> Folyamatos folyamatfejlesztés > Fizetési folyamat > Adyen > Adatsablon

Fizetésfeldolgozási adatsablon

Adyen

← Vissza a folyamatfejlesztési útmutatóhoz

A fizetésfeldolgozás attribútumai(19) A fizetésfeldolgozás tevékenységei(16) Adatkinyerési útmutatók(2)

Fizetésfeldolgozási adatsablon

Ez a sablon útmutatást ad az Adyenben végzett fizetésfeldolgozás elemzéséhez szükséges adatok összegyűjtéséhez. Felsorolja a követendő adatattribútumokat és folyamati tevékenységeket, valamint gyakorlati útmutatót ad az adatok kinyeréséhez. Segítségével összegyűjtheti a hatékony process mining elemzéshez szükséges információkat.

Javasolt attribútumok
Követendő fő tevékenységek
Gyakorlati útmutató az adatok kinyeréséhez az Adyenből

Most ismerkedik az eseménynaplókkal? Tudja meg, hogyan készíthet process mining eseménynaplót.

Sablon letöltése

A fizetésfeldolgozás attribútumai

Ezeket az adatmezőket javasoljuk felvenni az eseménynaplóba, hogy részletesen elemezhesse az Adyenben végzett fizetésfeldolgozást.

5 Kötelező 6 Javasolt 8 Nem kötelező

	Név	Leírás
	Esemény időbélyege EventDate	A fizetési tevékenység bekövetkezésének dátuma és időpontja.
Leírás Ez az attribútum rögzíti az esemény pontos időbélyegét, vagyis azt, hogy mikor került be a rendszerbe, például a jóváhagyás vagy az elszámolás. Segítségével időrendbe rendezhetők az eset tevékenységei. Az elemzésben ez elengedhetetlen az átfutási idők kiszámításához, a szűk keresztmetszetek azonosításához és a rendszer időbeli áteresztőképességének meghatározásához. Minden időalapú KPI számítását támogatja, például a „Teljes fizetési ciklusidő” mutatóét. Miért fontos? Az események sorrendbe rendezéséhez és az időtartam-alapú mutatók kiszámításához szükséges. Hol szerezhető be? Az Adyen Notification Webhooks „eventDate” mezője. Példák 2023-10-27T10:00:00+01:002023-10-27T10:05:30+01:002023-10-28T09:15:00+01:00
	Payment Transaction ID PspReference	Az Adyen által minden fizetési tranzakcióhoz rendelt egyedi hivatkozási azonosító.
Leírás Ez az attribútum az Adyen rendszerében a fizetés teljes életciklusának elsődleges kulcsa. Összekapcsolja a kezdeti fizetési kérelmet a későbbi eseményekkel, például az engedélyezéssel, a terheléssel, az elszámolással, valamint az esetleges visszatérítésekkel vagy visszaterhelésekkel. Az elemzés során ez az azonosító kapcsolja össze az egyes eseményeket egyetlen esettel, így rekonstruálható a teljes folyamat. Segítségével az elemzők nyomon követhetik a fizetés útját a vásárló kezdeményezésétől a végleges pénzügyi elszámolásig. Miért fontos? Ez az alapvető azonosító kapcsolja össze a különálló eseményeket egyetlen folyamatpéldánnyá, amely elemezhető. Hol szerezhető be? Az Adyen Payment Response 'pspReference' mezője vagy a Settlement Detail Report 'PSP Reference' oszlopa. Példák 851564567890123479145612345678908825641234567890
	Tevékenység neve EventCode	A fizetési folyamat adott szakasza vagy művelete.
Leírás Ez az attribútum azonosítja a bekövetkezett eseményt, például az AUTHORISATION, CAPTURE vagy REFUND eseményt. Ez határozza meg a folyamattérkép csomópontjait és a tranzakció menetét. Az elemzés során ezek a kódok ember által olvasható tevékenységnevekké alakulnak, így megjeleníthető a folyamat menete. A kódok sorrendjének eltérései különböző folyamatútvonalakat jeleznek, például az automatikusan végigfutó feldolgozást vagy a kivételek kezelését. Miért fontos? A process mining modellben ez határozza meg, hogy mi történik, és lehetővé teszi a folyamatmenetek megjelenítését. Hol szerezhető be? Az Adyen Notification Webhooks „eventCode” mezője. Példák AUTHORISATIONCAPTUREREFUNDCANCELLATIONCHARGEBACK
	Forrásrendszer SourceSystem	Annak a rendszernek a neve, ahonnan az adat származik.
Leírás Ez az állandó attribútum jelzi, hogy a rekord az Adyen rendszeréből származik. Több rendszer adatainak együttes process mining elemzésekor, például az Adyen és az SAP összekapcsolásakor, ez elengedhetetlen az adatok eredetének követéséhez. Az elemzésben segítségével kiszűrhetők azok a tevékenységek, amelyek a fizetési átjáróban, nem pedig az ERP- vagy rendeléskezelő rendszerben történtek. Miért fontos? Több rendszer process mining elemzésekor szükséges az adatok eredetének követéséhez. Hol szerezhető be? Az adatkinyerés során rögzített állandó érték. Példák AdyenAdyen_Production
	Utolsó adatfrissítés LastDataUpdate	Az időbélyeg, amely megmutatja, mikor nyerték ki vagy frissítették utoljára a rekordot.
Leírás Ez az attribútum jelzi, mennyire frissek az adatok a process mining modellben. Segít megállapítani, hogy valós idejű adatokat vagy egy korábbi állapotot lát-e. Az elemzésben elsősorban technikai mezőként szolgál az adatirányításhoz és annak ellenőrzéséhez, hogy az adatfolyam megfelelően működik-e. Miért fontos? Technikai mező az adatok frissességének nyomon követésére. Hol szerezhető be? A rendszeridő az adatkinyeréskor. Példák 2023-10-30T12:00:00Z
	Elutasítás oka RefusalReason	Az elutasított vagy sikertelen fizetés okát leíró szöveg.
Leírás Sikertelen tranzakció esetén az Adyen okkódot vagy leírást ad meg, például: „Nincs elegendő fedezet”, „Elutasított CVC” vagy „Lejárt kártya”. Az elemzésben ez az adat a „Sikertelen fizetési tranzakciók aránya” dashboard fő mutatója. Az okok vizsgálatával kideríthető, hogy a hibák technikai problémából, csalásmegelőzési szabályból vagy a vásárlói viselkedésből erednek-e. Ez segít meghatározni a szükséges intézkedéseket. Miért fontos? A sikertelen fizetések kiváltó okainak elemzéséhez ez a legfontosabb attribútum. Hol szerezhető be? Az Adyen Payment Response „refusalReason” mezője. Példák ElutasítvaNincs elegendő fedezetLejárt kártyaElfogadói hibaCsalás
	Fizetési állapot PaymentStatus	A fizetés aktuális állapota, például jóváhagyva, elszámolva vagy elutasítva.
Leírás Ez az attribútum a fizetési tranzakció legutóbb ismert állapotát mutatja. Gyakran az eset legutóbbi tevékenységéből származik. Segítségével gyorsan szűrhetők az esetek, például megjeleníthető az összes jelenleg elutasított fizetés. A „Fizetési forgalom és állapot nyomon követése” dashboardhoz is szükséges. Miért fontos? Pillanatképet ad a tranzakció aktuális állapotáról. Hol szerezhető be? Az eset utolsó eseménykódjából származik. Példák ElszámolvaElutasítvaJóváhagyva
	Fizetési mód PaymentMethod	A vásárló által használt fizetési mód, például Visa vagy PayPal.
Leírás Ez az attribútum rögzíti a használt fizetési eszköz típusát. Ide tartoznak a hitelkártyák (Visa, MC), a digitális pénztárcák (PayPal, Apple Pay) és a helyi fizetési módok (iDEAL, Sofort). Az elemzésben ez az adat szükséges a „Fizetési módok teljesítményének elemzése” dashboardhoz. Segítségével összefüggés kereshető az egyes fizetési módok és a jóváhagyási arány, a feldolgozási sebesség vagy a technikai hibák között. Miért fontos? A különböző fizetési szolgáltatók sikerességi arányának és költségeinek elemzéséhez szükséges. Hol szerezhető be? Az Adyen Payment Response „paymentMethod.brand” vagy „paymentMethod.type” mezője. Példák visamcpaypalidealklarna
	Kereskedői fiók MerchantAccount	Az Adyen rendszerében a tranzakciót feldolgozó kereskedői fiók.
Leírás Az Adyen egy vállalati fiókhoz több kereskedői fiókot is engedélyez. Ez az attribútum megmutatja, hogy melyik üzletág, márka vagy regionális egység dolgozta fel a fizetést. Az elemzésben ez az egyik fő szegmentálási szempont. Segítségével összehasonlítható a különböző üzletágak és márkák teljesítménye, hibaaránya és tranzakciószáma, így azonosíthatók a fejlesztendő területek. Miért fontos? Az üzletágak vagy leányvállalatok teljesítményének összehasonlításához használható. Hol szerezhető be? Az Adyen Payment Request/Response „merchantAccount” mezője. Példák MyStore_UKMyStore_USGlobalSales_Main
	Tranzakció összege PaymentAmount	A fizetési tranzakció pénzben kifejezett értéke.
Leírás Ez az attribútum a tranzakció pénzügyi értékét jelöli. A nyers adatokban általában a pénznem legkisebb egységében, például centben tárolják, a jelentésekhez azonban át kell váltani. Az elemzésben ez az adat szükséges a „Fizetési forgalom” dashboardhoz, és segít előnyben részesíteni a nagy értékű, újrafeldolgozást igénylő eseteket. A feldolgozott teljes összeg és a sikertelen tranzakciók pénzügyi hatásának kiszámítására is használható. Miért fontos? A pénzügyi hatás elemzéséhez és a forgalom nyomon követéséhez szükséges. Hol szerezhető be? Az Adyen Payment Request „amount.value” mezője. Példák 10005509900
	Újrafeldolgozást igényel IsRework	Jelző, amely megmutatja, hogy a tranzakció során történt-e újrapróbálkozás vagy hibajavítás.
Leírás Logikai jelző, amely akkor igaz, ha az esetben többször próbálták jóváhagyni a fizetést, vagy olyan tevékenység szerepel benne, mint az „Elutasított fizetés”, amelyet újrapróbálkozás követ. Az elemzésben ez az adat vezérli a „Fizetési újrafeldolgozás és kivételes esetek gócpontjai” dashboardot. Segítségével kiszűrhetők a problémás esetek, és megvizsgálható, miért térnek el a folyamatok a szokásos menettől. Miért fontos? Azonosítja azokat a nem hatékony eseteket, amelyek kézi vagy rendszerbeavatkozást igényelnek. Hol szerezhető be? A sikertelen események előfordulása alapján számítva, ha az érték nagyobb mint 0. Példák truefalse
	Csalási kockázati pontszám RiskScore	A csalásmegelőző rendszer által a tranzakcióhoz rendelt kockázati pontszám.
Leírás Az Adyen RevenueProtect motorja 0 és 100 közötti pontszámot rendel a tranzakcióhoz, amely a csalás valószínűségét jelzi. A magasabb pontszám gyakran kézi ellenőrzést vagy automatikus blokkolást vált ki. Az elemzésben ez az adat a „Pénzügyi megfelelési kockázatok áttekintése” dashboardot támogatja. A magas kockázati pontszámok és a chargebackek összevetésével finomhangolhatók a csalásmegelőzési szabályok. Ha a magas pontszámú tranzakciók mégis sikeresek, az téves riasztásra utalhat a kockázati modellben. Miért fontos? A csalásmegelőzési logika hatékonyságának elemzéséhez szükséges. Hol szerezhető be? Az Adyen Risk API válasza vagy a Reporting „fraudResult.accountScore” mezője. Példák 025100
	Elfogadói referencia AcquirerReference	Az elfogadó bank által megadott hivatkozási szám.
Leírás Ez a kártyás tranzakciót feldolgozó pénzintézet, vagyis az elfogadó által megadott külső hivatkozás. Nem azonos az Adyen PSP-referenciával. Az elemzésben ez a mező szükséges a „Fizetési egyeztetés késedelmének elemzése” dashboardhoz. Ezzel párosíthatók az Adyen rekordjai a külső főkönyvek banki kivonataival. Miért fontos? A háromoldalú egyeztetéshez és a külső adatokkal való összevetéshez szükséges. Hol szerezhető be? Az Adyen Payment Response „additionalData.acquirerReference” mezője. Példák 1234567890987654321
	Elszámolási köteg száma BatchNumber	A pénz elszámolásához tartozó köteg száma.
Leírás Az Adyen a kifizetéshez kötegekbe rendezi az elszámolt fizetéseket. Ez az attribútum megmutatja, hogy az adott tranzakció melyik köteghez tartozik. Az elemzésben a kifizetési ciklus szerint csoportosíthatók vele a fizetések. Segít ellenőrizni, hogy késnek-e egyes kötegek, és támogatja a „Fizetés elszámolva” tevékenység nyomon követését. Miért fontos? Az egyedi tranzakciókat a csoportos pénzügyi elszámolásokhoz kapcsolja. Hol szerezhető be? Az Adyen Settlement Detail Report „Batch Number” mezője. Példák 100255
	Jóváhagyási kód AuthorisationCode	A kibocsátó által jóváhagyáskor visszaadott kód.
Leírás A kód azt jelzi, hogy a vásárló kártyáján zárolták az összeget. Ez igazolja a sikeres jóváhagyást. Az elemzésben elsősorban auditálásra és nyomon követésre használható. Igazolja, hogy a „Fizetés jóváhagyva” tevékenység valóban megtörtént. Miért fontos? A sikeres jóváhagyás igazolása az auditnyomokhoz. Hol szerezhető be? Az Adyen Payment Response „authCode” mezője. Példák 123456098712
	Pénznem PaymentCurrency	A tranzakció pénznemét jelölő hárombetűs ISO-kód.
Leírás Ez az attribútum határozza meg, hogy milyen pénznemben szerepel a `PaymentAmount`. Gyakori értékek: EUR, USD, GBP és mások. Az elemzésben a tranzakciók piac szerinti csoportosítására használható. A különböző régiók adatainak összesítésekor a pénzügyi értékek egységesítéséhez is szükséges. Miért fontos? Több pénznem használatakor megadja az összegmező értelmezéséhez szükséges kontextust. Hol szerezhető be? Az Adyen Payment Request „amount.currency” mezője. Példák EURUSDGBP
	Ügyfél-azonosító ShopperReference	Egyedi azonosító, amely több tranzakción keresztül is összekapcsolja a vásárlót.
Leírás Ez az azonosító ugyanahhoz az ügyfélhez kapcsolja a különböző tranzakciókat. A kereskedő adja meg a fizetési kérelemben. Az elemzésben lehetővé teszi az ügyfélközpontú vizsgálatot. Segítségével csalási esetekben azonosíthatók a visszatérő elkövetők, a sikeres tranzakciók között pedig a hűséges ügyfelek. Támogatja az általános „Ügyfél” leképezést. Miért fontos? Lehetővé teszi az ügyfél szerinti összesítést és a viselkedés elemzését. Hol szerezhető be? Az Adyen Payment Request „shopperReference” mezője. Példák CUST-001user_12345email@example.com
	Vásárló országa ShopperCountry	A vásárló országának kétbetűs kódja.
Leírás Ez az attribútum a vásárló tartózkodási helyét jelzi, amelyet általában a kártyát kibocsátó ország vagy a számlázási cím alapján határoznak meg. Az elemzésben a regionális teljesítmény vizsgálatára használható. Segít azonosítani, ha egyes országokban a helyi banki infrastruktúra miatt magasabb az elutasítási arány vagy hosszabb a feldolgozási idő. Miért fontos? Lehetővé teszi a fizetési teljesítmény földrajzi szempontú szegmentálását. Hol szerezhető be? Az Adyen Payment Request „countryCode” vagy „billingAddress.country” mezője. Példák NLUSDE
	Vásárlói interakció típusa ShopperInteraction	Megmutatja, hogy a fizetés online, POS-terminálon vagy előfizetésként (ContAuth) történt-e.
Leírás Ez az attribútum a vásárló és a kereskedő közötti interakció jellegét sorolja kategóriákba. Jellemző értékei: `Ecommerce` (online), `POS` (üzletben) és `ContAuth` (ismétlődő vagy előfizetéses fizetés). Az elemzésben segít megkülönböztetni az üzleti modelleket és az értékesítési csatornákat. A POS- és az online fizetések folyamatai jelentősen eltérhetnek, ezért ez az adat hasznos szűrő a folyamatok pontos feltárásához. Miért fontos? Megkülönbözteti az online, az üzletben történő és az ismétlődő fizetések folyamatait. Hol szerezhető be? Az Adyen Payment Request „shopperInteraction” mezője. Példák EcommerceContAuthPOSMoto

Kötelező Javasolt Nem kötelező

A fizetésfeldolgozás tevékenységei

Ezeket a fő folyamati lépéseket és mérföldköveket érdemes rögzíteni az eseménynaplóban, hogy pontosan feltérképezhesse az Adyen fizetési folyamatait.

5 Javasolt 11 Nem kötelező

	Tevékenység	Leírás
	Fizetés elszámolva	A pénzeszközöket sikeresen elszámolták és jóváírták a kereskedő Adyen-számláján. Az esemény a Settlement Detail Reportban jelenik meg.
Miért fontos? A sikeres folyamat pénzügyi lezárását jelöli. Elengedhetetlen az „Overall Payment Cycle Time” és a „Payment Reconciliation Delay Analysis” méréséhez. Hol szerezhető be? Adyen Settlement Detail Report (SDR), 'Settled' rekordtípus. Rögzítés A tranzakció Settlement Reportban való megjelenésekor naplózva Eseménytípus explicit
	Fizetés elutasítva	A kibocsátó vagy az Adyen kockázati szabályai elutasították a tranzakciót. Az eseményt a sikertelen állapotot jelző engedélyezési webhook rögzíti.
Miért fontos? Közvetlenül hat a „Payment Transaction Failure Rate” KPI-ra. Az elutasítási okok elemzése segít javítani a jóváhagyási arányt. Hol szerezhető be? Adyen Notification Webhook: eventCode 'AUTHORISATION', success='false'. Rögzítés Az AUTHORISATION webhook sikertelen lefutásakor naplózva Eseménytípus explicit
	Fizetés engedélyezve	A kártyakibocsátó vagy a fizetési mód jóváhagyta a tranzakciót, és az összeget zárolták. Az eseményt a szokásos Adyen értesítési webhook rögzíti.
Miért fontos? Fontos mérföldkő: a tranzakció érvényes, és a fedezet rendelkezésre áll. A terhelés előfeltétele. Hol szerezhető be? Adyen Notification Webhook: eventCode 'AUTHORISATION', success='true'. Rögzítés Az AUTHORISATION webhook sikeres lefutásakor naplózva Eseménytípus explicit
	Fizetés terhelve	A vásárlótól a kereskedőhöz történő pénzátutalás sikeresen megtörtént. Ez lehet azonnali (automatikus terhelés) vagy késleltetett (kézi terhelés).
Miért fontos? Megerősíti a bevétel elszámolását. Az engedélyezés és a terhelés közötti idő fontos a „Payment Authorization Lead Time” KPI szempontjából. Hol szerezhető be? Adyen Notification Webhook: eventCode 'CAPTURE', success='true'. Rögzítés A CAPTURE webhook sikeres lefutásakor naplózva Eseménytípus explicit
	Fizetési kérelem beérkezett	Az Adyen fizetési platform megkapja a tranzakciós kérelmet. Ez az esemény a kezdeti API-kérés időbélyegéből vagy a pspReference létrehozásának időpontjából állapítható meg.
Miért fontos? A folyamatpéldány pontos kezdetét jelöli. Elengedhetetlen a teljes, végpontok közötti ciklusidő kiszámításához. Hol szerezhető be? Az Adyen Payment API naplói vagy a pspReference létrehozásához tartozó időbélyeg. Rögzítés A pspReference API-n keresztüli létrehozásakor naplózva Eseménytípus explicit
	Fizetés elszámolásra továbbítva	Az Adyen továbbította a tranzakciót az elfogadó banknak vagy a hálózatnak pénzügyi feldolgozásra. Az állapot SentForSettlement értékre változik.
Miért fontos? A működési feldolgozás és a pénzügyi elszámolás közötti átmenetet jelöli. Az itt fellépő késedelem hatással van a pénzáramlásra. Hol szerezhető be? Adyen Transaction Status API vagy az állapotváltozások előzményeit rögzítő naplók. Rögzítés Ellenőrizze, hogy az állapotmező SentForSettlement értékre változott-e Eseménytípus inferred
	Fizetés törölve	Az engedélyezést az összeg terhelése előtt visszavonták. Ezzel felszabadul a vásárló kártyáján zárolt összeg.
Miért fontos? Olyan folyamatkört jelöl, amelyben egy érvényes rendelés a befejezés előtt megszakad, gyakran az ügyfél kérésére vagy a készletre várakozás lejárta miatt. Hol szerezhető be? Adyen Notification Webhook: eventCode 'CANCELLATION'. Rögzítés A CANCELLATION webhook érkezésekor naplózva Eseménytípus explicit
	Kifizetés megerősítve	A már elszámolt tranzakciókat tartalmazó csomaghoz tartozó összeget átutalták a kereskedő bankszámlájára.
Miért fontos? A vállalkozásnak ténylegesen átutalt pénzt jelöli, és a „Payment Reconciliation Cycle Time” mutatóhoz kapcsolódik. Hol szerezhető be? Adyen Notification Webhook: eventCode 'PAYOUT_THIRD_PARTY', vagy a Payout Report alapján állapítható meg. Rögzítés Kapcsolja össze a Payout Report csomagazonosítóját a Transaction ID-val Eseménytípus inferred
	Kockázati ellenőrzés elvégezve	Az Adyen RevenueProtect motorja csalásra utaló jelek alapján elemzi a tranzakciót. Az esemény a csalási pontszám vagy a kockázati eredmény engedélyezési válaszban való megjelenéséből állapítható meg.
Miért fontos? A magas kockázati pontszám kézi ellenőrzést vagy automatikus elutasítást válthat ki, ami szűk keresztmetszetet vagy a folyamat megszakadását okozhatja. Hol szerezhető be? Adyen Payment Response (fraudResult mező) vagy Case Management naplók. Rögzítés A fraudResult objektum meglétéből állapítható meg Eseménytípus inferred
	Műszaki hiba naplózva	A feldolgozás során rendszerhiba történt, például nem működött a webhook, vagy időtúllépés történt az API-hívásnál. A felületen megjelenő hibakódok alapján azonosítható.
Miért fontos? Közvetlenül támogatja a „Payment Transaction Failure Rate” elemzését, mert elkülöníti a műszaki és a pénzügyi hibákat. Hol szerezhető be? Adyen Interface naplók vagy az API-hívások konkrét hibaüzenetei. Rögzítés A 5xx vagy 4xx hibakódot tartalmazó válasz érkezésekor naplózva Eseménytípus explicit
	Terhelés sikertelen	Nem sikerült megterhelni az engedélyezett összeget. Ennek oka gyakran műszaki időtúllépés vagy a kártya állapotának megváltozása az engedélyezés és a terhelés között.
Miért fontos? Kritikus hibapont, amely újramunkálást vagy újrapróbálkozást igényel. Növeli a „Payment Exception Rate” értékét. Hol szerezhető be? Adyen Notification Webhook: eventCode 'CAPTURE_FAILED'. Rögzítés A CAPTURE_FAILED webhook érkezésekor naplózva Eseménytípus explicit
	Visszaterhelés visszafordítva	A kereskedő megnyerte a vitát, és visszakapja a pénzt. Ez a kivétel sikeres rendezését jelenti.
Miért fontos? Kedvező eredmény a kockázatkezelés szempontjából. Ellensúlyozza az eredeti visszaterhelés pénzügyi hatását. Hol szerezhető be? Adyen Notification Webhook: eventCode 'CHARGEBACK_REVERSED'. Rögzítés A CHARGEBACK_REVERSED webhook érkezésekor naplózva Eseménytípus explicit
	Visszaterhelés vitatása	A kereskedő bizonyítékokat nyújtott be az Adyennek a visszaterhelés vitatására. Ez újramunkálást vagy kézi tevékenységet jelent a vitarendezési folyamatban.
Miért fontos? A bevétel védelmére fordított erőfeszítést méri. Fontos a „Payment Rework Rate” szempontjából. Hol szerezhető be? Adyen Disputes API vagy a bizonyítékok benyújtását rögzítő Case Management naplók. Rögzítés A 'Defense Supplied' állapotra váltásból állapítható meg Eseménytípus inferred
	Visszaterhelési értesítés érkezett	Az Adyen értesítést kapott a kártyatársaságtól egy vitatott tranzakcióról. Ez elindítja a vitarendezési munkafolyamatot.
Miért fontos? Jelentős megfelelési és kockázati mutató. Befolyásolja a „Compliance Incident Rate” értékét, és azonnali kézi beavatkozást igényel. Hol szerezhető be? Adyen Notification Webhook: eventCode 'CHARGEBACK' vagy 'NOTIFICATION_OF_CHARGEBACK'. Rögzítés A CHARGEBACK webhook érkezésekor naplózva Eseménytípus explicit
	Visszatérítés elszámolva	A visszatérítést pénzügyileg feldolgozták, és levonták a kereskedő számlájáról. A Settlement Detail Report igazolja.
Miért fontos? Lezárja a visszatérítési folyamatot. Fontos az „Average Error Resolution Time” méréséhez, ha a visszatérítés oka hiba volt. Hol szerezhető be? Adyen Settlement Detail Report, 'Refunded' vagy 'RefundedReversed' rekordtípus. Rögzítés A visszatérítés Settlement Reportban való megjelenésekor naplózva Eseménytípus explicit
	Visszatérítés kezdeményezve	Elindult a vásárlónak történő pénzvisszatérítés. Ezzel megkezdődik a fordított folyamat.
Miért fontos? Elszámolás utáni kivételt jelez. A sok visszatérítés a folyamat korábbi szakaszaiban felmerülő minőségi problémákra utalhat. Hol szerezhető be? Adyen Notification Webhook: eventCode 'REFUND'. Rögzítés A REFUND webhook kiváltásakor naplózva Eseménytípus explicit

Javasolt Nem kötelező

Adatkinyerési útmutatók

Adatok kinyerése az Adyenből

Lépések

Jelentkezzen be az Adyen Customer Area felületére olyan felhasználói fiókkal, amelyhez hozzá van rendelve a Merchant Report szerepkör.
Nyissa meg a Reports menüt, és válassza a Settlement details lehetőséget.
Keresse meg az Automatic generation beállításait, vagy egyszeri exporthoz válassza a Generate report lehetőséget.
A konfigurációs panelen ellenőrizze, hogy a Format értéke CSV (vesszővel elválasztott értékek) legyen.
Az Include columns résznél válassza az All lehetőséget, vagy jelölje be külön a következőket: Company Account, Merchant Account, Psp Reference, Merchant Reference, Payment Method, Creation Date, TimeZone, Type, Modification Reference, Gross Currency, Gross Debit, Gross Credit, Exchange Rate, Net Currency, Net Debit, Net Credit, Commission, Markup, Scheme Fees és Interchange.
FONTOS: A teljes pénzügyi folyamat rögzítéséhez a jelentés tartalmazza az összes Journal Types értéket (Settled, Refunded, Chargeback, PaidOut stb.).
Készítse el a jelentést a kívánt időszakra (például az elmúlt 90 napra). Az elszámolási jelentések az elszámolási köteg dátuma, nem pedig a tranzakció dátuma alapján készülnek.
Töltse le az elkészült CSV-fájlt az adatok kinyerésére használt helyi környezetbe.
Futtassa az alábbi átalakító szkriptet, amely a széles formátumú CSV-főkönyvet a ProcessMind által igényelt, hosszú formátumú eseménynaplóvá alakítja.
A szkript fontos átalakításokat végez: a Creation Date mezőből „Payment Request Received” eseményt hoz létre, a Type oszlop értékeit pedig konkrét pénzügyi tevékenységekhez rendeli.
Ellenőrizze, hogy a kimeneti CSV fejlécében ezek szerepelnek-e: PspReference, EventCode, EventDate, SourceSystem.
Töltse fel a végleges, átalakított CSV-fájlt a ProcessMindbe.

Konfiguráció

Jelentés típusa: Settlement Detail Report (pénzügyi főkönyv)
Fájlformátum: CSV (szabványos, vesszővel elválasztott értékek)
Részletesség: Tranzakciószint, pénzügyi naplóbejegyzésenként egy sor
Időzóna: UTC, erősen ajánlott, hogy az adatkinyerés időpontja összhangban legyen a többi rendszerével
Dátumtartomány: A kiegyenlítési kötegekhez igazodik (kötegzárás dátuma), nem a tranzakció létrehozásának dátumához. Fokozatos adatkinyerésnél gondoskodjon az időszakok átfedéséről.
Szükséges oszlopok: Psp Reference (kulcs), Típus (tevékenység), Creation Date, Booking Date (esemény-időbélyegek), Merchant Account.
Szűrőbeállítások: Ellenőrizze, hogy egyetlen szűrő se zárja ki a „Chargeback” vagy „Refund” típusokat, így a folyamat teljes egészében elemezhető.

Példa-lekérdezés 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}')

Lépések

Előfeltételek beállítása: Hozzon létre egy Adyen Report felhasználót, és rendelje hozzá a Merchant Report szerepkört. Az API Key kulcsot a Customer Area felületén, a Developers > API Credentials menüpontban találja.
Szükséges jelentések azonosítása: Az adatkinyeréshez két fontos, Adyen által készített CSV-jelentésre van szükség: a Settlement Detail Report jelentésre (olyan pénzügyi eseményekhez, mint az elszámolás, a visszaterhelés és a visszatérítés), valamint a Received Payment Detail Report jelentésre (olyan működési eseményekhez, mint a kérelem, az elutasítás és az engedélyezés).
Python-környezet beállítása: Telepítse a szükséges könyvtárakat a pip használatával: pandas, requests és numpy. Ezekre az API-kommunikációhoz és az adatok átalakításához lesz szükség.
API-kapcsolat létrehozása: Állítsa be az alábbi Python-szkriptet úgy, hogy a https://management-test.adyen.com vagy a https://management-live.adyen.com végponthoz csatlakozzon. A Report API segítségével lekérheti az adott időszakban elérhető jelentéseket, majd letöltheti az URL-ekről a fájlokat.
Adatok betöltése: A szkript pandas DataFrame-ekbe olvassa be a nyers CSV-adatokat. Az Adyen-jelentések általában széles formátumúak, vagyis egy sorban szerepel egy tranzakció és több állapotot jelző oszlop. Ezért az adatokat át kell alakítani.
Működési tevékenységek hozzárendelése: Dolgozza fel a Received Payment Detail Report jelentést. A CreationDate értékét rendelje a Payment Request Received tevékenységhez. A Status oszlop (például Authorised, Refused, Error) alapján hozzon létre Payment Authorised, Payment Refused vagy Technical Error Logged eseményt.
Pénzügyi tevékenységek hozzárendelése: Dolgozza fel a Settlement Detail Report jelentést. Ebben a jelentésben szerepel a JournalType oszlop. A Settled értéket rendelje a Payment Settled, a Refunded értéket a Refund Initiated, a Chargeback értéket pedig a Chargeback Notification Received eseményhez.
Összetett tevékenységek következtetése:
- Risk Screening Performed: Ellenőrizze, hogy a FraudScore oszlop ki van-e töltve, és értéke nagyobb-e -1-nél.
- Payout Confirmed: A BatchNumber alapján kapcsolja össze a tranzakciókat az elszámolási jelentés kifizetési bejegyzésével.
- Chargeback Defended: Keresse a SecondChargeback vagy Defense naplótípusokat.
Adatok átalakítása: A pandas „melt” vagy „stack” műveletével alakítsa át a széles formátumú adatkészletet hosszú eseménynaplóvá, ahol minden tevékenység külön sorban szerepel.
Attribútumok egységesítése: Nevezze át az oszlopokat a célsémának megfelelően: PspReference, EventCode, EventDate, SourceSystem (értéke rögzítetten „Adyen”) és PaymentAmount. Az időpontokat ISO 8601 formátumban tárolja.
Szűrés: A Type szűrővel távolítsa el azokat a belső egyeztetési sorokat, amelyek nem folyamati lépések (például fejlécsorok vagy áthozott egyenlegek).
Végső exportálás: A szkript az átalakított DataFrame-et adyen_event_log.csv néven exportálja. A fájl készen áll a ProcessMindbe való feltöltésre.

Konfiguráció

API-környezet: A bevezetés szakaszától függően váltson az Adyen teszt- (management-test.adyen.com) és éles (management-live.adyen.com) végpontjai között.
Hitelesítés: Az x-api-key értéket a fejlécben adja meg. A Management API-hoz ne használjon Basic Auth hitelesítést.
Jelentéstípusok:
- settlement_detail_report: A pénzügyi folyamat eseményeinek rögzítéséhez szükséges.
- received_payment_detail_report: A kezdeti kérelem és az engedélyezés logikájának feldolgozásához szükséges.
Dátumtartomány: Az Adyen-jelentések a kötegek lezárása alapján készülnek. A késve elszámolt tételek rögzítéséhez a szkript az érdeklődésre számot tartó CreationDate után még 7 napot fedjen le.
Kereskedői fiókok köre: Több kereskedői fiók esetén járja végig a fiókok listáját, vagy használja a vállalati fiók szintjén elérhető jelentést.
Pandas beállítása: Ha a tranzakciók száma meghaladja a 100 000 sort, a CSV-fájlok beolvasásakor állítsa be a low_memory=False értéket, hogy elkerülje a típusfelismerési hibákat.

Példa-lekérdezés 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.')

Készen áll a kezdésre?

Használja ezt a sablont az adatgyűjtés egyszerűsítéséhez, és kezdje el optimalizálni az Adyenben zajló fizetésfeldolgozást. Tárja fel a hatékonyságnövelési lehetőségeket, és szerezzen részletesebb képet pénzügyi működéséről.

Vissza a folyamatfejlesztési útmutatóhoz

Sablon letöltése

Tegye gördülékenyebbé az Adyen fizetésfeldolgozását még ma.

Érjen el 98%-os automatikus, emberi beavatkozás nélküli feldolgozást, és szüntesse meg a fizetési kivételeket.

Kezdje el az ingyenes próbaverziót

Nincs szükség bankkártyára. Azonnal elkezdheti az optimalizálást.

Fizetésfeldolgozási adatsablon

Fizetésfeldolgozási adatsablon

A fizetésfeldolgozás attribútumai

A fizetésfeldolgozás tevékenységei

Adatkinyerési útmutatók

Adyen elszámolási részletező jelentés exportálása

Lépések

Konfiguráció

Példa-lekérdezés python

Python-alapú adatkinyerés a Reporting API-n keresztül

Lépések

Konfiguráció

Példa-lekérdezés python

Készen áll a kezdésre?

Tegye gördülékenyebbé az Adyen fizetésfeldolgozását még ma.