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Il Suo Template dei dati relativi ai crediti commerciali

HighRadius

Attributi dei crediti verso clienti (19) Attività dei crediti verso clienti (13) Guide all’estrazione (2)

Il Suo Template dei dati relativi ai crediti commerciali

Questo Template illustra i componenti essenziali per analizzare i Workflow di fatturazione in HighRadius. Fornisce una panoramica strutturata dei punti dati necessari, delle tappe fondamentali del processo e dei passaggi tecnici richiesti per creare un Event Log completo. Seguendo questa guida, potrà mappare con successo il ciclo di recupero crediti e individuare opportunità per migliorare il flusso di cassa.

Attributi specifici del Suo processo
Tappe standardizzate delle attività
Istruzioni per l’estrazione da HighRadius

Non conosce ancora gli Event Log? Scopra come creare un Event Log per il Process Mining.

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Attributi dei crediti verso clienti

Questa tabella elenca i campi dati consigliati necessari per creare un Event Log dettagliato e analizzare le prestazioni della gestione delle fatture e del recupero crediti.

3 Obbligatorio 6 Consigliato 10 Facoltativo

	Nome	Descrizione
	Attività ActivityName	Nome dell’evento o dell’azione eseguita sulla fattura.
Descrizione Questo attributo registra il passaggio o l’azione specifica che si è verificata nel ciclo di vita credit-to-cash. Acquisisce eventi come la creazione della fattura, le comunicazioni automatiche, le chiamate degli agenti addetti alla riscossione, la registrazione delle contestazioni e l’applicazione dei pagamenti. Gli analisti utilizzano questo campo per ricostruire il flusso di processo e visualizzare la sequenza dei passaggi. Le variazioni nella sequenza di queste attività aiutano a identificare deviazioni dal processo, cicli di rilavorazione e comportamenti non conformi. Perché è importante Definisce i passaggi del processo ed è essenziale per la process discovery e l’analisi delle varianti. Dove reperirlo Log delle attività HighRadius, cronologia delle note o tabelle della cronologia delle transazioni Esempi Fattura creataSollecito di pagamento inviatoCaso di contestazione apertoPagamento completo ricevuto
	Numero fattura InvoiceNumber	Identificativo univoco del documento di fatturazione, che funge da case ID.
Descrizione L’Invoice Number è l’identificativo centrale per tracciare l’obbligazione finanziaria dalla creazione fino alla definizione 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 gli Event Log in istanze di processo distinte. Consente di calcolare i tempi di ciclo per fattura ed è la chiave primaria per unire i dati di processo con altre tabelle di dati master nell’ambiente HighRadius o nell’ERP di origine. Perché è importante Identifica il caso univoco e garantisce che tutti gli eventi siano associati correttamente alla specifica transazione finanziaria. Dove reperirlo Dati delle fatture HighRadius / tabella Header oppure ERP di origine, ad esempio SAP VBAK o Oracle Headers Esempi INV-2023-001900123456US-102938550002931
	Timestamp dell’evento EventDateTime	Data e ora specifiche in cui si è verificata l’attività.
Descrizione Questo attributo indica il momento esatto in cui si è verificato un evento nel sistema HighRadius. Fornisce la dimensione temporale necessaria per ordinare le attività e calcolare la durata tra i passaggi del processo. Nell’analisi, il timestamp viene utilizzato per calcolare i tempi di ciclo, come i Days Sales Outstanding (DSO) o il tempo di risoluzione delle contestazioni. Consente inoltre di analizzare il throughput e l’utilizzo delle risorse in periodi specifici. Perché è importante Una tempistica precisa è necessaria per calcolare tutti i KPI basati sulla durata e ordinare correttamente gli eventi. Dove reperirlo 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	Data entro la quale il cliente è contrattualmente tenuto a effettuare il pagamento.
Descrizione La Due Date è determinata dai termini di pagamento applicati alla data di creazione della fattura. Funge da scadenza obiettivo per il processo di riscossione. Il confronto tra la data di Full Payment Received e questo attributo consente di calcolare il Payment Term Compliance Rate. È fondamentale per stabilire se un pagamento è puntuale, in ritardo o anticipato. Perché è importante Punto di riferimento per determinare i ritardi e calcolare i Days Sales Outstanding (DSO). Dove reperirlo Tabella Invoice Header, campo Due Date Esempi 2023-11-302023-12-15
	È automatizzato IsAutomated	Indicatore che segnala se l’attività è stata eseguita dal sistema senza intervento umano.
Descrizione Questo attributo booleano distingue tra i passaggi eseguiti dal motore di automazione HighRadius, come le comunicazioni automatiche o l’abbinamento degli incassi, e i passaggi manuali eseguiti dagli utenti. È fondamentale per il Cash Application Automation Tracker e per il KPI Touchless Invoice Rate. Consente agli analisti di misurare il ROI dell’automazione e identificare i passaggi del processo che richiedono ancora un intervento manuale significativo. Perché è importante Misura l’efficienza dell’implementazione di HighRadius. Dove reperirlo Activity Log, verifica tra utente di sistema e utente umano Esempi truefalse
	Importo della fattura InvoiceAmount	Valore monetario complessivo della fattura.
Descrizione Questo attributo rappresenta l’importo totale originariamente fatturato al cliente. Costituisce la base per calcolare i saldi ancora da incassare e valutare l’impatto finanziario delle contestazioni o dei ritardi. L’analisi di Process Mining utilizza questo campo per ponderare i casi in base al valore. Ad esempio, consente di distinguere le riscossioni prioritarie di importo elevato dal rumore amministrativo di basso valore nel KPI «Low Value Dispute Volume». Perché è importante Consente di ponderare l’analisi in base all’impatto finanziario, anziché al solo numero di casi. Dove reperirlo Tabella Invoice Header, campo Amount Esempi 1500.00250.5010000.00
	Nome del cliente CustomerName	Nome dell’account cliente associato alla fattura.
Descrizione Questo attributo identifica il soggetto responsabile del pagamento della fattura. In HighRadius, è collegato al record dei dati master del debitore. Analizzare le prestazioni del processo per nome del cliente mette in evidenza gli account specifici che potrebbero richiedere strategie di riscossione personalizzate o presentare ritardi di pagamento ricorrenti. Supporta il Dashboard «Customer Risk and Aging Matrix». Perché è importante Essenziale per segmentare l’analisi per account e individuare i clienti problematici. Dove reperirlo Dati master del cliente o intestazione della fattura Esempi Acme CorpGlobal IndustriesTechStart IncRetail Giant Ltd
	Nome dell’agente addetto alla riscossione CollectorName	Nome dell’agente o dell’utente responsabile dell’attività di riscossione.
Descrizione Questo attributo identifica l’utente o l’agente HighRadius specifico che ha eseguito attività manuali, come registrare una chiamata, inviare un’e-mail personalizzata o analizzare una contestazione. Viene utilizzato nel Dashboard «Collector Productivity Benchmarks» per valutare le prestazioni individuali e la distribuzione del carico di lavoro. Aiuta i responsabili a individuare le esigenze formative o a riequilibrare i portafogli all’interno del team di riscossione. Perché è importante Consente di analizzare le prestazioni a livello di risorsa. Dove reperirlo Activity Log / tabella degli utenti Esempi John DoeJane SmithAmministratore di sistemaCollectionAgent_01
	Scostamento dai termini di pagamento PaymentTermVariance	Il numero di giorni tra la data di scadenza e la data di pagamento.
Descrizione Questo attributo calcolato misura lo scostamento rispetto ai termini di pagamento concordati. Un numero positivo indica un pagamento effettuato in ritardo, mentre un numero negativo indica un pagamento anticipato. È la metrica diretta per l’audit sulla Conformità ai termini di pagamento. Aggregando questo scostamento, le aziende possono identificare i clienti sistematicamente morosi e adeguare di conseguenza i termini di credito o le strategie di recupero crediti. Perché è importante Misura diretta dell’aderenza del cliente ai termini contrattuali. Dove reperirlo Calcolato a partire da Data di scadenza e Data di pagamento Esempi 5 giorni-2 giorni0 giorni
	Codice del motivo della contestazione DisputeReasonCode	Codice della categoria assegnato a un caso di contestazione.
Descrizione Questo attributo classifica la natura del rifiuto del cliente di effettuare il pagamento, ad esempio «Pricing Error», «Damaged Goods» o «Missing Documentation». In HighRadius Deductions Cloud, si tratta di codici standard. L’analisi di questi codici aiuta a identificare le cause profonde del mancato pagamento. Aggregare questi dati consente all’azienda di correggere i problemi a monte nelle vendite o nella logistica che causano ritardi nella riscossione a valle. Perché è importante Fondamentale per la Root Cause Analysis dei pagamenti ritardati. Dove reperirlo Modulo di gestione delle contestazioni e delle deduzioni Esempi P01 (Prezzi)Q02 (Qualità)S03 (Ammanco)Errore amministrativo
	Codice valuta CurrencyCode	Il codice valuta ISO dell’importo della fattura.
Descrizione Questo attributo specifica la valuta in cui è stata emessa la fattura, ad esempio USD, EUR o GBP. Nell’analisi di un processo globale, è necessario per interpretare correttamente i campi Importo fattura e Importo aperto. Garantisce che le aggregazioni vengano gestite correttamente, in genere convertendo gli importi in una valuta di reporting. Perché è importante Necessario per aggregazioni finanziarie accurate in ambienti con più valute. Dove reperirlo Testata fattura Esempi USDEURGBPJPY
	Data della promessa di pagamento PromiseToPayDate	Data in cui il cliente ha promesso di effettuare un pagamento.
Descrizione Questo attributo registra la data dell’impegno comunicata dal cliente durante un’interazione di riscossione. È una funzionalità chiave di HighRadius Collections Cloud. Utilizzata nel Promise to Pay Reliability Index, questa data viene confrontata con la data effettiva del pagamento per stabilire se il cliente ha mantenuto la promessa. Aiuta a valutare la qualità dell’impegno e l’efficacia della negoziazione dell’agente addetto alla riscossione. Perché è importante Fondamentale per prevedere il flusso di cassa e misurare l’affidabilità del cliente. Dove reperirlo Modulo Collections / tabella delle transazioni P2P Esempi 2023-12-102023-12-20
	Importo aperto OpenAmount	Il saldo ancora non pagato della fattura.
Descrizione Questo attributo tiene traccia dell’importo ancora dovuto dal cliente. Si aggiorna quando vengono registrati pagamenti parziali. È essenziale per l’analisi della complessità dei pagamenti parziali. Consente agli analisti di filtrare le fatture completamente aperte rispetto a quelle parzialmente pagate e di dare priorità alle attività di recupero sugli importi aperti di maggiore valore. Perché è importante Essenziale per determinare l’esposizione attuale e l’efficacia delle attività di recupero parziale. Dove reperirlo Testata fattura / Tabella delle partite aperte Esempi 0.00500.0012000.00
	Rating creditizio CreditRating	Punteggio o valutazione dell’affidabilità creditizia assegnato al cliente.
Descrizione Questo attributo riflette il livello di rischio del cliente, spesso ricavato da agenzie di informazioni creditizie o dal sistema di scoring interno di HighRadius Credit Cloud. È una dimensione della Customer Risk and Aging Matrix. Analizzare l’anzianità in relazione al rating creditizio aiuta a identificare i rischi di elevata esposizione, nei quali clienti con valutazioni basse presentano saldi ancora da incassare di importo significativo. Perché è importante Essenziale per la gestione del rischio e la definizione delle priorità nelle attività di recupero crediti. Dove reperirlo Modulo di gestione del credito / Anagrafica clienti Esempi AAAB+Rischio elevatoRischio basso
	Regione Region	La regione geografica associata alla fattura o al cliente.
Descrizione Questo attributo definisce l’area geografica, ad esempio «Nord America», «EMEA» o «APAC», rilevante per la transazione. È utile per il benchmarking regionale e per comprendere in che modo le differenze culturali o normative influenzino i comportamenti di pagamento e la velocità di recupero crediti. È particolarmente indicato per la reportistica direzionale di alto livello. Perché è importante Supporta l’analisi delle prestazioni su base geografica. Dove reperirlo Dati master del cliente o intestazione della fattura Esempi NAEMEALATAMAPAC
	Segmento cliente CustomerSegment	Classificazione del cliente in base a dimensioni, settore o valore strategico.
Descrizione Questo attributo raggruppa i clienti in categorie come «Strategic», «Mid-Market», «SMB» o «High Risk». Viene utilizzato nel Dashboard «Dispute Resolution Performance» per verificare se i diversi segmenti ricevono livelli di servizio differenti. Garantisce che ai clienti di alto valore venga dedicata un’attenzione adeguata durante il processo di riscossione. Perché è importante Segmenta l’analisi per allinearla alla strategia aziendale e agli accordi sui livelli di servizio. Dove reperirlo Dati master del cliente Esempi Cliente strategico principaleVendita all'ingrossoVendita al dettaglioPubblica amministrazione
	Sistema di origine SourceSystem	Nome del sistema da cui provengono i dati.
Descrizione Questo attributo indica se il dato è stato generato direttamente nei moduli della piattaforma HighRadius, come Collections Cloud o Cash Application Cloud, oppure se è stato acquisito da un sistema ERP esterno, come SAP o Oracle. È utile per la data lineage e la validazione. Nell’analisi degli attriti di processo, conoscere il sistema di origine aiuta a stabilire se i ritardi siano causati da latenze di integrazione o dai tempi di elaborazione del sistema nativo. Perché è importante Fornisce il contesto sull’origine dei dati, soprattutto in ambienti in cui più ERP alimentano HighRadius. Dove reperirlo Configurazione di sistema o valore codificato in base alla logica di estrazione Esempi HighRadiusSAP ECCOracle NetSuiteMicrosoft Dynamics
	Ultimo aggiornamento dei dati LastDataUpdate	Timestamp dell’ultimo aggiornamento dei dati nel modello di Process Mining.
Descrizione Questo attributo registra il momento in cui il record è stato estratto o aggiornato l’ultima volta nel dataset di Process Mining. Garantisce agli analisti visibilità sull’attualità dei dati e sulla possibile latenza della reportistica. È particolarmente importante per i Dashboard di monitoraggio continuo, nei quali gli utenti devono sapere se stanno consultando dati in tempo reale o un’istantanea del giorno precedente. Perché è importante Garantisce trasparenza sull’aggiornamento dei dati utilizzati per i KPI. Dove reperirlo Timestamp ETL Esempi 2023-12-01T00:00:00Z2023-12-02T06:00:00Z
	Unità aziendale BusinessUnit	Divisione interna o società controllata che ha emesso la fattura.
Descrizione Questo attributo segmenta i dati in base alla struttura organizzativa, ad esempio «North America Sales», «EMEA Services» o specifiche divisioni di prodotto. Consente al Payment Term Compliance Audit di confrontare le prestazioni tra le diverse aree dell’organizzazione. Aiuta a stabilire se i problemi di riscossione siano sistemici o circoscritti a specifiche prassi aziendali. Perché è importante Consente un’analisi comparativa tra diverse aree organizzative. Dove reperirlo Mappatura Invoice Header / ERP Esempi Elettronica di consumoComponenti industrialiServizi softwareNA-West

Obbligatorio Consigliato Facoltativo

Attività dei crediti verso clienti

Queste voci rappresentano i passaggi fondamentali del processo e le tappe transazionali da acquisire per visualizzare il percorso completo delle Sue fatture.

8 Consigliato 5 Facoltativo

	Attività	Descrizione
	Caso di contestazione aperto	Creazione di un caso di deduzione o contestazione collegato alla fattura, che indica il rifiuto del cliente di pagare una parte o la totalità del saldo.
Perché è importante Attiva l’analisi «Dispute Resolution Performance» e sospende i solleciti standard per l’importo contestato. Dove reperirlo Modulo Deductions/Disputes; timestamp di creazione dell’ID del caso collegato alla fattura. Acquisizione Registrato quando viene generato il caso di contestazione Tipo di evento explicit
	Contestazione risolta	Conclusione dell’analisi della contestazione, con conseguente decisione, ad esempio deduzione valida o richiesta non valida.
Perché è importante Evento di arresto del conteggio per il «Dispute Resolution Cycle Time». I ritardi in questa fase incidono direttamente sull’anzianità. Dove reperirlo Modulo Deductions; modifica dello stato a «Closed», «Resolved» o «Approved». Acquisizione Confrontare il campo dello stato prima e dopo Tipo di evento inferred
	Estratto conto bancario abbinato	Il motore Cash Application, oppure un utente, collega correttamente una riga dell’estratto conto bancario a questa specifica fattura.
Perché è importante Metrica fondamentale per l’«Automated Cash Application Rate». Distingue tra ricezione dei fondi e applicazione dei fondi. Dove reperirlo Modulo Cash Application; creazione del record di abbinamento. Acquisizione Registrato quando la regola di abbinamento viene eseguita Tipo di evento explicit
	Fattura chiusa	Modifica finale dello stato, con cui il saldo della fattura diventa zero e la fattura viene chiusa nel sistema.
Perché è importante Timestamp finale per l’«Average Days Sales Outstanding». Rappresenta il completamento del processo. Dove reperirlo Tabella Invoice Header; Status = «Closed» o «Cleared». Acquisizione Confrontare il campo dello stato prima e dopo Tipo di evento inferred
	Fattura creata	Creazione iniziale o acquisizione della fattura nella piattaforma HighRadius dal sistema ERP. Questo evento stabilisce l’inizio del ciclo di riscossione.
Perché è importante Stabilisce il timestamp di riferimento per i calcoli dell’anzianità e per le metriche dei Days Sales Outstanding (DSO). Dove reperirlo Tabella Open Invoices o log di Data Integration in cui il numero della fattura compare per la prima volta. Acquisizione Registrato quando il record viene inserito nella tabella dell’intestazione della fattura Tipo di evento explicit
	Pagamento completo ricevuto	Ricezione di fondi che estingue completamente il debito. Questa è la data effettiva del pagamento ai fini del calcolo dell’anzianità.
Perché è importante Utilizzato per calcolare il «Promise to Pay Fulfillment Rate» e confrontare il flusso di cassa effettivo con quello previsto. Dove reperirlo Data della transazione di pagamento associata al documento finale di chiusura. Acquisizione Data della transazione di chiusura del pagamento registrata Tipo di evento explicit
	Promessa di pagamento creata	Impegno formale registrato nel sistema, con cui il cliente promette di pagare un importo specifico entro una data specifica.
Perché è importante Essenziale per il «Promise to Pay Reliability Index», che consente di prevedere il flusso di cassa e misurare l’affidabilità del cliente. Dove reperirlo Modulo o scheda P2P (Promise to Pay) collegato alla fattura. Acquisizione Registrato quando viene creato il record P2P Tipo di evento explicit
	Sollecito di pagamento inviato	Comunicazione automatizzata, tramite e-mail o lettera, inviata al cliente attraverso il modulo Collections. Tiene traccia dell’esecuzione della strategia di sollecito.
Perché è importante È fondamentale per il Dashboard «Collection Reminder Effectiveness», che misura se la comunicazione genera effettivamente un pagamento. Dove reperirlo Scheda Correspondence History o log delle comunicazioni collegati all’Invoice ID. Acquisizione Registrato quando la strategia di sollecito esegue un’azione Tipo di evento explicit
	Chiamata di riscossione registrata	Nota o interazione manuale registrata da un agente addetto alla riscossione in merito a questa fattura. Indica un intervento umano nel processo.
Perché è importante Supporta i «Collector Productivity Benchmarks» e distingue tra attività di riscossione automatizzate e manuali. Dove reperirlo Scheda Notes/History all’interno del modulo Collections. Acquisizione Registrato quando l’utente salva una nota relativa alla chiamata Tipo di evento explicit
	Contestazione in esame	Il caso di contestazione passa dallo stato «New» a uno stato di analisi attiva. Rappresenta l’inizio del lavoro effettivo da parte dell’analista.
Perché è importante Utilizzato nel «Dispute Workflow Bottleneck Finder» per misurare il ritardo tra la creazione e l’inizio dell’attività effettiva. Dove reperirlo Audit log del modulo Deductions; modifica dello stato a «In Progress» o «Researching». Acquisizione Confrontare il campo dello stato prima e dopo Tipo di evento inferred
	Data di scadenza superata	Evento calcolato che indica che la fattura rimane aperta oltre la data prevista dai termini di pagamento concordati.
Perché è importante Fondamentale per il «Payment Term Compliance Audit». Segna il passaggio da non scaduta a scaduta. Dove reperirlo Calcolato confrontando l’Invoice Due Date con la Current Date, se la fattura è aperta, oppure con la Payment Date, se è chiusa. Acquisizione Derivato dal confronto tra il campo Due Date e l’Activity Date Tipo di evento calculated
	Nota di credito emessa	Viene generata una nota di credito per compensare il saldo della fattura, spesso a seguito della risoluzione valida di una contestazione o di un reso.
Perché è importante Tiene traccia della «Credit Memo Processing Efficiency» e del ritardo tra la risoluzione della contestazione e la registrazione contabile. Dove reperirlo Log di sincronizzazione ERP o tabella Credit Memo collegata all’Invoice ID originale. Acquisizione Registrato quando il documento CM viene collegato alla fattura Tipo di evento explicit
	Pagamento parziale registrato	Pagamento applicato a copertura solo di una parte dell’importo totale della fattura, lasciando un saldo residuo.
Perché è importante Alimenta la «Partial Payment Complexity Analysis» e indica un potenziale attrito nell’applicazione degli incassi. Dove reperirlo Modulo Cash Application; transazione di pagamento collegata alla fattura in cui Payment Amount < Open Amount. Acquisizione Registrato quando il pagamento viene applicato ma lo stato rimane aperto Tipo di evento explicit

Consigliato Facoltativo

Guide all’estrazione

Come ottenere i Suoi dati da HighRadius

Passaggi

Acceda alla piattaforma HighRadius Integrated Receivables e apra il modulo Analytics o Reports.
Individui il Template del report Transaction History o Open Items. Probabilmente dovrà configurare tre esportazioni separate per acquisire l’intero ciclo di vita: Invoice Header Data, Collection Activities e Dispute/Deduction History.
Configuri l’esportazione Invoice Header: selezioni le colonne Invoice Number, Customer Name, Invoice Amount, Invoice Date, Due Date, Clear Date e Final Status. Applichi i filtri per i Company Codes pertinenti e per un intervallo di date di creazione che copra il periodo analizzato con il Process Mining.
Configuri l’esportazione Collection Activities: selezioni le colonne Invoice Number, Activity Type (Call, Email, Note), Activity Date, Collector Name e i dettagli Promise to Pay. Si assicuri di includere sia le azioni automatiche del sistema sia i log delle attività manuali degli utenti.
Configuri l’esportazione Dispute History: selezioni le colonne Invoice Number, Dispute Case ID, Dispute Amount, Status Change Date, Reason Code e Resolution Date. In questo modo acquisirà il ciclo di vita delle deduzioni.
Configuri l’esportazione Payment/Cash App: selezioni le colonne Invoice Number, Payment Reference, Payment Date, Payment Amount e Payment Type (Partial, Full, Credit Memo).
Esegua i report ed esporti i risultati in formato CSV.
Importi questi file CSV in un database di staging o in uno strumento di trasformazione dei dati, come Python/Pandas o un database SQL, per eseguire le operazioni di unificazione.
Esegua lo script di trasformazione fornito nella sezione Query per standardizzare i nomi delle colonne, calcolare gli eventi derivati, come Due Date Passed, e riunire le diverse fonti in un unico Event Log.
Verifichi che i formati delle date siano coerenti, preferibilmente secondo lo standard ISO 8601, e che Invoice Number sia formattato nello stesso modo in tutti i file, ad esempio rimuovendo gli zeri iniziali se non sono coerenti.
Esporti il risultato finale in un unico file CSV.
Carichi il CSV finale in ProcessMind, associando InvoiceNumber a Case ID, EventDateTime a Timestamp e ActivityName a Activity.

Configurazione

Intervallo di date: selezioni un periodo mobile, ad esempio gli ultimi 12 mesi, basato su Invoice Creation Date, così da acquisire l’intero ciclo di vita.
Fonti dei dati: è necessario poter accedere ai moduli Collections, Cash Application e Deductions di HighRadius.
Granularità: si assicuri che i report siano generati a livello di Invoice, non a livello di Account o Summary.
Autorizzazioni utente: l’utente che estrae i dati deve disporre dei privilegi Reporting o Analytics Admin per accedere ai log storici delle attività.
Azioni di sistema: abiliti esplicitamente i filtri che includono le azioni System o Automated User nei log delle attività, così da acquisire le comunicazioni automatiche.
Mappatura necessaria: potrebbe essere necessario associare i tipi di attività di HighRadius ai nomi standard delle attività di Process Mining, ad esempio mappando 'Dunning Letter' su 'Payment Reminder Sent'.

a Query di esempio sql

/* 
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

Passaggi

Prerequisiti e configurazione dell’ambiente Si assicuri che sia installato Python 3.8 o una versione successiva. Avrà bisogno delle librerie requests e pandas; se non sono presenti, le installi tramite pip. Richieda all’amministratore di sistema il Client ID API, il Client Secret e il Base URL di HighRadius. In genere questi dati si trovano nella sezione Administration o Developer Portal di HighRadius.
Configurazione delle credenziali API Apra lo script Python fornito. Individui la sezione di configurazione all’inizio del file e sostituisca i segnaposto CLIENT_ID, CLIENT_SECRET e BASE_URL. Si assicuri che l’utente associato a queste credenziali disponga delle autorizzazioni necessarie per accedere ai moduli Collections, Cash Application e Deductions.
Impostazione dei parametri di estrazione Definisca nello script le variabili START_DATE e END_DATE. È consigliabile estrarre i dati in blocchi mensili o trimestrali per evitare timeout. Lo script prevede formati di data ISO 8601 standard (YYYY-MM-DD).
Esecuzione dello script: autenticazione Lo script esegue innanzitutto un flusso OAuth2 per ottenere un bearer token. Il token è valido per un periodo limitato, generalmente un’ora. Il recupero iniziale del token viene gestito automaticamente dallo script.
Esecuzione dello script: recupero dei dati Lo script interroga in sequenza endpoint specifici. Recupera innanzitutto i dati delle fatture a livello di intestazione, quindi scorre gli endpoint correlati per Activities (Notes), Promises to Pay, Disputes e Payment History, utilizzando Invoice Numbers come chiavi di riferimento quando necessario.
Trasformazione dei dati e mappatura delle attività Lo script elabora le risposte JSON grezze trasformandole in una struttura di Event Log appiattita. Associa specifici codici HighRadius agli Activity Names richiesti. Ad esempio, confronta invoice_balance con total_amount per distinguere tra 'Partial Payment Posted' e 'Full Payment Received'. Calcola inoltre l’evento 'Due Date Passed' confrontando la data di scadenza con la data di clearing o con la data corrente.
Gestione della paginazione Le API HighRadius utilizzano generalmente la paginazione. Lo script fornito include un ciclo che recupera tutte le pagine di dati finché non vengono restituiti altri record. Durante questa procedura si assicuri che la connessione di rete sia stabile.
Consolidamento dei dati Tutti gli elenchi estratti, ovvero Invoices, Activities, Disputes e Payments, vengono uniti in un unico DataFrame Pandas. Lo script ordina il DataFrame in base a InvoiceNumber e EventDateTime per garantire un flusso cronologico degli eventi.
Convalida e controllo della qualità Prima di finalizzare l’operazione, lo script stampa un riepilogo delle attività univoche estratte. Verifichi che i conteggi siano ragionevoli rispetto ai volumi operativi. Controlli 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 denominato HighRadius_EventLog.csv. Il file contiene le colonne specifiche richieste da ProcessMind.
Verifica finale Apra il file CSV e controlli la presenza di eventuali valori NULL in InvoiceNumber o ActivityName. Si assicuri che le date non siano future, salvo quando si riferiscono a date di scadenza previste; EventDateTime dovrebbe comunque indicare sempre un momento passato o presente.
Caricamento in ProcessMind Importi in ProcessMind il file CSV generato. Associ InvoiceNumber a Case ID, ActivityName a Activity ed EventDateTime a Timestamp.

Configurazione

API Base URL: verifichi se la connessione avviene a un ambiente Production o Sandbox. La struttura dell’URL è generalmente diversa, ad esempio https://[client].highradius.com/api rispetto a https://[client]-sandbox.highradius.com/api.
Ambito del client: si assicuri che l’API Client disponga dell’accesso read agli ambiti radiusOne, collections, deductions e cashApp.
Intervallo di date: se il volume delle transazioni è elevato, oltre 100.000 fatture al mese, limiti a 3 mesi o meno il periodo di estrazione per ogni esecuzione.
Limite di paginazione: per impostazione predefinita, lo script recupera 1.000 record per pagina. Modifichi il parametro limit nelle chiamate API se il server restituisce errori di timeout.
Throttling e limitazione della frequenza: HighRadius potrebbe applicare limiti di frequenza. Se riscontra errori HTTP 429, inserisca un comando time.sleep(1) all’interno dei cicli 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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