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Il template dei dati per i crediti verso clienti

HighRadius

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

Il template dei dati per i crediti verso clienti

Questo template illustra gli elementi essenziali per analizzare i flussi di fatturazione in HighRadius. Offre una panoramica strutturata dei dati necessari, delle tappe del processo e dei passaggi tecnici richiesti per creare un Event Log completo. Seguendo questa guida, potrà mappare il ciclo di recupero crediti e individuare opportunità per migliorare i flussi di cassa.

Attributi specifici dei dati del processo
Tappe standard 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 per creare un Event Log dettagliato e analizzare la gestione delle fatture e l’efficacia 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 la fase o l’azione specifica che si è verificata nel ciclo di vita dal credito all’incasso. Comprende eventi come la creazione della fattura, l’invio di comunicazioni automatiche, le chiamate degli addetti al recupero crediti, la registrazione delle contestazioni e l’applicazione dei pagamenti. Gli analisti utilizzano questo campo per ricostruire il flusso del processo e visualizzare la sequenza delle fasi. Le variazioni nella sequenza delle attività aiutano a individuare deviazioni del processo, cicli di rilavorazione e comportamenti non conformi. Perché è importante Definisce le fasi del processo ed è essenziale per l’individuazione dei processi e l’analisi delle varianti. Dove reperirli Log delle attività, cronologia delle note o tabelle della cronologia delle transazioni di HighRadius Esempi Fattura creataPromemoria di pagamento inviatoContestazione apertaPagamento integrale ricevuto
	Numero della fattura InvoiceNumber	Identificativo univoco del documento di fatturazione, utilizzato come ID del caso.
Descrizione Il numero della fattura è l’identificativo centrale per tracciare l’obbligazione finanziaria dalla creazione fino al saldo finale. Collega tutte le attività correlate, comprese le contestazioni, le promesse di pagamento e i pagamenti, in un’unica cronologia del caso. Nell’analisi, questo attributo consente di raggruppare gli Event Log in istanze di processo distinte. Permette di calcolare i tempi di ciclo per fattura ed è la chiave primaria per unire i dati di processo ad altre tabelle di dati anagrafici nell’ambiente HighRadius o nell’ERP di origine. Perché è importante Identifica il caso in modo univoco e garantisce che tutti gli eventi siano associati correttamente alla specifica transazione finanziaria. Dove reperirli Dati delle fatture HighRadius / tabella delle intestazioni o ERP di origine (ad esempio, SAP VBAK, Oracle Headers) Esempi INV-2023-001900123456US-102938550002931
	Timestamp dell’evento EventDateTime	Data e ora esatte 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 le fasi del processo. Nell’analisi, il timestamp viene utilizzato per calcolare i tempi di ciclo, ad esempio i giorni medi di incasso (DSO) o il tempo di risoluzione delle contestazioni. Consente inoltre di analizzare la produttività e l’utilizzo delle risorse in periodi specifici. Perché è importante Per calcolare tutti i KPI basati sulla durata e ordinare correttamente gli eventi, è necessario disporre di orari precisi. Dove reperirli Colonna dei timestamp nei log delle transazioni HighRadius Esempi 2023-10-01T08:30:00Z2023-10-15T14:22:10Z2023-11-05T09:15:00Z
	Automatizzata IsAutomated	Indicatore che specifica se l’attività è stata eseguita dal sistema senza intervento umano.
Descrizione Questo attributo booleano distingue le fasi eseguite dal motore di automazione HighRadius, come l’invio automatico delle comunicazioni o l’abbinamento degli incassi, da quelle svolte manualmente dagli utenti. È fondamentale per il monitoraggio dell’automazione della registrazione degli incassi e per il KPI sul tasso di fatture gestite senza intervento manuale. Consente agli analisti di misurare il ritorno sull’investimento dell’automazione e di individuare le fasi del processo che richiedono ancora un notevole intervento manuale. Perché è importante Misura l’efficienza dell’implementazione di HighRadius. Dove reperirli Log delle attività (verifica tra utente di sistema e utente umano) Esempi truefalse
	Data di scadenza DueDate	Data entro la quale il cliente è tenuto contrattualmente a pagare.
Descrizione La data di scadenza è determinata dai termini di pagamento applicati alla data di creazione della fattura. Rappresenta la scadenza prevista per il processo di recupero crediti. Confrontando la data di ricezione del pagamento integrale con questo attributo è possibile calcolare il tasso di conformità ai termini di pagamento. È fondamentale per stabilire se un pagamento è puntuale, in ritardo o anticipato. Perché è importante Il riferimento per determinare i ritardi e calcolare i giorni medi di incasso (DSO). Dove reperirli Tabella delle intestazioni delle fatture (campo Due Date) Esempi 2023-11-302023-12-15
	Importo della fattura InvoiceAmount	Importo monetario totale della fattura.
Descrizione Questo attributo rappresenta l’importo totale originariamente fatturato al cliente. È il valore di riferimento per calcolare i saldi in sospeso 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 loro valore. Ad esempio, consente di distinguere le attività prioritarie di recupero crediti per importi elevati dalle attività amministrative di scarso valore, nell’ambito del KPI sul volume delle contestazioni di importo ridotto. Perché è importante Consente di ponderare l’analisi in base all’impatto finanziario, anziché limitarsi a contare i casi. Dove reperirli Tabella delle intestazioni delle fatture (campo Amount) Esempi 1500.00250.5010000.00
	Nome del cliente CustomerName	Nome del cliente associato alla fattura.
Descrizione Questo attributo identifica il soggetto responsabile del pagamento della fattura. In HighRadius è collegato al record anagrafico del debitore. L’analisi delle prestazioni del processo per cliente mette in evidenza i conti che potrebbero richiedere strategie di recupero crediti mirate o che presentano ritardi di pagamento ricorrenti. Supporta la Dashboard «Matrice del rischio cliente e dell’anzianità dei crediti». Perché è importante È essenziale per segmentare l’analisi per conto e individuare i clienti con problemi di pagamento. Dove reperirli Dati anagrafici dei clienti o intestazione della fattura Esempi Acme CorpGlobal IndustriesTechStart IncRetail Giant Ltd
	Nome dell’addetto al recupero crediti CollectorName	Nome dell’addetto o dell’utente responsabile dell’attività di recupero crediti.
Descrizione Questo attributo identifica l’utente o l’addetto HighRadius che ha svolto attività manuali, come registrare una chiamata, inviare un’e-mail personalizzata o rivedere una contestazione. Viene utilizzato nella Dashboard «Valori di riferimento della produttività degli addetti al recupero crediti» per valutare le prestazioni individuali e la distribuzione del carico di lavoro. Aiuta i responsabili a individuare le esigenze di formazione o a riequilibrare i portafogli del team di recupero crediti. Perché è importante Consente di analizzare le prestazioni a livello di risorsa. Dove reperirli Log delle attività / tabella degli utenti Esempi John DoeJane SmithAmministratore di sistemaAddettoRecuperoCrediti_01
	Scostamento dai termini di pagamento PaymentTermVariance	Numero di giorni tra la data di scadenza e quella del pagamento.
Descrizione Questo attributo calcolato misura lo scostamento rispetto ai termini di pagamento concordati. Un valore positivo indica un pagamento in ritardo, mentre un valore negativo indica un pagamento anticipato. È la metrica diretta per la verifica della conformità ai termini di pagamento. Aggregando gli scostamenti, le aziende possono individuare i clienti che pagano sistematicamente in ritardo e adeguare di conseguenza le condizioni di credito o le strategie di recupero. Perché è importante Misura direttamente il rispetto delle condizioni contrattuali da parte del cliente. Dove reperirli Calcolato in base alla data di scadenza e alla data del pagamento Esempi 5 giorni-2 giorni0 giorni
	Area geografica Region	Area geografica associata alla fattura o al cliente.
Descrizione Questo attributo indica l’area geografica pertinente alla transazione, ad esempio «Nord America», «EMEA» o «APAC». È utile per confrontare i risultati tra aree geografiche e capire in che modo le differenze culturali o normative incidono sulle abitudini di pagamento e sui tempi di recupero. Consente inoltre di preparare report di sintesi per la direzione. Perché è importante Consente di analizzare i risultati per area geografica. Dove reperirli Dati anagrafici dei clienti o intestazione della fattura Esempi Nord AmericaEMEAAmerica LatinaAPAC
	Codice del motivo della contestazione DisputeReasonCode	Codice della categoria assegnata a una pratica di contestazione.
Descrizione Questo attributo classifica il motivo per cui il cliente rifiuta di pagare, ad esempio «Errore di prezzo», «Merce danneggiata» o «Documentazione mancante». In HighRadius Deductions Cloud vengono utilizzati codici standard. L’analisi di questi codici aiuta a individuare le cause profonde dei mancati pagamenti. L’aggregazione dei dati consente all’azienda di correggere i problemi a monte nelle vendite o nella logistica che causano ritardi nel recupero crediti. Perché è importante Fondamentale per l’analisi delle cause profonde dei ritardi di pagamento. Dove reperirli Modulo di gestione delle contestazioni e delle detrazioni Esempi P01 (Prezzo)Q02 (Qualità)S03 (Ammanco)Errore amministrativo
	Codice valuta CurrencyCode	Codice ISO della valuta dell’importo fatturato.
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 residuo. Consente di aggregare i dati correttamente, di norma convertendoli nella valuta di rendicontazione. Perché è importante È necessario per aggregare correttamente i dati finanziari in contesti con più valute. Dove reperirli Intestazione fattura Esempi USDEURGBPJPY
	Data promessa per il pagamento PromiseToPayDate	La data in cui il cliente si è impegnato a effettuare un pagamento.
Descrizione Questo attributo registra la data di pagamento concordata dal cliente durante un contatto per il recupero crediti. È una funzionalità chiave di HighRadius Collections Cloud. Utilizzata nell’indice di affidabilità delle promesse di pagamento, questa data viene confrontata con quella del pagamento effettivo per verificare se il cliente ha mantenuto l’impegno. Consente di valutare la qualità dell’accordo e l’efficacia della negoziazione condotta dall’addetto al recupero crediti. Perché è importante È fondamentale per prevedere i flussi di cassa e valutare l’affidabilità dei clienti. Dove reperirli Modulo di recupero crediti / tabella delle transazioni P2P Esempi 2023-12-102023-12-20
	Importo residuo OpenAmount	Saldo ancora da pagare sulla fattura.
Descrizione Questo attributo tiene traccia dell’importo ancora dovuto dal cliente e si aggiorna quando vengono registrati pagamenti parziali. È essenziale per l’analisi della complessità dei pagamenti parziali. Consente agli analisti di distinguere le fatture interamente insolute da quelle pagate solo in parte e di dare priorità al recupero degli importi insoluti più elevati. Perché è importante È fondamentale per determinare l’esposizione attuale e valutare l’efficacia del recupero parziale. Dove reperirli Intestazione fattura / tabella delle partite aperte Esempi 0.00500.0012000.00
	Rating creditizio CreditRating	Punteggio o rating di affidabilità creditizia assegnato al cliente.
Descrizione Questo attributo indica il livello di rischio del cliente, spesso ricavato da agenzie di rating o da valutazioni interne di HighRadius Credit Cloud. È una dimensione della matrice del rischio e dell’anzianità dei crediti dei clienti. Analizzare l’anzianità dei crediti in relazione al rating creditizio aiuta a individuare le esposizioni elevate, ad esempio quando i clienti con rating basso presentano ingenti saldi insoluti. Perché è importante È essenziale per la gestione del rischio e la definizione delle priorità nel recupero crediti. Dove reperirli Modulo di gestione del credito / anagrafica clienti Esempi AAAB+Alto rischioBasso rischio
	Segmento cliente CustomerSegment	Classificazione del cliente in base alle dimensioni, al settore o al valore strategico.
Descrizione Questo attributo suddivide i clienti in fasce, ad esempio «Strategici», «Medie imprese», «Piccole e medie imprese» o «Alto rischio». Viene utilizzato nella Dashboard delle prestazioni della risoluzione delle contestazioni per verificare se i diversi segmenti ricevono livelli di servizio differenti. Aiuta a garantire che i clienti di maggior valore ricevano l’attenzione adeguata durante il processo di recupero crediti. Perché è importante Analisi dei segmenti per allineare le attività alla strategia aziendale e agli accordi sui livelli di servizio. Dove reperirli Dati anagrafici dei clienti Esempi Cliente strategico chiaveCommercio all’ingrossoCommercio al dettaglioPubblica amministrazione
	Sistema di origine SourceSystem	Nome del sistema da cui provengono i dati.
Descrizione Questo attributo indica se il dato proviene direttamente dai 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 tracciare la provenienza dei dati e convalidarli. Quando si analizzano gli ostacoli nei processi, conoscere il sistema di origine aiuta a capire se i ritardi dipendono dai tempi di integrazione o dall’elaborazione nel sistema stesso. Perché è importante Fornisce informazioni sull’origine dei dati, soprattutto nelle architetture in cui più sistemi ERP alimentano HighRadius. Dove reperirli Configurazione del 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 set di dati di Process Mining. Consente agli analisti di conoscere l’attualità dei dati e gli eventuali ritardi nella reportistica. È particolarmente importante per le Dashboard di monitoraggio continuo, che devono indicare se i dati visualizzati sono aggiornati in tempo reale o rappresentano una fotografia del giorno precedente. Perché è importante Garantisce trasparenza sull’aggiornamento dei dati utilizzati per i KPI. Dove reperirli 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 «Vendite Nord America», «Servizi EMEA» o specifiche divisioni di prodotto. Consente all’audit sulla conformità dei termini di pagamento di confrontare le prestazioni tra le diverse aree dell’organizzazione. Aiuta a stabilire se i problemi di recupero crediti sono sistemici o circoscritti a specifiche prassi aziendali. Perché è importante Consente di confrontare le prestazioni tra diverse aree dell’organizzazione. Dove reperirli Intestazione della fattura / mappatura ERP Esempi Elettronica di consumoComponenti industrialiServizi softwareOvest del Nord America

Obbligatorio Consigliato Facoltativo

Attività dei crediti verso clienti

Queste voci rappresentano i passaggi chiave del processo e le tappe delle transazioni da acquisire per visualizzare l’intero percorso della fattura, dall’inizio alla fine.

8 Consigliato 5 Facoltativo

	Attività	Descrizione
	Contestazione aperta	Creazione di una pratica di detrazione o contestazione collegata alla fattura, che indica il rifiuto del cliente di pagare una parte o la totalità del saldo.
Perché è importante Avvia l’analisi delle «Prestazioni nella risoluzione delle contestazioni» e sospende i solleciti standard per l’importo contestato. Dove reperirli Modulo Deductions/Disputes; timestamp di creazione dell’ID della pratica collegata alla fattura. Acquisizione Registrato al momento della creazione della pratica di contestazione Tipo di evento explicit
	Contestazione risolta	Conclusione dell’indagine sulla contestazione, con una decisione finale, ad esempio il riconoscimento di una detrazione valida o il rigetto della richiesta.
Perché è importante Evento che arresta il conteggio del «Tempo di ciclo di risoluzione delle contestazioni». I ritardi in questa fase incidono direttamente sull’anzianità dei crediti. Dove reperirli Modulo Deductions; modifica dello stato in «Chiuso», «Risolto» o «Approvato». Acquisizione Confrontare il campo dello stato prima e dopo la modifica 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 il «Tasso di registrazione automatica degli incassi». Distingue la ricezione dei fondi dalla loro registrazione. Dove reperirli Modulo Cash Application; creazione del record di abbinamento. Acquisizione Registrato quando viene eseguita una regola di abbinamento 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 il calcolo dei «Giorni medi di incasso». Segna il completamento del processo. Dove reperirli Tabella delle intestazioni delle fatture; Status = «Closed» o «Cleared». Acquisizione Confrontare il campo dello stato prima e dopo la modifica Tipo di evento inferred
	Fattura creata	Creazione iniziale della fattura o acquisizione della stessa nella piattaforma HighRadius dal sistema ERP. Questo evento segna l’inizio del ciclo di recupero crediti.
Perché è importante Definisce il timestamp di riferimento per il calcolo dell’anzianità dei crediti e delle metriche dei giorni medi di incasso (DSO). Dove reperirli Tabella delle fatture aperte o log di integrazione dei dati in cui compare per la prima volta il numero della fattura. Acquisizione Registrato al momento dell’inserimento del record nella tabella delle intestazioni delle fatture Tipo di evento explicit
	Pagamento integrale ricevuto	Ricezione dei fondi che estingue interamente il debito. Ai fini del calcolo dell’anzianità, questa è la data effettiva del pagamento.
Perché è importante Utilizzato per calcolare il «Tasso di rispetto delle promesse di pagamento» e confrontare i flussi di cassa effettivi con quelli previsti. Dove reperirli Data della transazione di pagamento associata al documento finale di chiusura. Acquisizione Data della transazione di pagamento registrata al momento della chiusura Tipo di evento explicit
	Promemoria di pagamento inviato	Comunicazione automatica (e-mail o lettera) inviata al cliente tramite il modulo Collections. Consente di tracciare l’esecuzione della strategia di sollecito.
Perché è importante È fondamentale per la Dashboard «Efficacia dei promemoria di pagamento», che misura se le comunicazioni inducono effettivamente il pagamento. Dove reperirli Scheda della cronologia delle comunicazioni o log delle comunicazioni collegati all’ID della fattura. Acquisizione Registrato quando la strategia di sollecito esegue un’azione Tipo di evento explicit
	Promessa di pagamento registrata	Impegno formale registrato nel sistema, con cui il cliente promette di pagare un importo specifico entro una data stabilita.
Perché è importante È essenziale per l’«Indice di affidabilità delle promesse di pagamento», che consente di prevedere i flussi di cassa e misurare l’affidabilità dei clienti. Dove reperirli Modulo o scheda P2P (Promise to Pay) collegati alla fattura. Acquisizione Registrato al momento della creazione del record P2P Tipo di evento explicit
	Chiamata di recupero crediti registrata	Nota o interazione inserita manualmente da un addetto al recupero crediti in relazione alla fattura. Indica un intervento umano nel processo.
Perché è importante Supporta i «Valori di riferimento della produttività degli addetti al recupero crediti» e distingue le attività di recupero automatizzate da quelle manuali. Dove reperirli Scheda Note/Cronologia nel modulo Collections. Acquisizione Registrato quando un utente salva una nota relativa a una chiamata Tipo di evento explicit
	Contestazione in revisione	La pratica di contestazione passa dallo stato «Nuova» a quello di indagine attiva. Segna l’inizio del lavoro effettivo dell’analista.
Perché è importante Utilizzato nel «Rilevatore dei colli di bottiglia nel flusso di lavoro delle contestazioni» per misurare il tempo che intercorre tra la creazione della pratica e l’inizio delle attività. Dove reperirli Log di audit del modulo Deductions; modifica dello stato in «In corso» o «In fase di verifica». Acquisizione Confrontare il campo dello stato prima e dopo la modifica Tipo di evento inferred
	Nota di credito emessa	Viene generata una nota di credito per compensare il saldo della fattura, spesso in seguito all’accoglimento di una contestazione o a un reso.
Perché è importante Consente di monitorare l’«Efficienza di elaborazione delle note di credito» e il tempo che intercorre tra la risoluzione della contestazione e la registrazione contabile. Dove reperirli Log di sincronizzazione ERP o tabella delle note di credito collegati all’ID della fattura originale. Acquisizione Registrato quando il documento CM viene collegato alla fattura Tipo di evento explicit
	Pagamento parziale registrato	Viene registrato un pagamento 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 segnala possibili difficoltà nella registrazione degli incassi. Dove reperirli Modulo Cash Application; transazione di pagamento collegata alla fattura, con Payment Amount < Open Amount. Acquisizione Registrato quando viene applicato un pagamento ma lo stato resta aperto Tipo di evento explicit
	Scadenza superata	Evento calcolato che indica che la fattura è ancora aperta dopo la data di pagamento concordata.
Perché è importante È fondamentale per l’«Audit sulla conformità dei termini di pagamento» e segna il passaggio dallo stato corrente a quello di scaduto. Dove reperirli Calcolato confrontando la data di scadenza della fattura con la data corrente, se la fattura è aperta, oppure con la data di pagamento, se è chiusa. Acquisizione Ricavato confrontando il campo Due Date con Activity Date Tipo di evento calculated

Consigliato Facoltativo

Guide all’estrazione

Come ottenere i 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: dati di intestazione delle fatture, attività di recupero crediti e cronologia delle contestazioni e delle detrazioni.
Configuri l’esportazione dei dati di intestazione delle fatture: 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 di Process Mining.
Configuri l’esportazione delle attività di recupero crediti: selezioni le colonne Invoice Number, Activity Type (Call, Email, Note), Activity Date, Collector Name e i dettagli Promise to Pay. Includa sia le azioni automatiche di sistema sia i registri delle attività manuali degli utenti.
Configuri l’esportazione della cronologia delle contestazioni: 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 detrazioni.
Configuri l’esportazione dei pagamenti e dell’applicazione degli incassi: 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, ad esempio Python/Pandas o un database SQL, per unificarli.
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 (si consiglia ISO 8601) e che Invoice Number abbia lo stesso formato in tutti i file, ad esempio rimuovendo gli zeri iniziali se non sono uniformi.
Esporti il risultato finale in un unico file CSV.
Carichi il CSV finale in ProcessMind e associ 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, in base a Invoice Creation Date per acquisire l’intero ciclo di vita.
Origini dei dati: è necessario poter accedere ai moduli Collections, Cash Application e Deductions di HighRadius.
Granularità: verifichi che i report siano generati a livello di fattura, non di conto o di riepilogo.
Autorizzazioni utente: l’utente che estrae i dati deve disporre dei privilegi Reporting o Analytics Admin per accedere ai registri delle attività storiche.
Azioni di sistema: abiliti esplicitamente i filtri che includono le azioni System o Automated User nei registri 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 Verifichi che sia installato Python 3.8 o versione successiva. Sono necessarie le librerie requests e pandas; se non sono già presenti, le installi tramite pip. Richieda all’amministratore di sistema l’API Client ID, il Client Secret e il Base URL di HighRadius. In genere si trovano nella sezione Administration o Developer Portal di HighRadius.
Configurazione delle credenziali API Apra lo script Python fornito e individui la sezione di configurazione in alto. Sostituisca i segnaposto CLIENT_ID, CLIENT_SECRET e BASE_URL. Verifichi che l’utente associato a queste credenziali disponga delle autorizzazioni per accedere ai moduli Collections, Cash Application e Deductions.
Impostazione dei parametri di estrazione dei dati Definisca nello script le variabili START_DATE e END_DATE. Si consiglia di estrarre i dati per periodi mensili o trimestrali, per evitare timeout. Lo script richiede date nel formato standard ISO 8601 (YYYY-MM-DD).
Esecuzione dello script: autenticazione Lo script avvia innanzitutto un flusso OAuth2 per ottenere un token bearer. Il token è valido per un periodo limitato, in genere un’ora. Il recupero iniziale del token avviene automaticamente.
Esecuzione dello script: recupero dei dati Lo script interroga in sequenza endpoint specifici. Recupera prima i dati delle fatture a livello di intestazione, quindi consulta gli endpoint correlati per Activities (Notes), Promises to Pay, Disputes e Payment History, utilizzando, ove necessario, i numeri delle fatture come chiavi di riferimento.
Trasformazione dei dati e mappatura delle attività Lo script elabora le risposte JSON grezze e le converte in una struttura Event Log appiattita. Associa codici specifici di HighRadius ai nomi delle attività 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 compensazione o con la data corrente.
Gestione della paginazione Le API di HighRadius suddividono in genere i risultati in pagine. Lo script fornito include un ciclo che recupera tutte le pagine finché non restano altri record. Verifichi che la connessione di rete sia stabile durante l’operazione.
Consolidamento dei dati Tutti gli elenchi estratti (Invoices, Activities, Disputes, Payments) vengono uniti in un unico DataFrame Pandas. Lo script ordina il DataFrame per InvoiceNumber e EventDateTime, così da disporre gli eventi in ordine cronologico.
Convalida e controllo della qualità Prima di concludere, lo script stampa un riepilogo delle attività univoche estratte. Verifichi che i conteggi siano plausibili 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, con le colonne specifiche richieste da ProcessMind.
Revisione finale Apra il file CSV e controlli che non vi siano valori NULL in InvoiceNumber o ActivityName. Verifichi che le date non siano future, a meno che non si riferiscano a date di scadenza previste; EventDateTime deve comunque indicare sempre una data passata o presente.
Caricamento in ProcessMind Importi il file CSV generato in ProcessMind. Associ InvoiceNumber a Case ID, ActivityName ad Activity e EventDateTime a Timestamp.

Configurazione

API Base URL: verifichi se si connette a un ambiente Production o Sandbox. La struttura dell’URL è in genere diversa, ad esempio https://[client].highradius.com/api rispetto a https://[client]-sandbox.highradius.com/api.
Ambito del client: verifichi 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 tre mesi o meno l’intervallo di estrazione per ogni esecuzione.
Limite di paginazione: per impostazione predefinita, lo script recupera 1000 record per pagina. Se il server restituisce errori di timeout, modifichi il parametro limit nelle chiamate API.
Limitazione della frequenza: HighRadius potrebbe applicare limiti alla frequenza delle richieste. Se si verificano errori HTTP 429, inserisca il comando time.sleep(1) nei 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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