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Il Suo `Template` `Dati` Crediti Commerciali

HighRadius

Attributi dei Crediti Commerciali (20) Attività dei Crediti Commerciali (13) Guide all'Estrazione (2)

Il Suo `Template` `Dati` Crediti Commerciali

Questo `template` delinea i componenti essenziali per analizzare i Suoi `workflow` di fatturazione all'interno di HighRadius. Fornisce una panoramica strutturata dei `data point` necessari, dei `milestone` di processo e delle fasi tecniche richieste per costruire un `event log` completo. Seguendo questa guida, può mappare con successo il Suo ciclo di incasso e identificare opportunità per migliorare il Suo flusso di cassa.

`Attributi` di `dati` specifici per il Suo processo.
Punti di riferimento delle attività standardizzati.
Istruzioni per l'estrazione da HighRadius

È nuovo agli event log? Impari come creare un event log di Process Mining.

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Attributi dei Crediti Commerciali

Questa tabella elenca i campi di `dati` raccomandati necessari per costruire un `event log` dettagliato per l'analisi della Sua gestione delle fatture e delle prestazioni di incasso.

3 Obbligatorio 7 Consigliato 10 Facoltativo

	Nome	Descrizione
	Activity ActivityName	Il nome dell'`event`o o dell'azione eseguita sulla fattura.
Descrizione Questo `attributo` registra la fase o l'azione specifica che si è verificata nel ciclo di vita `credit-to-cash`. Acquisisce `event`i come la creazione della fattura, la corrispondenza automatizzata, le chiamate dell'incassatore, la registrazione delle contestazioni e l'applicazione dei pagamenti. Gli analisti utilizzano questo campo per ricostruire il flusso di processo e visualizzare la sequenza delle fasi. Variazioni nella sequenza di queste attività aiutano a identificare deviazioni di processo, cicli di rilavorazione e comportamenti non conformi. Perché è importante Definisce i passaggi del processo ed è essenziale per la scoperta del processo e l'analisi delle varianti. Dove trovare `Log` Attività HighRadius, Cronologia Note o tabelle Cronologia Transazioni Esempi Fattura CreataSollecito di Pagamento InviatoCaso di Disputa ApertoPagamento Completo Ricevuto
	Numero fattura InvoiceNumber	L'identificatore unico per il documento fattura che funge da ID del caso.
Descrizione Il Numero Fattura è l'identificatore centrale per tracciare l'obbligo finanziario dalla creazione fino alla liquidazione finale. Collega tutte le attività correlate, incluse contestazioni, promesse di pagamento e pagamenti, in un'unica cronologia del caso. Nell'analisi, questo `attributo` viene utilizzato per raggruppare i `log` di `event`i in istanze di processo distinte. Consente il calcolo dei tempi di ciclo per fattura ed è la chiave primaria per unire i `dati` di processo con altre tabelle di `master data` nell'ambiente HighRadius o nell'ERP di origine. Perché è importante Identifica il `case` unico e assicura che tutti gli `event`i siano correttamente associati alla specifica transazione finanziaria. Dove trovare Dati Fatture HighRadius / Tabella Intestazione o `ERP` Sorgente (ad esempio, `SAP VBAK`, `Oracle Headers`) Esempi INV-2023-001900123456US-102938550002931
	Timestamp Evento EventDateTime	La `data` e l'ora specifiche in cui l'attività si è verificata.
Descrizione Questo `attributo` segna il momento esatto in cui un `event`o si è verificato all'interno del sistema HighRadius. Fornisce la dimensione temporale necessaria per sequenziare le attività e calcolare le durate tra le fasi del processo. Nell'analisi, il `timestamp` viene utilizzato per calcolare i tempi di ciclo, come il DSO (Days Sales Outstanding) o il tempo di risoluzione delle contestazioni. Consente inoltre l'analisi del `throughput` e dell'utilizzo delle risorse in periodi di tempo specifici. Perché è importante È necessaria una tempistica precisa per calcolare tutti i `KPI` basati sulla durata e per ordinare correttamente gli `event`i. Dove trovare Colonna `timestamp` dei `Log` delle Transazioni HighRadius Esempi 2023-10-01T08:30:00Z2023-10-15T14:22:10Z2023-11-05T09:15:00Z
	Data di Scadenza DueDate	La `data` entro cui il cliente è contrattualmente obbligato a pagare.
Descrizione La Data di Scadenza è determinata dai termini di pagamento applicati alla `data` di creazione della fattura. Serve come scadenza obiettivo per il processo di incasso. Il confronto della `data` di Ricevimento del Pagamento Completo con questo `attributo` consente il calcolo del Tasso di `Conformità` ai Termini di Pagamento. È fondamentale per determinare se un pagamento è puntuale, in ritardo o in anticipo. Perché è importante Il punto di riferimento per determinare il ritardo e calcolare il DSO (Days Sales Outstanding). Dove trovare Tabella Intestazione Fattura (campo Data Scadenza) Esempi 2023-11-302023-12-15
	Days Sales Outstanding DaysSalesOutstanding	Il numero di giorni dalla creazione della fattura alla chiusura della fattura.
Descrizione Questo `attributo` calcolato rappresenta la durata totale del ciclo di vita della fattura. È la metrica fondamentale per la `dashboard` di Distribuzione del Tempo di Ciclo DSO. Monitorare questo a un livello granulare aiuta a individuare quali fasi del processo (es. risoluzione delle contestazioni vs. `matching` bancario) contribuiscono maggiormente al ciclo complessivo di conversione del contante. Perché è importante La metrica di efficienza primaria per i Crediti Commerciali. Dove trovare Calcolato dai `timestamp` di Creazione e Compensazione della Fattura. Esempi 45 giorni30 giorni62 giorni
	È Automatizzato IsAutomated	`Flag` che indica se l'attività è stata eseguita dal sistema senza intervento umano.
Descrizione Questo `attributo` booleano distingue tra le fasi eseguite dal motore di automazione HighRadius (come la corrispondenza automatica o il `cash matching`) e le fasi manuali intraprese dagli utenti. È vitale per il `Cash Application Automation Tracker` e il `KPI` `Touchless Invoice Rate`. Consente agli analisti di misurare il `ROI` dell'automazione e di identificare le fasi di processo che richiedono ancora un forte intervento manuale. Perché è importante Misura l'efficienza dell'implementazione di HighRadius. Dove trovare Activity Log (Controllo Utente di Sistema vs. Utente Umano) Esempi truefalse
	Importo Fattura InvoiceAmount	Il valore monetario totale della fattura.
Descrizione Questo `attributo` rappresenta l'importo totale originale fatturato al cliente. È la base per il calcolo dei saldi in sospeso e la valutazione dell'impatto finanziario di contestazioni o ritardi. L'analisi del `Process Mining` utilizza questo campo per ponderare i casi per valore. Ad esempio, aiuta a differenziare tra incassi prioritari di alto valore e rumore amministrativo di basso valore nel `KPI` del Volume di Contestazioni di Basso Valore. Perché è importante Permette che l'analisi sia ponderata in base all'impatto finanziario piuttosto che solo al numero di `case`. Dove trovare Tabella Intestazione Fattura (campo Importo) Esempi 1500.00250.5010000.00
	Nome cliente CustomerName	Il nome del conto cliente associato alla fattura.
Descrizione Questo `attributo` identifica l'entità responsabile del pagamento della fattura. In HighRadius, è collegato al record dei `master data` per il debitore. L'analisi delle prestazioni di processo per nome cliente evidenzia conti specifici che potrebbero richiedere strategie di incasso personalizzate o presentare ritardi di pagamento costanti. Supporta la `dashboard` di Matrice Rischio Cliente e `Aging`. Perché è importante Essenziale per segmentare l'analisi per conto al fine di trovare clienti problematici. Dove trovare Dati Anagrafici Cliente o Intestazione Fattura Esempi Acme CorpIndustrie GlobaliTechStart IncRetail Giant S.r.l.
	Nome dell'Addetto alla Riscossione CollectorName	Il nome dell'agente o dell'utente responsabile dell'attività di incasso.
Descrizione Questo `attributo` identifica l'utente o l'agente HighRadius specifico che ha eseguito attività manuali come la registrazione di una chiamata, l'invio di un'`email` specializzata o la revisione di una contestazione. Viene utilizzato nella `dashboard` `Collector Productivity Benchmarks` per valutare le prestazioni individuali e la distribuzione del carico di lavoro. Questo aiuta i `manager` a identificare le esigenze di formazione o a riequilibrare i `portfolio` all'interno del `team` di incasso. Perché è importante Consente l'analisi delle `performance` a livello di risorsa. Dove trovare Activity Log / Tabella Utenti Esempi John DoeJane SmithAmministratore di SistemaCollectionAgent_01
	Varianza Termini di Pagamento PaymentTermVariance	Il numero di giorni tra la `data` di scadenza e la `data` di pagamento.
Descrizione Questo `attributo` calcolato misura la deviazione dai termini di pagamento concordati. Un numero positivo indica un pagamento in ritardo, mentre un numero negativo indica un pagamento anticipato. È la metrica diretta per l'`Audit` di `Conformità` ai Termini di Pagamento. Aggregando questa varianza, le aziende possono identificare i pagatori sistematicamente in ritardo e adeguare di conseguenza i termini di credito o le strategie di incasso. Perché è importante Misura diretta dell'adesione del cliente ai termini contrattuali. Dove trovare Calcolato dalla Data di Scadenza e dalla Data di Pagamento Esempi 5 giorni-2 giorni0 giorni
	Codice Motivo Disputa DisputeReasonCode	Il codice di categoria assegnato a un caso di contestazione.
Descrizione Questo `attributo` classifica la natura del rifiuto di pagamento di un cliente, come 'Errore di Prezzo', 'Merci Danneggiate' o 'Documentazione Mancante'. In HighRadius Deductions Cloud, questi sono codici standard. L'analisi di questi codici aiuta a identificare le cause profonde del mancato pagamento. Aggregando questi `dati`, l'azienda può risolvere i problemi a monte nelle vendite o nella logistica che causano ritardi nell'incasso a valle. Perché è importante Cruciale per l'Analisi delle Cause Radice dei pagamenti ritardati. Dove trovare Modulo Gestione Dispute/Deducibilità Esempi P01 (Prezzo)Q02 (Qualità)S03 (Mancanza)Errore Amministrativo
	Codice Valuta CurrencyCode	Il codice valuta ISO per l'importo della fattura.
Descrizione Questo `attributo` specifica la valuta in cui è stata emessa la fattura (es. USD, EUR, GBP). Quando si analizza un processo globale, questo è necessario per interpretare correttamente i campi Importo Fattura e Importo Aperto. Assicura che le aggregazioni siano gestite correttamente (solitamente convertendo in una valuta di reporting). Perché è importante Richiesto per un'aggregazione finanziaria accurata in ambienti multivaluta. Dove trovare Intestazione Fattura Esempi USDEURGBPJPY
	Data Promessa di Pagamento PromiseToPayDate	La `data` in cui il cliente ha promesso di effettuare un pagamento.
Descrizione Questo `attributo` registra la `data` di impegno fornita da un cliente durante un'interazione di incasso. È una caratteristica chiave in HighRadius Collections Cloud. Utilizzata nell'indice di Affidabilità delle Promesse di Pagamento, questa `data` viene confrontata con la `data` di pagamento effettiva per determinare se il cliente ha mantenuto la Sua promessa. Aiuta a valutare la qualità dell'impegno e l'efficacia della negoziazione dell'incassatore. Perché è importante Chiave per la previsione del flusso di cassa e la misurazione dell'affidabilità del cliente. Dove trovare Modulo Collections / Tabella Transazioni `P2P` Esempi 2023-12-102023-12-20
	Importo Aperto OpenAmount	Il saldo residuo non pagato della fattura.
Descrizione Questo `attributo` traccia l'importo ancora dovuto dal cliente. Si aggiorna man mano che vengono registrati i pagamenti parziali. È essenziale per l'Analisi della Complessità dei Pagamenti Parziali. Consente agli analisti di filtrare tra fatture completamente aperte e parzialmente pagate e di prioritizzare gli sforzi di incasso su voci aperte di alto valore. Perché è importante Critico per determinare l'esposizione attuale e il successo delle riscossioni parziali. Dove trovare Intestazione Fattura / Tabella Elementi Aperti Esempi 0.00500.0012000.00
	Rating di Credito CreditRating	Il punteggio o la valutazione di affidabilità creditizia assegnata al cliente.
Descrizione Questo `attributo` riflette il livello di rischio del cliente, spesso proveniente da agenzie di credito o da `scoring` interno all'interno di HighRadius Credit Cloud. È una dimensione nella Matrice Rischio Cliente e `Aging`. L'analisi dell'`aging` rispetto al `rating` di credito aiuta a identificare i rischi ad alta esposizione in cui i clienti con `rating` scarsi hanno grandi saldi in sospeso. Perché è importante Essenziale per la gestione del rischio e la prioritizzazione delle riscossioni. Dove trovare Modulo Gestione del Credito / Anagrafica Cliente Esempi AAAB+Alto RischioBasso Rischio
	Regione Region	Regione geografica associata alla fattura o al cliente.
Descrizione Questo `attributo` definisce l'area geografica, come 'Nord America', 'EMEA' o 'APAC', rilevante per la transazione. Aiuta nel `benchmarking` regionale e nella comprensione di come le differenze culturali o normative influenzano i comportamenti di pagamento e la velocità di incasso. È utile per la reportistica esecutiva di alto livello. Perché è importante Supporta l'analisi delle prestazioni geografiche. Dove trovare Dati Anagrafici Cliente o Intestazione Fattura Esempi NAEMEALATAMAPAC
	Segmento cliente CustomerSegment	Categorizzazione del cliente in base a dimensione, settore o valore strategico.
Descrizione Questo `attributo` raggruppa i clienti in livelli come 'Strategico', 'Mid-Market', 'PMI' o 'Alto Rischio'. Viene utilizzato nella `dashboard` di Performance della Risoluzione delle Contestazioni per vedere se segmenti diversi sperimentano livelli di servizio differenti. Assicura che i clienti di alto valore ricevano l'attenzione appropriata durante il processo di incasso. Perché è importante Segmenta l'analisi per allinearsi alla strategia aziendale e agli accordi sui livelli di servizio. Dove trovare Dati Anagrafici Cliente Esempi Cliente Chiave StrategicoCommercio all'ingrossoRetailGoverno
	Sistema di Origine SourceSystem	Il nome del sistema da cui provengono i dati.
Descrizione Questo `attributo` indica se il `data point` è originato direttamente dai moduli della piattaforma HighRadius (come Collections Cloud o Cash Application Cloud) o se è stato acquisito da un sistema ERP esterno (come SAP o Oracle). È utile per la `data lineage` e la validazione. Quando si analizza l'attrito del processo, conoscere il sistema di origine aiuta a identificare se i ritardi sono causati da `lag` di integrazione o da tempi di elaborazione del sistema nativo. Perché è importante Fornisce contesto sull'origine dei `dati`, specialmente in contesti con più `ERP` che alimentano HighRadius. Dove trovare Configurazione di Sistema o Hardcoded basato sulla logica di estrazione. Esempi HighRadiusSAP ECCOracle NetSuiteMicrosoft Dynamics
	Ultimo `Data Update` LastDataUpdate	Il `timestamp` dell'ultimo aggiornamento dei `dati` nel modello di `Process Mining`.
Descrizione Questo `attributo` registra quando il record è stato estratto o aggiornato l'ultima volta nel `dataset` di `Process Mining`. Assicura che gli analisti siano consapevoli dell'attualità dei `dati` e della potenziale latenza nella reportistica. È particolarmente importante per le `dashboard` di monitoraggio continuo dove gli utenti devono sapere se stanno visualizzando `dati` in tempo reale o uno `snapshot` del giorno precedente. Perché è importante Garantisce trasparenza riguardo alla freschezza dei `dati` utilizzati per i `KPI`. Dove trovare Timestamp ETL Esempi 2023-12-01T00:00:00Z2023-12-02T06:00:00Z
	Unità aziendale BusinessUnit	La divisione interna o la filiale che ha emesso la fattura.
Descrizione Questo `attributo` segmenta i `dati` per struttura organizzativa, come 'Vendite Nord America', 'Servizi EMEA' o divisioni di prodotto specifiche. Consente all'`Audit` di `Conformità` ai Termini di Pagamento di confrontare le prestazioni tra diverse parti dell'organizzazione. Questo aiuta a isolare se i problemi di incasso sono sistemici o localizzati a specifiche pratiche commerciali. Perché è importante Permette un'analisi comparativa tra diverse verticali organizzative. Dove trovare Intestazione Fattura / `Mapping ERP` Esempi Elettronica di ConsumoComponenti IndustrialiServizi Software.NA-Ovest

Obbligatorio Consigliato Facoltativo

Attività dei Crediti Commerciali

Queste voci rappresentano le fasi di processo critiche e i `milestone` delle transazioni che dovrebbe acquisire per visualizzare il Suo percorso completo della fattura.

8 Consigliato 5 Facoltativo

	Activity	Descrizione
	Caso di Disputa Aperto	La creazione di un caso di deduzione o contestazione collegato alla fattura, che indica il rifiuto del cliente di pagare una parte o l'intero saldo.
Perché è importante Attiva l'analisi "Performance della Risoluzione delle Contestazioni" e sospende i solleciti standard per l'importo contestato. Dove trovare Modulo Deducibilità/Dispute; `timestamp` di creazione dell'`ID case` collegato alla fattura. Acquisisci Registrato quando il `case` di disputa è generato Tipo di evento explicit
	Contestazione Risolta	La conclusione dell'indagine di contestazione, che porta a una decisione (es. deduzione valida o reclamo non valido).
Perché è importante `Event`o di "stop-clock" per il "Tempo di Ciclo di Risoluzione delle Contestazioni". Ritardi qui incidono direttamente sull'`aging`. Dove trovare Modulo Deducibilità; cambio di stato a 'Chiuso', 'Risolto' o 'Approvato'. Acquisisci Confrontare il campo stato prima/dopo Tipo di evento inferred
	Estratto Conto Bancario Corrispondente	Il motore (o l'utente) di `Cash Application` collega con successo una riga dell'estratto conto bancario a questa specifica fattura.
Perché è importante Metrica chiave per il 'Tasso di Applicazione Automatica di Cassa'. Distingue tra ricezione dei fondi e applicazione dei fondi. Dove trovare Modulo `Cash Application`; creazione del record di corrispondenza. Acquisisci Registrato quando la regola di corrispondenza viene eseguita Tipo di evento explicit
	Fattura Compensata	Il cambiamento di stato finale in cui il saldo della fattura diventa zero e viene chiusa nel sistema.
Perché è importante Il `timestamp` finale per "DSO Medio". Rappresenta il completamento del processo. Dove trovare Tabella Intestazione Fattura; Stato = 'Chiusa' o 'Compensata'. Acquisisci Confrontare il campo stato prima/dopo Tipo di evento inferred
	Fattura Creata	La creazione iniziale o l'ingestione della fattura nella piattaforma HighRadius dal sistema ERP. Ciò stabilisce l'inizio del ciclo di vita dell'incasso.
Perché è importante Stabilisce il `timestamp` di riferimento per i calcoli di invecchiamento e le metriche `Days Sales Outstanding` (DSO). Dove trovare Tabella Fatture Aperte o `log` di Data Integration dove compare per la prima volta il numero della fattura. Acquisisci Registrato quando il record viene inserito nella tabella dell'intestazione fattura Tipo di evento explicit
	Pagamento Completo Ricevuto	La ricezione dei fondi che estingue completamente il debito. Questa è la `data` effettiva del pagamento ai fini dell'`aging`.
Perché è importante Utilizzato per calcolare il "Tasso di Adempimento delle Promesse di Pagamento" e il flusso di cassa effettivo vs. previsto. Dove trovare Data della transazione di pagamento associata al documento di compensazione finale. Acquisisci Data della transazione registrata di pagamento di compensazione Tipo di evento explicit
	Promessa di Pagamento Creata	Un impegno formale registrato nel sistema in cui un cliente promette di pagare un importo specifico entro una data specifica.
Perché è importante Essenziale per l'Indice di Affidabilità della Promessa di Pagamento per prevedere il flusso di cassa e misurare l'affidabilità del cliente. Dove trovare Modulo/scheda P2P (Promise to Pay) collegato alla fattura. Acquisisci Registrato quando il record `P2P` viene creato Tipo di evento explicit
	Sollecito di Pagamento Inviato	Una corrispondenza automatizzata (`email`/lettera) inviata al cliente tramite il modulo Collections. Questo traccia l'esecuzione della strategia di sollecito.
Perché è importante Critico per la `dashboard` 'Efficacia del Promemoria di Riscossione' per misurare se la corrispondenza effettivamente innesca il pagamento. Dove trovare Tab Cronologia Corrispondenza o `log` di Comunicazione collegati all'`ID` Fattura. Acquisisci Registrato quando la strategia di sollecito esegue un'azione Tipo di evento explicit
	Chiamata di Riscossione Registrata	Una nota o interazione manuale registrata da un agente di riscossione relativa a questa fattura. Indica l'intervento umano nel processo.
Perché è importante Supporta i "`Benchmark` di Produttività degli Incassatori" e differenzia tra gli sforzi di incasso automatizzati e manuali. Dove trovare Scheda Note/Storico all'interno del modulo Incassi. Acquisisci Registrato quando l'utente salva una nota di chiamata Tipo di evento explicit
	Disputa Sotto Revisione	Il caso di contestazione passa da 'Nuovo' a uno stato di indagine attiva. Rappresenta l'inizio del lavoro effettivo da parte dell'analista.
Perché è importante Utilizzato nel "`Dispute Workflow Bottleneck Finder`" per misurare il `lag` tra la creazione e il tempo di lavoro attivo. Dove trovare Log di `audit` del modulo Deducibilità; cambio di stato a 'In Corso' o 'In Ricerca'. Acquisisci Confrontare il campo stato prima/dopo Tipo di evento inferred
	Nota di Credito Emessa	Una nota di credito viene generata per compensare il saldo della fattura, spesso risultante da una valida risoluzione di disputa o un reso.
Perché è importante Traccia l'"Efficienza di Elaborazione delle Note di Credito" e il `time lag` tra la risoluzione della contestazione e la registrazione finanziaria. Dove trovare `Log` di sincronizzazione `ERP` o tabella Note di Credito collegati all'`ID` Fattura originale. Acquisisci Registrato quando il documento di Nota di Credito è collegato alla fattura Tipo di evento explicit
	Pagamento Parziale Registrato	Un pagamento viene applicato che copre solo una parte dell'importo totale della fattura, lasciando un saldo residuo.
Perché è importante Alimenta l'`Analisi della Complessità dei Pagamenti Parziali` e indica potenziali attriti nell'applicazione di cassa. Dove trovare Modulo `Cash Application`; transazione di pagamento collegata alla fattura dove Importo Pagamento < Importo Aperto. Acquisisci Registrato quando il pagamento viene applicato ma lo stato rimane aperto Tipo di evento explicit
	Scadenza Superata	Un `event` calcolato che indica che la fattura rimane aperta oltre la data concordata dei termini di pagamento.
Perché è importante Critico per l'`Audit` di Conformità ai Termini di Pagamento. Segna la transizione da corrente a scaduto. Dove trovare Calcolato confrontando la Data di Scadenza della Fattura con la Data Attuale (se aperta) o la Data di Pagamento (se chiusa). Acquisisci Derivare dal confronto del campo Data di Scadenza con la Data dell'Attività Tipo di evento calculated

Consigliato Facoltativo

Guide all'Estrazione

Come ottenere i Suoi `dati` da HighRadius

Fasi

Effettuare il login alla piattaforma HighRadius Integrated Receivables e navigare al modulo Analytics o Reports.
Individuare il template del report Transaction History o Open Items. Molto probabilmente sarà necessario configurare tre esportazioni separate per catturare l'intero ciclo di vita: Invoice Header Data, Collection Activities e Dispute/Deduction History.
Configurare l'Export Invoice Header: Selezionare le colonne per Invoice Number, Customer Name, Invoice Amount, Invoice Date, Due Date, Clear Date e Final Status. Applicare filtri per i Company Codes pertinenti e un intervallo di data di creazione che copra la finestra del Process Mining.
Configurare l'Export Collection Activities: Selezionare le colonne per Invoice Number, Activity Type (Call, Email, Note), Activity Date, Collector Name e dettagli di Promise to Pay. Assicurarsi di includere sia le azioni di sistema automatizzate che i log utente manuali.
Configurare l'Export Dispute History: Selezionare le colonne per Invoice Number, Dispute Case ID, Dispute Amount, Status Change Date, Reason Code e Resolution Date. Questo cattura il ciclo di vita delle deduzioni.
Configurare l'Export Payment/Cash App: Selezionare le colonne per Invoice Number, Payment Reference, Payment Date, Payment Amount e Payment Type (Partial, Full, Credit Memo).
Eseguire questi report ed esportare i risultati in formato CSV.
Importare questi file CSV in un database di staging o in uno strumento di trasformazione dati (come Python/Pandas o un database SQL) per eseguire i passaggi di unificazione.
Eseguire lo script di trasformazione fornito nella sezione Query per standardizzare i nomi delle colonne, calcolare gli eventi derivati (come Due Date Passed) e unire le diverse sorgenti in un unico event log.
Verificare che i formati di data siano coerenti (ISO 8601 raccomandato) e che il Invoice Number sia formattato in modo identico in tutti i file (ad esempio, rimuovendo gli zeri iniziali se incoerenti).
Esportare il set di risultati finale come un singolo file CSV.
Caricare il CSV finale su ProcessMind, mappando InvoiceNumber a Case ID, EventDateTime a Timestamp e ActivityName ad Activity.

Configurazione

Intervallo di Date: Selezionare una finestra mobile (ad esempio, gli ultimi 12 mesi) basata sulla Data di Creazione della Fattura per garantire una cattura completa del ciclo di vita.
Sorgenti di Dati: Richiede l'accesso ai moduli Collections, Cash Application e Deductions all'interno di HighRadius.
Granularità: Assicurarsi che i report siano generati a livello di Fattura, non a livello di Conto o Riepilogo.
Permessi Utente: L'utente che esegue l'estrazione richiede privilegi di Reporting o Analytics Admin per accedere ai log delle attività storiche.
Azioni di Sistema: Abilitare esplicitamente i filtri per includere le azioni di Sistema o Utente Automatizzato nei log delle attività per catturare la corrispondenza automatica.
Mapping Richiesto: I tipi di attività di HighRadius potrebbero richiedere il mapping a nomi di attività standard del Process Mining (ad esempio, mapping di 'Dunning Letter' a 'Payment Reminder Sent').

a Query di Esempio config

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

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

UNION ALL

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

Fasi

Prerequisiti e Configurazione dell'Ambiente Assicurarsi che Python 3.8 o superiore sia installato. Saranno necessarie le librerie requests e pandas. Installarle tramite pip se non presenti. Ottenere il Client ID dell'API HighRadius, il Client Secret e l'URL di Base dal proprio amministratore di sistema. Questi si trovano tipicamente nella sezione Administration o Developer Portal di HighRadius.
Configurare le Credenziali API Aprite lo script Python fornito. Individuate la sezione di configurazione in alto. Sostituite i placeholder per CLIENT_ID, CLIENT_SECRET e BASE_URL. Assicuratevi che l'utente associato a queste credenziali abbia i permessi per accedere ai moduli Collections, Cash Application e Deductions.
Impostare i Parametri di Estrazione Dati Definite le variabili START_DATE e END_DATE nello script. Si raccomanda di estrarre dati in blocchi mensili o trimestrali per evitare timeout. Lo script si aspetta formati di data standard ISO 8601 (YYYY-MM-DD).
Esecuzione dello Script: Autenticazione Lo script esegue prima un flusso OAuth2 per ottenere un bearer token. Questo token è valido per un tempo limitato (di solito 1 ora). Lo script gestisce automaticamente il recupero iniziale del token.
Esecuzione dello Script: Recupero Dati Lo script interroga sequenzialmente specifici endpoint. Recupera prima i dati della fattura a livello di header. Poi itera attraverso endpoint correlati per Activities (Notes), Promises to Pay, Disputes e Payment History utilizzando i numeri di fattura come chiavi di riferimento ove necessario.
Trasformazione dei Dati e Mapping delle Attività Lo script elabora le risposte JSON grezze in una struttura di event log appiattita. Esegue il mapping di specifici codici HighRadius ai nomi di attività richiesti. Ad esempio, controlla il invoice_balance rispetto al total_amount per distinguere tra 'Partial Payment Posted' e 'Full Payment Received'. Calcola anche l'event 'Due Date Passed' confrontando la due date con la clearing date o la current date.
Gestione della Paginazione Le API di HighRadius di solito impaginano i risultati. Lo script fornito include un meccanismo a loop per recuperare tutte le pagine di dati finché non vengono restituiti ulteriori record. Assicurarsi che la connessione di rete sia stabile durante questo processo.
Consolidamento dei Dati Tutti gli elenchi estratti (Fatture, Attività, Dispute, Pagamenti) vengono uniti in un unico Pandas DataFrame. Lo script ordina questo DataFrame per InvoiceNumber e EventDateTime per garantire un flusso cronologico degli eventi.
Validazione e Controllo Qualità Prima di finalizzare, lo script stampa un riepilogo delle attività uniche estratte. Verificare che i conteggi appaiano ragionevoli rispetto ai volumi operativi. Controllare che la colonna EventDateTime sia formattata correttamente come YYYY-MM-DD HH:MM:SS.
Esportazione in CSV Il DataFrame finale viene esportato in un file chiamato HighRadius_EventLog.csv. Questo file è formattato con le colonne specifiche richieste per ProcessMind.
Revisione Finale Aprire il file CSV. Controllare eventuali valori NULL in InvoiceNumber o ActivityName. Assicurarsi che le date non siano nel futuro a meno che non si riferiscano a due date previste (anche se EventDateTime dovrebbe essere sempre passato o presente).
Caricamento su ProcessMind Importare il file CSV generato in ProcessMind. Mappare InvoiceNumber a Case ID, ActivityName ad Activity e EventDateTime a Timestamp.

Configurazione

API Base URL: Identificare se si sta connettendo a un ambiente di Produzione o Sandbox. La struttura dell'URL di solito differisce (ad esempio, https://[client].highradius.com/api vs https://[client]-sandbox.highradius.com/api).
Client Scope: Assicurarsi che l'API Client abbia accesso in read agli scope radiusOne, collections, deductions e cashApp.
Intervallo di Date: Mantenere le finestre di estrazione a 3 mesi o meno per ogni esecuzione se il volume delle transazioni è elevato (oltre 100k fatture al mese).
Limite di Paginazione: Lo script predefinito è 1000 record per pagina. Regolare il parametro limit nelle chiamate API se il server restituisce errori di timeout.
Throttle/Rate Limiting: HighRadius potrebbe imporre limiti di frequenza. Se si riscontrano errori HTTP 429, introdurre un comando time.sleep(1) all'interno dei loop di paginazione.

a Query di Esempio python

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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