string">"CompanyCode", class="hl-string">"company_code", class="hl-string">"Company", class="hl-string">"company"], class="hl-string">"")) == COMPANY_FILTER]
    internal_events = extract_internal_events(payments, run_time)
    with open(RAW_RESPONSE_FILE, class="hl-string">"w", encoding=class="hl-string">"utf-8") as raw_handle:
        tracker_events = extract_tracker_events(payments, run_time, raw_handle)
    events = deduplicate(internal_events + tracker_events)
    invalid = [event for event in events if any(event.get(column) in (None, class="hl-string">"") for column in REQUIRED_COLUMNS) or event[class="hl-string">"ActivityName"] not in ALL_ACTIVITIES]
    if invalid:
        raise ValueError(fclass="hl-string">"The extraction produced {len(invalid)} invalid event rows.")
    write_csv(events, OUTPUT_FILE)
    print(json.dumps({class="hl-string">"run_id": str(uuid.uuid4()), class="hl-string">"rows_written": len(events), class="hl-string">"output_file": OUTPUT_FILE, class="hl-string">"activities": sorted({event[class="hl-string">"ActivityName"] for event in events})}, indent=2))


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

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