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Il Suo Template per i Dati di Elaborazione dei Pagamenti

SWIFT

Attributi di elaborazione dei pagamenti (20) Attività di elaborazione dei pagamenti (12) Guide all'Estrazione (3)

Il Suo Template per i Dati di Elaborazione dei Pagamenti

Questo template fornisce la base strutturale per mappare i Suoi workflow di transazione SWIFT dall'inizio al regolamento finale. Dettaglia i componenti dati specifici e le tappe operative necessarie per ottenere piena visibilità sui Suoi cicli di vita dei pagamenti. Utilizzando questa guida, Lei può preparare efficacemente i Suoi dati per scoprire inefficienze nascoste e ridurre i rischi di conformità.

Attributi raccomandati per un'analisi approfondita delle transazioni
Attività e tappe chiave del processo SWIFT
Guida tecnica per l'estrazione di dati finanziari

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

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Attributi di elaborazione dei pagamenti

Questi sono i campi dati raccomandati da includere nel Suo event log per un'analisi completa del Suo ciclo di vita delle transazioni SWIFT.

5 Obbligatorio 9 Consigliato 6 Facoltativo

	Nome	Descrizione
	ID Transazione di Pagamento PaymentTransactionId	L'identificatore unico che rappresenta il caso di pagamento end-to-end.
Descrizione Questo attributo funge da chiave centrale del caso per il Process Mining. Raggruppa tutte le attività relative a una singola istruzione di pagamento, dalla richiesta iniziale attraverso la validazione, la trasmissione SWIFT e il regolamento finale. Nei contesti SWIFT, questo è spesso mappato al Numero di Riferimento della Transazione (TRN) o al Riferimento Unico di Transazione End-to-End (UETR) per garantire la continuità tra i sistemi bancari. È utilizzato per ricostruire il percorso dell'istanza di processo ed è essenziale per tutte le analisi delle varianti e i calcoli dei tempi di ciclo. Perché è importante L'identificazione unica è il fondamento del Process Mining, consentendo di unire eventi sparsi in una vista di processo coesa. Dove trovare Campo SWIFT 20 (TRN) o Campo 121 (UETR) negli header dei messaggi. Esempi TRN-20231025-883954392-882-101UETR-9982-1123-5521PAY-US-EU-9912
	Nome attività ActivityName	Il nome della fase di processo o dell'evento verificatosi.
Descrizione Questo attributo descrive l'azione specifica o il cambiamento di stato registrato nel log di sistema. Esempi includono 'Richiesta di Pagamento Creata', 'Screening Sanzioni Superato' o 'ACK SWIFT Ricevuto'. È la dimensione primaria per le mappe di processo, definendo i nodi nella visualizzazione e consentendo agli analisti di comprendere la sequenza delle operazioni eseguite su un pagamento. Perché è importante Definisce il 'cosa' del processo, consentendo la visualizzazione del flusso del processo e delle sue varianti. Dove trovare Log delle transazioni, tracce di audit, o derivati dai Tipi di Messaggio (es. MT103 Inviato). Esempi Richiesta di pagamento creataIstruzione di pagamento inviataACK SWIFT ricevutoPagamento Approvato
	Sistema di Origine SourceSystem	Il nome del sistema da cui hanno avuto origine i dati dell'evento.
Descrizione Identifica il software o la piattaforma che ha generato l'event log. In un processo di pagamento, questo potrebbe essere il sistema di core banking, il gateway di pagamento o direttamente l'interfaccia SWIFT. Questo attributo aiuta nella verifica della lineage dei dati e nella risoluzione dei problemi durante la fusione di dati da più applicazioni bancarie disparate. Perché è importante Fornisce il contesto per l'origine dei dati, essenziale per il Process Mining multisistema. Dove trovare Hardcoded durante l'ETL o estratto da identificatori di sistema. Esempi SWIFT Alliance AccessCore Banking SystemMotore di pagamentoFiltro sanzioni
	Timestamp Evento EventTimestamp	La data e l'ora esatte in cui si è verificata l'attività.
Descrizione Questo attributo registra il momento preciso in cui un evento ha avuto luogo. È utilizzato per sequenziare le attività cronologicamente e per calcolare tutte le metriche basate sulla durata, come tempi di lead, tempi di ciclo e throughput. Timestamp accurati sono critici per analizzare le 'Prestazioni sui Tempi Limite di Rete' e identificare i bottleneck nella catena di approvazione. Perché è importante I timestamp sono la base per tutte le analisi temporali e le metriche di performance nel Process Mining. Dove trovare Log di audit del sistema, timestamp di creazione dei messaggi, o tempi di transazione del database. Esempi 2023-10-25T08:30:15Z2023-10-25T14:45:00Z2023-10-26T09:15:22Z
	Ultimo `Data Update` LastDataUpdate	Il `timestamp` dell'ultima estrazione o aggiornamento del record.
Descrizione Indica l'ultima volta che i dati sono stati caricati nello strumento di Process Mining. Questo è cruciale per determinare l'attualità dei dati e garantire che i dashboard riflettano lo stato più recente delle operazioni di pagamento. Aiuta gli utenti a fidarsi dei dati fornendo trasparenza sulla latenza della pipeline di reporting. Perché è importante Assicura che gli utenti comprendano la valuta e l'affidabilità dei dati presentati. Dove trovare Timestamp di esecuzione del processo ETL. Esempi 2023-10-27T12:00:00Z2023-11-01T06:00:00Z
	BIC del Beneficiario BeneficiaryBic	Il codice identificativo bancario (BIC) dell'istituzione ricevente.
Descrizione Identifica la banca destinataria del pagamento. Questa è una dimensione cruciale per il dashboard 'Causa Radice del Rifiuto del Beneficiario'. Raggruppando i fallimenti per BIC del Beneficiario, la banca può identificare specifiche controparti che rifiutano frequentemente le istruzioni a causa di problemi di qualità dei dati o requisiti di formattazione specifici. Perché è importante Essenziale per analizzare le prestazioni della controparte e i modelli di rifiuto. Dove trovare Campo SWIFT 57A (Conto presso l'istituzione) o 58A (Istituzione beneficiaria). Esempi CITIUS33BARCGB22DRESDEFFHANDSEXX
	Codice NAK SWIFT SwiftNakCode	Il codice di errore restituito dalla rete SWIFT se un messaggio viene rifiutato.
Descrizione Contiene il codice di errore specifico (es. T26, T13) fornito in un Riconoscimento Negativo (NAK) dalla rete SWIFT. Questo attributo alimenta il dashboard 'Analisi Errori SWIFT e Rilavorazioni', consentendo la categorizzazione dei fallimenti tecnici per prioritizzare le correzioni di sistema. Perché è importante Fornisce le cause profonde tecniche per i rifiuti a livello di rete. Dove trovare MT 015/019 System Messages, o Campo 451 in ACK/NAK. Esempi T26H01T13G02
	Data Valuta ValueDate	La data in cui i fondi devono essere resi disponibili al beneficiario.
Descrizione Rappresenta la data di regolamento indicata nel messaggio di pagamento. Confrontare questa data con il timestamp effettivo di 'Pagamento Regolato' aiuta nella dashboard 'Invecchiamento Regolamento e Riconciliazione'. Indica l'urgenza del pagamento ed è utilizzato per misurare il rispetto degli accordi sul livello di servizio relativi alla disponibilità dei fondi. Perché è importante Critico per la gestione della liquidità e la misurazione della tempestività dei pagamenti. Dove trovare Campo MT SWIFT 32A (sottocampo Data) o ISO 20022 IntrBkSttlmDt. Esempi 2023-10-262023-11-01
	È STP IsStp	Flag che indica se il pagamento non ha richiesto intervento manuale.
Descrizione Un indicatore booleano che è Vero se il caso non contiene attività di 'Errore Identificato', 'Pagamento Rifiutato' o 'Modifica' manuale. Questo calcola direttamente il KPI 'Tasso di Straight-Through Processing'. È la metrica principale per il successo dell'automazione nell'elaborazione dei pagamenti. Perché è importante La misura principale dell'efficienza dei processi e dello stato dell'automazione. Dove trovare Calcolato in base all'assenza di attività negative/manuali specifiche nel caso. Esempi truefalse
	Importo della Transazione TransactionAmount	Il valore monetario dell'istruzione di pagamento.
Descrizione Rappresenta l'importo principale che viene trasferito. Questi dati vengono estratti da specifici campi SWIFT (ad esempio, il Campo 32A in MT103). È essenziale per la dashboard 'Cicli di Approvazione per Trasferimenti di Alto Valore', consentendo la segmentazione dei pagamenti per importo per analizzare i ritardi di approvazione per transazioni ad alto rischio e alto valore. Perché è importante Consente l'analisi dell'impatto finanziario e la segmentazione per dimensione della transazione. Dove trovare Campo MT SWIFT 32A (Importo) o elemento ISO 20022 IntrBkSttlmAmt. Esempi 15000.001250.501.000.000,0045.00
	Tipo di messaggio SWIFT SwiftMessageType	Il tipo di messaggio SWIFT utilizzato (es. MT103, pacs.008).
Descrizione Indica il formato specifico dell'istruzione di pagamento. I tipi comuni includono MT103 per i trasferimenti clienti e gli equivalenti ISO 20022 come pacs.008. Utilizzato nell''Analisi delle Varianti del Percorso di Pagamento' per confrontare l'efficienza di elaborazione dei formati MT legacy rispetto ai nuovi standard ISO. Perché è importante Differenzia i flussi di pagamento e gli standard di elaborazione (Legacy vs. ISO 20022). Dove trovare Blocco SWIFT 2 (Header Applicazione), campo Tipo di Messaggio. Esempi MT103MT202pacs.008MT101
	UETR UniqueEndToEndReference	Il Riferimento Unico di Transazione End-to-End per il tracciamento in SWIFT gpi.
Descrizione L'UETR è una stringa di 36 caratteri che fornisce un riferimento unico e immutabile per un pagamento attraverso l'intera rete SWIFT. A differenza degli ID interni, l'UETR persiste tra le banche. Questo attributo è vitale per la visibilità end-to-end e per correlare i log interni con gli aggiornamenti di stato esterni di SWIFT gpi. Perché è importante Lo standard d'oro per il tracciamento dei pagamenti transfrontalieri tra diverse istituzioni. Dove trovare Blocco SWIFT 3, Campo 121. Esempi b8c3f4a0-5d2a-4e1b-9c3d-1a2b3c4d5e6f123e4567-e89b-12d3-a456-426614174000
	Utente di elaborazione ProcessingUser	L'utente o l'agente di sistema che ha eseguito l'attività.
Descrizione Identifica l'individuo o il bot automatizzato responsabile dell'attività, come un responsabile della compliance che approva un hit di sanzione o un operatore che corregge un errore di formattazione. Questo attributo alimenta la 'Heatmap degli Errori di Validazione', consentendo ai manager di identificare esigenze di formazione o utenti specifici associati a elevati tassi di rilavorazione. Perché è importante Consente l'analisi delle risorse e l'identificazione dei bottleneck manuali. Dove trovare Log di audit del sistema, colonna 'User ID' nelle tabelle delle transazioni. Esempi SYSTEMJ.DoeCompliance_Bot_01M.Smith
	Valuta della Transazione TransactionCurrency	Il codice ISO a 3 lettere che indica la valuta del pagamento.
Descrizione Identifica la valuta in cui è denominato il pagamento (es. USD, EUR, GBP). Questo è critico per il dashboard 'Prestazioni Tempo Limite di Rete', poiché i tempi limite sono specifici per valuta. Supporta anche l'analisi dell''Efficienza di Conversione Valuta' identificando le coppie cross-currency. Perché è importante Determina le regole di routing, i tempi limite e i corridoi di regolamento. Dove trovare Campo MT SWIFT 32A (Valuta) o elemento ISO 20022 Ccy. Esempi USDEURGBPJPY
	Cut-off Time rispettato MetCutOffTime	Flag che indica se l'istruzione è stata inviata prima della scadenza della rete.
Descrizione Un flag booleano calcolato confrontando l'ora di 'Istruzione di Pagamento Inviata' con l'ora limite della rete SWIFT specifica per valuta. Questo supporta il KPI 'Tasso di Rispetto delle Scadenze SWIFT'. Il mancato rispetto dei cut-off comporta ritardi nei pagamenti, influenzando le posizioni di liquidità. Perché è importante KPI operativo cruciale per la gestione della tesoreria e della liquidità. Dove trovare Calcolato confrontando il timestamp con la tabella di riferimento statica dei tempi limite. Esempi truefalse
	Durata screening sanzioni SanctionsScreeningDuration	Tempo trascorso nella fase di screening delle sanzioni.
Descrizione Calcola la durata tra 'Dettagli Pagamento Validati' e 'Pagamento Approvato'. Questo popola direttamente il dashboard 'Tempo di Conduzione dello Screening Sanzioni'. Evidenzia le transazioni specifiche che rimangono bloccate nelle code di compliance, influenzando la produttività complessiva. Perché è importante Misura diretta dell'efficienza della compliance e dell'impatto sugli SLA dei clienti. Dove trovare Differenza calcolata tra i timestamp di attività specifiche. Esempi 1200005003600000
	È Transfrontaliero IsCrossBorder	Flag che indica se il pagamento coinvolge paesi diversi.
Descrizione Un attributo booleano che è Vero se il Paese del Mittente differisce dal Paese del Beneficiario. Questo supporta il KPI 'Latenza Gestione Multi-Valuta' separando i flussi nazionali da quelli internazionali. I pagamenti transfrontalieri hanno tipicamente maggiore complessità, costi e tempi di elaborazione. Perché è importante Segmentazione fondamentale per l'analisi della complessità dei pagamenti. Dove trovare Confronto del codice paese BIC del Mittente con il codice paese BIC del Beneficiario. Esempi truefalse
	Motivo del Rigetto RejectionReason	Descrizione testuale che spiega perché un pagamento è stato rifiutato.
Descrizione Contiene la descrizione narrativa o il codice quando un pagamento fallisce, tipicamente trovata nel Campo SWIFT 72 (Informazioni dal Mittente al Beneficiario) o nei messaggi di ritorno. Questo supporta l'analisi della 'Causa Radice del Rifiuto del Beneficiario'. Consente agli analisti di eseguire text mining per trovare temi comuni nei rifiuti (es. 'Conto Non Valido', 'Nome Beneficiario Non Corrispondente'). Perché è importante Fornisce un contesto qualitativo per i fallimenti di processo. Dove trovare Campo SWIFT 72 o 79 nei messaggi di ritorno (MT103 Return). Esempi Conto Beneficiario ChiusoIBAN Non ValidoFallimento della conformità normativaIdentificativo Bancario Sconosciuto
	Paese di origine OriginatingCountry	Il codice paese dell'entità che avvia il pagamento.
Descrizione Indica la giurisdizione di origine della richiesta di pagamento. Questo è vitale per il dashboard 'Tempo di Conduzione dello Screening Sanzioni', poiché i pagamenti da giurisdizioni ad alto rischio spesso subiscono controlli di compliance rigorosi e più lunghi. Consente un'analisi geografica dei volumi di pagamento e dei ritardi di elaborazione. Perché è importante Dimensione chiave per l'analisi del rischio di compliance e delle prestazioni regionali. Dove trovare Derivato dal BIC del Mittente (caratteri 5-6 del Codice Paese). Esempi USGBDEFR
	Priorità Istruzione InstructionPriority	Il flag di priorità che indica l'urgenza del pagamento.
Descrizione Derivato dalle intestazioni dei messaggi (es. 'Normale' vs 'Urgente'). Ciò consente la segmentazione nel dashboard 'Cicli di Approvazione per Trasferimenti di Alto Valore', poiché i pagamenti urgenti spesso richiedono flussi di approvazione accelerati. Comprendere la distribuzione delle priorità aiuta nella pianificazione delle risorse per i periodi di punta. Perché è importante Aiuta a distinguere i requisiti SLA tra pagamenti standard e pagamenti urgenti. Dove trovare Blocco SWIFT 2, campo Priorità Messaggio (es. N per Normale, U per Urgente). Esempi NormaleUrgenteSistema

Obbligatorio Consigliato Facoltativo

Attività di elaborazione dei pagamenti

Queste sono le fasi chiave del processo e le milestone da registrare nel tuo event log per un'accurata scoperta dei processi e l'identificazione dei colli di bottiglia.

6 Consigliato 6 Facoltativo

	Activity	Descrizione
	Istruzione di pagamento inviata	La trasmissione del messaggio formattato (MT103 o ISO 20022 pacs.008) al Gateway SWIFT. Acquisito esplicitamente quando il payload del messaggio viene generato e consegnato all'interfaccia di rete.
Perché è importante Utilizzato per calcolare il 'Tasso di Rispetto del Cut-off SWIFT'. Segna la transizione dall'elaborazione interna all'elaborazione di rete. Dove trovare Log di SWIFT Alliance Access (SAA) o log di trasmissione del Gateway. Acquisisci Registrato quando si verifica l'output del messaggio Tipo di evento explicit
	Pagamento Approvato	L'azione di autorizzazione finale da parte di un funzionario designato o di una regola automatizzata per trasferimenti di alto valore. Acquisita esplicitamente quando il flag del workflow di approvazione è impostato su true.
Perché è importante Chiave per il dashboard 'Cicli di Approvazione per Trasferimenti di Alto Valore'. Identifica i ritardi nelle approvazioni manuali per grandi movimenti di liquidità. Dove trovare Audit trail del motore del workflow di approvazione. Acquisisci Registrato quando l'azione di approvazione è eseguita Tipo di evento explicit
	Pagamento Riconciliato	L'abbinamento della transazione di pagamento rispetto all'estratto conto del registro Nostro/Vostro. Inferred quando il sistema di riconciliazione collega l'ID della transazione a una voce di riga dell'estratto conto.
Perché è importante Chiude il ciclo finanziario. I ritardi qui influenzano la visibilità della liquidità e l'auditabilità. Dove trovare Log del sistema di riconciliazione o stato 'Matched' nel Core Banking System. Acquisisci Confrontare lo stato di riconciliazione Tipo di evento inferred
	Pagamento Saldato	La conferma che i fondi sono stati accreditati sul conto del beneficiario (spesso stato gpi ACSC). Acquisito esplicitamente tramite aggiornamenti del tracker o messaggi di conferma.
Perché è importante Rappresenta la conclusione funzionale di successo della catena di pagamento. Chiave per il calcolo del 'Divario tra Regolamento e Riconciliazione'. Dove trovare Tracker SWIFT gpi (stato ACSC) o conferme MT900/910. Acquisisci Registrato quando il pagamento è confermato Tipo di evento explicit
	Richiesta di pagamento creata	La generazione iniziale dell'istruzione di pagamento all'interno del sistema bancario interno o dell'ERP. Questo viene acquisito esplicitamente quando un riferimento di transazione unico (TRN o UETR) viene assegnato per la prima volta all'ordine di pagamento.
Perché è importante Stabilisce l'ora di inizio per l'intero ciclo di vita del pagamento. Essenziale per calcolare i tempi di elaborazione end-to-end e identificare i ritardi a monte prima che la rete SWIFT sia coinvolta. Dove trovare Timestamp di creazione della tabella transazioni nel Core Banking System (CBS) o in Payment Hub. Acquisisci Registrato quando il record di transazione è stato creato Tipo di evento explicit
	Screening sanzioni superato	Il timestamp in cui l'istruzione di pagamento supera con successo il processo di screening delle liste OFAC/Sanzioni. Acquisito esplicitamente dai log del sistema di conformità o inferito quando uno stato di 'Screening Hold' viene rilasciato.
Perché è importante Critico per il dashboard 'Tempo di Conduzione dello Screening Sanzioni'. I ritardi qui rappresentano bottleneck di compliance piuttosto che inefficienze operative. Dove trovare Log del Sistema di Filtraggio Compliance o flag di stato compliance del Payment Hub. Acquisisci Registrato quando lo stato dello screening si aggiorna Tipo di evento explicit
	ACK SWIFT ricevuto	La ricezione di un riconoscimento tecnico (ACK) dalla rete SWIFT, che conferma che il messaggio è stato accettato per l'elaborazione. Acquisito esplicitamente dai log dell'interfaccia di rete.
Perché è importante Conferma che il messaggio è entrato con successo nella rete globale. Differenzia tra fallimenti interni e propagazione effettiva della rete. Dove trovare Log del Gateway SWIFT (alla ricerca di segnali ACK vs NACK). Acquisisci Registrato quando si riceve l'ACK di rete Tipo di evento explicit
	Dettagli di pagamento validati	Il completamento con successo dei controlli di sintassi e formato (es. formato IBAN, validità BIC) sull'istruzione di pagamento. Questo è spesso inferito quando lo stato della transazione passa da 'Bozza' a 'Validato' o 'Pronto per l'Autorizzazione'.
Perché è importante Elevati tassi di fallimento qui indicano una scarsa qualità dei dati alla fonte. Misura il KPI 'Rendimento della Validazione al Primo Passaggio'. Dove trovare Log di stato del Motore di Pagamento o tabelle di cronologia di validazione. Acquisisci Confrontare il campo stato prima/dopo Tipo di evento inferred
	Errore di pagamento identificato	L'evento in cui una transazione viene contrassegnata per la riparazione a causa di fallimenti di validazione, NACK o messaggi di rifiuto. Inferred quando la transazione entra in una coda di 'Riparazione', 'Correzione' o 'Eccezione'.
Perché è importante Traccia il 'Tasso di rilavorazione per risoluzione errori'. Un'elevata frequenza qui distrugge i rapporti di Straight-Through Processing (STP). Dove trovare Colonne di stato di Payment Hub o log delle code di eccezione. Acquisisci Confrontare il campo stato con Errore/Riparazione Tipo di evento inferred
	Errore di pagamento risolto	La modifica e la risottomissione con successo di una transazione precedentemente in errore. Inferred quando una transazione si sposta da una coda di 'Riparazione' a uno stato di 'Elaborazione' o 'Pronto'.
Perché è importante Misura l'efficienza del team di rielaborazione manuale. Durate elevate qui indicano lacune nella formazione o codici di errore complessi. Dove trovare Log di stato di Payment Hub che mostrano l'uscita dalle code di eccezione. Acquisisci Confrontare il campo stato uscita Riparazione Tipo di evento inferred
	Pagamento rifiutato	La ricezione di un messaggio di rifiuto (MT103 Return o stato gpi RJCT) da una banca beneficiaria o intermediaria. Acquisito esplicitamente dai messaggi SWIFT in entrata.
Perché è importante Critico per il dashboard 'Causa Radice del Rifiuto del Beneficiario'. Identifica blocchi esterni come conti chiusi o dati di routing errati. Dove trovare Messaggi SWIFT in entrata (MT103 RET, pacs.004) o stato gpi RJCT. Acquisisci Registrato quando si riceve il messaggio di rifiuto Tipo di evento explicit
	Pagamento trasferito	Un aggiornamento di stato intermedio (spesso stato gpi ACSP) che indica che il pagamento è in fase di elaborazione da parte di una banca intermediaria. Acquisito tramite aggiornamenti del SWIFT gpi Tracker o messaggi di stato.
Perché è importante Fornisce visibilità sulla 'scatola nera' del correspondent banking. Essenziale per analizzare il percorso end-to-end completo. Dove trovare Feed di dati del Tracker SWIFT gpi o messaggi MT199/trck. Acquisisci Registrato quando l'aggiornamento del tracker è ricevuto Tipo di evento explicit

Consigliato Facoltativo

Guide all'Estrazione

Come ottenere i vostri dati da SWIFT

Fasi

Accedere a SWIFT Alliance WebPlatform o alla GUI di Alliance Access utilizzando un account amministratore con accesso alla configurazione dell'Archiviazione.
Navigare nel menu System Management, selezionare Archiving e quindi scegliere Automated Archiving Configuration.
Configurare un nuovo profilo di Esportazione Quotidiana. Impostare la Directory di Destinazione su un percorso di rete sicuro accessibile dagli script di estrazione.
Specificare lo Scopo del Contenuto: Selezionare 'Messaggi' e assicurarsi che 'Includi Cronologia' e 'Includi Interventi' siano selezionati. Questo è fondamentale per acquisire gli eventi di audit trail come approvazioni e convalide.
Selezionare il Formato di Output. Scegliere XML (in particolare lo 'SAA XML v2' o lo schema più recente disponibile) in quanto conserva meglio la relazione gerarchica tra l'intestazione del messaggio e gli eventi storici rispetto al CSV.
Impostare i filtri dell'Intervallo Date per estrarre il periodo storico specifico richiesto per l'iniziativa di Process Mining, oppure configurarlo per l'esecuzione giornaliera per i dati T-1.
Eseguire manualmente il job di Esportazione Archivio per il caricamento iniziale, o attendere il completamento del job batch schedulato. Verificare che i file .xml siano generati nella directory di destinazione.
Poiché l'esportazione SAA è un file XML gerarchico e ProcessMind richiede un event log CSV piatto, è necessario eseguire uno script di trasformazione. Utilizzare lo script Python fornito nella sezione Query per analizzare l'XML.
Lo script itera attraverso ogni elemento del messaggio. Estrae il Riferimento di Transazione End-to-end Unico (UETR) o il Numero di Riferimento Transazione (TRN) per fungere da ID Caso.
Lo script quindi itera attraverso i nodi figli 'Cronologia' e 'Intervento' di ogni messaggio per generare righe di attività. Mappa i codici di stato SAA interni (ad esempio, 'NetworkAck', 'Authorisation') ai nomi di attività standardizzati.
Eseguire lo script Python sui file XML esportati per generare il file piatto 'events.csv'.
Convalidare l'output CSV per assicurarsi che colonne come EventTimestamp siano in formato ISO 8601, quindi caricare il file su ProcessMind.

Configurazione

Formato Archivio: XML (Preferito) o CSV (file piatto). L'XML è fortemente raccomandato per acquisire nodi di cronologia nidificati.
Includere Testo Messaggio: Sì (Richiesto per analizzare Dettagli Importo, Valuta e Beneficiario).
Includere Storia/Interventi: Sì (Obbligatorio per visualizzare approvazioni, convalide ed errori).
Intervallo Date: Configurare per una finestra scorrevole (ad esempio, Ultimi 30 giorni) per carichi incrementali, o date fisse per la cronologia iniziale.
Tipi di Messaggio: Filtrare per MT103, MT202, pacs.008, pacs.009 e pacs.004/002 (per resi/stato).
Direzioni: Includere sia Input (Emissione) che Output (Ricezione) per acquisire rifiuti o conferme in entrata.
Sicurezza: Assicurarsi che la cartella di esportazione abbia rigide autorizzazioni di lettura/scrittura, poiché questi file contengono dati di pagamento in tempo reale.

a Query di Esempio config

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

# CONFIGURATION
# Update this path to your SAA XML Export directory
input_folder = "./saa_exports/"
output_file = "./swift_process_mining_log.csv"

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

data_rows = []

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

    # 7. Payment Transferred (gpi status)
    if "TrackerUpdate" in history_item_name and "ACSP" in text_content:
        return "Payment Transferred"

    # 8. Payment Error Identified
    if nature == "NAK" or status == "Failed" or nature == "RoutingFailure":
        return "Payment Error Identified"

    # 9. Payment Error Resolved
    if history_item_name == "Modification" and nature == "Repair":
        return "Payment Error Resolved"
    
    # 10. Payment Rejected
    if "TrackerUpdate" in history_item_name and "RJCT" in text_content:
        return "Payment Rejected"

    # 11. Payment Settled
    if "TrackerUpdate" in history_item_name and "ACSC" in text_content:
        return "Payment Settled"

    # 12. Payment Reconciled
    # Often external, but if SAA receives a Reconciliation update:
    if history_item_name == "ReconciliationMatch":
        return "Payment Reconciled"
        
    return None

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

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

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

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

# OUTPUT GENERATION
df = pd.DataFrame(data_rows, columns=columns)

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

df.to_csv(output_file, index=False, quoting=1)
print(f"Extraction Complete. Processed {len(df)} events into {output_file}")

Fasi

Preparare l'Ambiente: Assicurarsi che Python 3.8+ sia installato sul server di estrazione. Installare le librerie richieste usando pip (pandas, numpy). Creare una directory di lavoro dedicata contenente una sottocartella denominata raw_swift_files e posizionare lì tutti i file giornalieri .out, .txt o .fin.
Comprendere la Struttura dei File: I messaggi SWIFT FIN grezzi sono strutturati a blocchi ({1: Header} {2: Application} {4: Body}). Identificare i delimitatori. I file standard usano le parentesi graffe. Assicurarsi che i file non siano avvolti in 'buste' proprietarie (come intestazioni RJE) o rimuoverle prima dell'elaborazione.
Configurare i Percorsi dello Script: Aprire lo script Python fornito. Aggiornare la variabile INPUT_DIRECTORY affinché punti alla cartella raw_swift_files. Aggiornare il percorso OUTPUT_FILE per il CSV risultante.
Definire i Pattern Regex: Lo script usa le regex per isolare i blocchi. Il Blocco 1 contiene il BIC del Mittente e il Numero di Sequenza. Il Blocco 2 contiene il Tipo di Messaggio (es. I103, O103) e il BIC del Ricevitore. Il Blocco 4 contiene i tag dei dati aziendali (es. :20: TRN, :32A: Valore/Importo).
Mappare i Tipi di Messaggio alle Attività: Lo script contiene un dizionario di mappatura. MT103 implica 'Istruzione di Pagamento Inviata'. MT012 (ACK di Sistema) implica 'ACK SWIFT Ricevuto'. MT900/910 implica 'Pagamento Liquidato'. MT199/299 con codici di stato specifici (ACSP, RJCT) mappa a 'Pagamento Trasferito' o 'Pagamento Rifiutato'.
Estrarre gli Attributi: Il parser itera attraverso tag specifici. :20: è mappato a ID Transazione di Pagamento. :121: è mappato a UETR. :32A: è analizzato in Data, Valuta e Importo.
Gestire gli Stati Interni: Per attività come 'Richiesta di Pagamento Creata' o 'Pagamento Approvato', che sono spesso eventi ERP interni non presenti nei file SWIFT, lo script le deriva dal Timestamp di Creazione del Messaggio nel Blocco 1 se i log espliciti non sono disponibili, oppure cerca codici di testo specifici nel campo :72: (Informazioni Mittente al Destinatario) se la vostra organizzazione registra le approvazioni lì.
Eseguire l'Estrazione: Eseguire lo script tramite riga di comando: python swift_parser.py. Lo script itera attraverso tutti i file, analizzando i blocchi SWIFT validi e saltando le righe malformate.
Validazione Post-Elaborazione: Aprire il CSV generato. Verificare il formato di EventTimestamp (ISO 8601 raccomandato). Assicurarsi che PaymentTransactionId sia popolato per ogni riga per consentire il raggruppamento dei casi.
Trasformazione Dati: Se 'ValueDate' viene visualizzata come YYMMDD, lo script la converte in YYYY-MM-DD. Assicurarsi che i separatori decimali in 'TransactionAmount' siano standardizzati (punti vs virgole).
Revisione Finale: Filtrare per un UETR specifico per vedere il flusso end-to-end da Istruzione Inviata -> ACK -> Regolamento. Verificare che i NAK (MT019) appaiano come 'Errore di Pagamento Identificato'.
Caricare su ProcessMind: Importare il CSV. Mappare PaymentTransactionId a ID Caso, ActivityName ad Attività e EventTimestamp a Timestamp.

Configurazione

Directory di Input: Percorso della cartella contenente i file piatti FIN/MT grezzi. Assicurarsi che siano concesse le autorizzazioni di lettura.
Analisi Formato Data: Le date raw SWIFT sono YYMMDD. Lo script gestisce l'assunzione del secolo (20xx).
Filtri Tipo Messaggio: Lo script si concentra sulla categoria 1 (Pagamenti), 9 (Estratti conto) e messaggi di sistema comuni (012, 019). Regolare l'elenco RELEVANT_MT_TYPES se è necessaria la Categoria 2 (Trasferimenti Istituzioni Finanziarie).
Codifica: Predefinito 'utf-8'. Cambiare in 'latin-1' o 'ascii' se i file contengono caratteri con codifica legacy.
Elaborazione Batch: Per dataset superiori a 1GB, lo script utilizza un approccio a generatore per evitare l'overflow di memoria, elaborando file per file.
Regolazione Regex: La regex rigorosa assume il formato FIN standard {1:...}{2:...}{4:...}. Se i file utilizzano $ o altri delimitatori, aggiornare la variabile BLOCK_PATTERN.

a Query di Esempio python

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Fasi

Preparare l'Ambiente: Assicurarsi che Python 3.8+ sia installato sul server di estrazione. Installare le librerie richieste usando pip (pandas, numpy). Creare una directory di lavoro dedicata contenente una sottocartella denominata raw_swift_files e posizionare lì tutti i file giornalieri .out, .txt o .fin.
Comprendere la Struttura dei File: I messaggi SWIFT FIN grezzi sono strutturati a blocchi ({1: Header} {2: Application} {4: Body}). Identificare i delimitatori. I file standard usano le parentesi graffe. Assicurarsi che i file non siano avvolti in 'buste' proprietarie (come intestazioni RJE) o rimuoverle prima dell'elaborazione.
Configurare i Percorsi dello Script: Aprire lo script Python fornito. Aggiornare la variabile INPUT_DIRECTORY affinché punti alla cartella raw_swift_files. Aggiornare il percorso OUTPUT_FILE per il CSV risultante.
Definire i Pattern Regex: Lo script usa le regex per isolare i blocchi. Il Blocco 1 contiene il BIC del Mittente e il Numero di Sequenza. Il Blocco 2 contiene il Tipo di Messaggio (es. I103, O103) e il BIC del Ricevitore. Il Blocco 4 contiene i tag dei dati aziendali (es. :20: TRN, :32A: Valore/Importo).
Mappare i Tipi di Messaggio alle Attività: Lo script contiene un dizionario di mappatura. MT103 implica 'Istruzione di Pagamento Inviata'. MT012 (ACK di Sistema) implica 'ACK SWIFT Ricevuto'. MT900/910 implica 'Pagamento Liquidato'. MT199/299 con codici di stato specifici (ACSP, RJCT) mappa a 'Pagamento Trasferito' o 'Pagamento Rifiutato'.
Estrarre gli Attributi: Il parser itera attraverso tag specifici. :20: è mappato a ID Transazione di Pagamento. :121: è mappato a UETR. :32A: è analizzato in Data, Valuta e Importo.
Gestire gli Stati Interni: Per attività come 'Richiesta di Pagamento Creata' o 'Pagamento Approvato', che sono spesso eventi ERP interni non presenti nei file SWIFT, lo script le deriva dal Timestamp di Creazione del Messaggio nel Blocco 1 se i log espliciti non sono disponibili, oppure cerca codici di testo specifici nel campo :72: (Informazioni Mittente al Destinatario) se la vostra organizzazione registra le approvazioni lì.
Eseguire l'Estrazione: Eseguire lo script tramite riga di comando: python swift_parser.py. Lo script itera attraverso tutti i file, analizzando i blocchi SWIFT validi e saltando le righe malformate.
Validazione Post-Elaborazione: Aprire il CSV generato. Verificare il formato di EventTimestamp (ISO 8601 raccomandato). Assicurarsi che PaymentTransactionId sia popolato per ogni riga per consentire il raggruppamento dei casi.
Trasformazione Dati: Se 'ValueDate' viene visualizzata come YYMMDD, lo script la converte in YYYY-MM-DD. Assicurarsi che i separatori decimali in 'TransactionAmount' siano standardizzati (punti vs virgole).
Revisione Finale: Filtrare per un UETR specifico per vedere il flusso end-to-end da Istruzione Inviata -> ACK -> Regolamento. Verificare che i NAK (MT019) appaiano come 'Errore di Pagamento Identificato'.
Caricare su ProcessMind: Importare il CSV. Mappare PaymentTransactionId a ID Caso, ActivityName ad Attività e EventTimestamp a Timestamp.

Configurazione

Directory di Input: Percorso della cartella contenente i file piatti FIN/MT grezzi. Assicurarsi che siano concesse le autorizzazioni di lettura.
Analisi Formato Data: Le date raw SWIFT sono YYMMDD. Lo script gestisce l'assunzione del secolo (20xx).
Filtri Tipo Messaggio: Lo script si concentra sulla categoria 1 (Pagamenti), 9 (Estratti conto) e messaggi di sistema comuni (012, 019). Regolare l'elenco RELEVANT_MT_TYPES se è necessaria la Categoria 2 (Trasferimenti Istituzioni Finanziarie).
Codifica: Predefinito 'utf-8'. Cambiare in 'latin-1' o 'ascii' se i file contengono caratteri con codifica legacy.
Elaborazione Batch: Per dataset superiori a 1GB, lo script utilizza un approccio a generatore per evitare l'overflow di memoria, elaborando file per file.
Regolazione Regex: La regex rigorosa assume il formato FIN standard {1:...}{2:...}{4:...}. Se i file utilizzano $ o altri delimitatori, aggiornare la variabile BLOCK_PATTERN.

a Query di Esempio python

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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