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支払処理データテンプレート

Name: 支払処理のプロセスマイニング用データテンプレート
Creator: ProcessMind
License: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Fiserv

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支払処理の属性(19) 支払処理のアクティビティ(13) データ抽出ガイド(1)

支払処理データテンプレート

このテンプレートは、Fiservのデータをプロセスマイニングと分析に適した形式に整理するための枠組みを提供します。決済と照合のサイクルを明確に把握するために必要な属性とアクティビティを示しています。このガイドに沿ってイベントログを作成すると、財務業務における非効率な点やコンプライアンス上のリスクを把握できます。

支払分析に推奨される属性
監視すべき主要なプロセス上の節目
Fiservデータ抽出の技術ガイド

イベントログを初めて作成する方はこちら：プロセスマイニング用イベントログの作成方法.

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支払処理の属性

推奨するデータ項目を使うと、イベントログに必要なコンテキストが加わり、支払プロセス全体を詳細に分析できます。

5 必須 9 推奨 5 任意

	名前	説明
	アクティビティ名 ActivityName	支払いプロセスで発生した個々のイベントまたはステータス変更です。
説明この属性は、「支払い依頼作成」や「支払い決済済み」など、実行されたステップを表します。プロセスマップのノードを定義し、処理の順序を把握するうえで重要です。アクティビティを分析すると、組織はワークフローを可視化し、スキップされたステップを特定できます。また、必須の検証や承認を経ずに進む、コンプライアンスに適合しない経路も検出できます。重要な理由プロセスのタイムラインを構成するイベントを定義します。入手先取引履歴ログまたはステータス変更の監査テーブルです。例支払い依頼の作成支払いの認可支払いエラーの検出支払い決済済み支払いキャンセル
	イベントのタイムスタンプ EventTimestamp	アクティビティが発生した正確な日時です。
説明この属性には、イベントが発生した正確な時刻が記録されます。サイクルタイム、リードタイム、ボトルネックの特定など、時間に関する分析の基礎となります。ダッシュボードでは、このデータを使って「支払い依頼作成」から「支払い認可済み」までのように、ステップ間の所要時間を算出します。短時間に連続して発生するイベントを正確な順序で並べるには、高精度のタイムスタンプが必要です。重要な理由イベントの順序付けと、プロセスの所要時間の算出に必要です。入手先監査ログまたは取引更新時刻の列です。例 2023-10-15T08:30:00Z2023-10-15T09:15:22Z2023-10-16T14:00:00Z2023-10-17T10:00:00Z
	支払い取引ID PaymentTransactionId	個々の支払い指示または取引ケースを識別する一意のIDです。
説明この属性は、1件の支払いのライフサイクルに含まれるすべてのアクティビティを関連付けるための中心的なキーです。最初の依頼から検証、承認、最終決済またはキャンセルまでの流れを追跡できます。 Fiserv環境では、通常、取引履歴テーブルの主キーとして使われます。プロセスフローを再構成し、認可から数日後に決済されるような別々のイベントを、同じ業務オブジェクトに正しく関連付けるために欠かせません。重要な理由イベントをプロセスインスタンスごとにまとめるために必要な基本のケースIDです。入手先取引または支払いヘッダーテーブルについては、Fiservの文書を参照してください。例 TRX-99823101PMT-2023-88421002938475CHK-5512WIRE-US-9921
	ソースシステム SourceSystem	データの発生元となったシステムの名前です。
説明イベントを生成したFiservのモジュールまたは外部システムを特定します。支払いがフロントエンドのチャネルで開始され、バックエンドの基幹銀行システムで決済されるような複雑な環境で特に役立ちます。発生元のシステムでプロセスビューを絞り込めるため、特定の技術環境や連携ポイントに対象を絞って分析できます。重要な理由技術的な背景とデータの来歴を把握できます。入手先抽出時に固定値を設定するか、システムのメタデータから取得します。例 Fiserv PremierFiserv SignatureFiserv DNAFiserv Enterprise Payments Platform
	最終データ更新 LastDataUpdate	レコードを最後に抽出または更新した時刻です。
説明分析に使うデータの鮮度を示します。ダッシュボードがリアルタイムの業務状況を反映しているのか、過去の時点のスナップショットなのかを判断するうえで重要です。表示される指標の信頼性を確認できるため、特に処理締切の遵守状況や進行中のボトルネックを監視する際に、古いデータに基づいて判断することを防げます。重要な理由データの最新性と信頼性を確保します。入手先 ETL実行時のシステム時刻です。例 2023-10-27T12:00:00Z2023-10-28T06:00:00Z
	STPかどうか IsStraightThroughProcessing	支払いに手作業が必要なかったかを示すフラグです。
説明ケースに「支払いエラー特定」「支払いエラー解決」または手動の「支払い承認済み」ステップが含まれない場合にtrueとなる、計算済みのブール属性です（定義によって異なります）。ストレートスルー処理率の重要業績評価指標（KPI）に直接使われます。プロセスを完全自動化されたフローと人手が必要なフローに二分できるため、自動化の可能性を明確に把握できます。重要な理由プロセス効率と自動化の成果を測る主要指標です。入手先データ変換時に算出します。例 truefalse
	エラーコード ErrorCode	支払いの検証に失敗した際に生成される個別のコードです。
説明「支払いエラー特定」アクティビティに関連する技術上または業務上のエラーコードを記録します。この属性は、「検証エラー・手戻りトラッカー」の基礎となります。エラーコードごとの発生頻度を集計すると、組織は「無効な銀行コード」など、データ品質に関する全体的な問題を特定し、検証ロジックの修正やユーザートレーニングなど、対象を絞った対策を実施できます。重要な理由手戻りの根本原因を特定します。入手先エラーログまたは取引ステータスの詳細です。例 E-101INV_ACCNSF_ERRAUTH_FAIL
	処理ユーザー ProcessingUser	アクティビティを実行したユーザーIDまたはシステムエージェントです。
説明人間の承認者かシステムの自動処理ボットかを問わず、個々の操作を実行した主体を特定します。このデータは、「エラー解決サイクル効率」と「承認権限の処理量」のダッシュボードに使われます。ユーザーを追跡することで、エラー率の高い担当者に必要なトレーニングを特定したり、特定の承認者に依頼が集中して生じるボトルネックを把握したりできます。重要な理由リソース分析とボトルネックの特定に役立ちます。入手先監査ログのユーザーID列です。例 jdoeSYSTEM_BATCHmsmith_approverAPI_USER
	受取人の口座番号 PayeeAccountNumber	資金が入金される口座の番号です。
説明入金先の口座を特定します。支払人の口座と同様、重複支払い検出ビューに欠かせません。分析対象となる受取人との関係を正確に特定できます。処理締切のコンプライアンス監視では、受取人の情報をもとに、優先度の高い仕入先や遅延が許されない重要な決済を優先できます。重要な理由重複検出と受取人分析に欠かせません。入手先取引詳細の貸方口座または受益者列です。例 555000111222333444BEN-882-11
	支払い方法 PaymentMethod	支払いの実行に使われる手段（電信送金、ACHなど）です。
説明処理に使われる決済ネットワークごとに取引を分類します。支払い方法によって標準的な業務手順やサービスレベル合意が大きく異なるため、認可サイクルタイム分析の基本となる属性です。支払い方法ごとにプロセスのバリアントを分析すると、遅延が国際電信送金など特定のチャネルに限られるのか、組織全体に共通するのかを見極められます。重要な理由使用するインフラごとにプロセスフローを分類します。入手先取引種別または決済手段コードの列です。例電信送金ACH小切手RTP内部振替
	支払い金額 PaymentAmount	支払い取引の金額です。
説明この属性は、支払いに関連する金額を表します。分析を分類する主な軸となり、高額な戦略的支払いと少額の日常的な取引を区別できます。重複支払い検出ビューでは、支払人や受取人の情報と金額が一致する取引を見つけ、潜在的なエラーを特定するために欠かせません。また、高額な支払いでは異なるワークフローが適用されることが多いため、承認権限の分析にも役立ちます。重要な理由財務リスクの分析と重複検出に重要です。入手先取引ヘッダーテーブルの金額列です。例 150.0025000.5010.991000000.00
	支払人の口座番号 PayerAccountNumber	資金が引き落とされる口座の番号です。
説明支払い元の口座を特定します。重複支払い検出ビューの重要な要素です。支払人、金額、時刻と組み合わせることで、誤った二重払いを検出するための一意の識別情報になります。また、支払い元の口座ごとの取引量を分析し、最も利用頻度の高い社内ポートフォリオを特定できます。重要な理由重複検出と不正分析に欠かせません。入手先取引詳細の借方口座列です。例 123456789987654321ACC-001-992
	支払期日 PaymentDueDate	支払い処理を完了すべき日付です。
説明支払いを完了する目標日です。「処理締切コンプライアンスモニター」で、遅延のおそれがある取引を特定するために使います。「支払い決済済み」のタイムスタンプとこの属性を比較すると、期日どおりに納品できたかを測定できます。受取人との信頼関係を維持するうえでも役立ちます。重要な理由 SLAの遵守状況を測る基準日です。入手先支払い指示の詳細です。例 2023-11-012023-11-15
	通貨コード CurrencyCode	支払い金額に適用されるISO通貨コードです。
説明支払いに使われる通貨（USD、EURなど）を示します。この属性は、「通貨・支払い方法別の取引量推移」ダッシュボードに欠かせず、組織が異なる外貨へのエクスポージャーを把握するのに役立ちます。また、グローバルレポート向けの金額換算にも使われます。数値が同じでも通貨が異なる取引を、重複として誤検出しないためにも必要です。重要な理由複数通貨の処理分析に必要です。入手先取引ヘッダーテーブルの通貨列です。例 USDEURGBPCADJPY
	事業部門 BusinessUnit	支払いを開始した部門または事業部門です。
説明費用を負担する組織単位ごとに支払いを分類します。コスト配賦に役立つほか、組織内のどの部門で手作業による手戻りやエラーが多いかを把握できます。「支払い経路のコンプライアンス監査」にも役立ち、各部門がそれぞれに適用される規制要件や内部統制要件を守っているかを確認できます。重要な理由パフォーマンスを組織の状況に照らして把握できます。入手先コストセンターの対応表または部門コードです。例リテールバンキング商業融資ウェルスマネジメント業務部門
	受取銀行 BeneficiaryBank	受取銀行の名前または識別子です。
説明支払いを受け取る金融機関を特定します。受取銀行によって処理速度や連携上の問題が異なる場合があるため、決済の遅延分析に役立ちます。「決済から照合までの差」ダッシュボードに別の分析軸を加え、遅延が銀行固有の外部要因によるものか、内部要因によるものかを明らかにします。重要な理由外部依存関係の分析です。入手先取引詳細の銀行IDまたは銀行名の列です。例 ChaseBank of AmericaWells FargoCitibank
	手戻りの有無 IsRework	このアクティビティが手戻りループの一部かを示すフラグです。
説明エラーの特定後、解決前に発生したアクティビティや、繰り返されたアクティビティを示すブールフラグです。支払い検証の手戻り率の重要業績評価指標（KPI）に使われます。プロセスマップを絞り込み、理想経路だけを表示したり、反対に手戻り経路に絞ってエラーの発生パターンを把握したりできます。重要な理由付加価値のある作業と修正作業を区別します。入手先プロセスのループに基づいて算出します。例 truefalse
	承認レベル ApprovalLevel	支払いの認可に必要な、または実際に適用された階層レベルです。
説明「支払い承認済み」アクティビティに関連する役職または権限のレベルを示します。「承認権限の処理量」ダッシュボードで、上位の承認者がボトルネックになっていないかを分析するために使います。レベル別（レベル1とレベル3など）の支払い分布を把握すると、権限委譲の方針を最適化できます。重要な理由階層別に承認のボトルネックを分類します。入手先ユーザーの役割または承認ワークフローのテーブルです。例レベル1管理者ディレクターCFO
	締切超過の有無 IsCutoffMissed	支払いが銀行の当日締切後に送信されたかを示すフラグです。
説明「支払い指示送信」の時刻を、通貨や支払い方法ごとの当日締切時刻と比較して算出するブール値です。締切遵守率の重要業績評価指標（KPI）に使われます。締切に間に合わなかった取引を特定すると、開始の遅れによるものか、社内処理の遅さによるものかなど、遅延の根本原因を調査できます。重要な理由業務上のコンプライアンスと流動性管理に重要です。入手先 EventTimestampと締切基準テーブルを比較して算出します。例 truefalse

必須推奨任意

支払処理のアクティビティ

正確なプロセスの発見と支払ワークフローの最適化に向けて、重要なプロセスの手順や節目をイベントログに記録してください。

5 推奨 8 任意

	アクティビティ	説明
	支払いの承認	権限の上限に基づき、支払いの続行を認める手動または自動の判断です。権限を持つユーザーまたはシステムルールが承認フラグを更新した時点で記録されます。
重要な理由「承認サイクルタイム分析」で重要な項目です。ここでの遅延は、担当者による承認プロセスのボトルネックを示します。入手先ユーザー操作によってステータスが「Pending Approval」から「Approved」に変わったことを示す監査ログ。記録承認操作の実行時に記録イベントタイプ explicit
	支払い依頼の作成	Fiservシステムに支払い指示が最初に登録された時点です。ユーザーまたは外部システムがAPIやインターフェースを通じて取引を開始すると、明示的に記録されます。
重要な理由プロセスの開始時点を示します。サイクルタイム全体の算出や、受付段階のボトルネック特定に欠かせません。入手先取引履歴テーブルの作成タイムスタンプです。該当するPayment Transaction IDを持つ最も古いレコードを確認します。記録取引レコードの登録時に記録イベントタイプ explicit
	支払い指示送信済み	支払いファイル（ACHバッチや電信送金メッセージなど）を外部ネットワークまたは決済機関に送信することです。重要な引き継ぎポイントです。
重要な理由「処理締切コンプライアンスモニター」で重要です。組織が毎日の銀行処理締切を守れているかを確認します。入手先バッチ処理ログまたはファイル生成時刻です。「バッチ作成済み」や「ファイル送信済み」として記録されることがよくあります。記録バッチファイルの生成時に記録イベントタイプ explicit
	支払い決済済み	資金移動が完了し、総勘定元帳に転記されます。銀行側から見た取引の財務上の完了を示します。
重要な理由「ストレートスルー処理率」の主な終了点です。実際に資金が移動したことを示します。入手先取引ステータスが「転記済み」であること、または元帳に「転記日」のタイムスタンプがあることです。記録総勘定元帳への転記時に記録イベントタイプ explicit
	支払い照合済み	取引を銀行明細または決済ファイルと照合する内部処理です。これにより、会計処理が完了します。
重要な理由「決済から照合までの差」の算出に必要です。財務帳簿を正確に締められるようにします。入手先ステータスが「一致」または「照合済み」に更新されたことを示す照合モジュールのログです。記録照合が成立した時点で記録イベントタイプ explicit
	支払いエラーの検出	取引に失敗ステータスや例外コードが付いた時点を記録します。検証ルールに違反した場合や、外部チェックで否定的な応答が返された場合に発生します。
重要な理由「検証エラーと手戻りの追跡」ダッシュボードで重要な項目です。件数が多い場合、上流工程のデータ品質に問題があると考えられます。入手先取引のステータス項目が例外コード（「Invalid」「Hold」「Error」など）に変わった時点。記録ステータスがErrorに変わった時点で記録イベントタイプ explicit
	支払いエラーの解決	エラーが発生した取引を修正したことを示します。取引のステータスがエラーから処理中または有効に戻った場合に推定します。
重要な理由「支払いエラーの平均解決時間」の算出に欠かせません。業務チームの対応効率を測定できます。入手先取引のステータスがエラーコードから通常の処理コードに更新された場合に推定します。記録変更前後のステータス項目を比較イベントタイプ inferred
	支払いキャンセル	ユーザーまたはシステムルールによって、決済前に支払い処理を終了します。以降の処理はすべて停止します。
重要な理由無駄な作業や中断された作業を特定します。承認後のキャンセル率が高い場合、プロセスに非効率な点がある可能性があります。入手先ステータスが「キャンセル済み」「無効」または「停止」に変更されたことです。記録ステータスがキャンセル済みに変更された時点で記録イベントタイプ explicit
	支払いの認可	資金が利用可能であり、取引を実行できることを示す社内での最終確認です。承認と同時に行われる場合も、独立したシステムチェックとして行われる場合もあります。
重要な理由管理者による承認とシステムレベルの認可を区別します。「承認権限の処理量」ダッシュボードで重要です。入手先「認可済み」または「転記可能」を示すステータス変更です。記録変更前後のステータス項目を比較イベントタイプ inferred
	支払い予定	支払いが承認されたものの、将来の実行日まで保留されると発生します。処理可能な時間帯になるまで、システムが取引をキューに入れます。
重要な理由プロセス内の待機時間を説明します。ボトルネックによる遅延と、支払期日まで意図的に待機する状態を区別します。入手先「入力日」と「実行日」を比較します。実行日が将来の場合、この状態が有効になります。記録フィールドXとYを比較して導出しますイベントタイプ calculated
	支払い情報の検証	システムが口座番号、銀行コード、形式への準拠を確認します。通常、エラーが発生せず、取引の状態が受信済みから保留中または承認済みに変わった場合に、このアクティビティが行われたと推定します。
重要な理由最初の自動チェックを通過したことを示します。ここでの失敗は、流動性や承認の問題ではなく、データ品質の問題を表します。入手先短時間のうちにステータスが「Received」から「Pending」または「Ready」に変わった場合に推定します。記録変更前後のステータス項目を比較イベントタイプ inferred
	支払い確認済み	外部ネットワークまたはゲートウェイから肯定応答（ACK）を受信することです。次の処理主体が指示を正常に受信したことを確認できます。
重要な理由「指示送信済み」が成功したことを確認します。ここでの遅延は、ネットワーク接続や外部形式の問題を示している可能性があります。入手先受信ファイルの処理ログ、または受信を確認するAPI応答コードです。記録 ACKの受信時に記録イベントタイプ explicit
	支払い通知送信済み	システムが支払人または受取人にメールやSMSで連絡し、取引を確認します。これにより、顧客が取引状況を把握しやすくなります。
重要な理由「通知の速度と応答性」を支えます。決済後の通知が遅れると、顧客の信頼を損なうおそれがあります。入手先取引IDに関連付けられた連絡ログまたは顧客対応履歴テーブルです。記録メールまたはSMSの送信時に記録イベントタイプ explicit

推奨任意

データ抽出ガイド

Fiservからデータを取得する方法

ステップ

1. 事前設定

Fiserv Commerce Hubの開発者ポータルにアクセスできることを確認します。取引照会または検索APIにアクセスする権限を持つAPIキーとAPIシークレット（Client IDとClient Secretと呼ばれる場合もあります）を発行する必要があります。IPアドレス制限が有効な場合は、Fiserv環境で使用するIPアドレスが許可リストに登録されていることを確認してください。

2. 環境の準備

抽出用サーバーまたはローカルマシンにPython 3.8以降をインストールします。requestsとpandasのライブラリが必要です。次のpipコマンドでインストールできます：pip install requests pandas。スクリプトと出力ファイルを保存する作業ディレクトリを作成してください。

3. スクリプトの設定

提供されたPythonスクリプトを作業ディレクトリにダウンロードします。スクリプトを開き、先頭にある設定セクションを更新してください。API_KEY、API_SECRET、BASE_URLに実際の値を設定します（テストにはサンドボックスURLを、本番実行には本番URLを使用します）。START_DATEとEND_DATEを、プロセスマイニングの対象期間に合わせて設定してください。

4. 認証処理の実装

このスクリプトには、Fiserv固有の認証要件に対応するヘルパークラスが含まれています。通常はAPIシークレット、タイムスタンプ、リクエスト本文を使ってHMAC署名を生成します。Fiservの実装で別の方式（例：OAuth2ベアラートークン）が使われている場合を除き、署名生成の処理は変更しないでください。

5. 解析処理の確認

スクリプトはAPIに取引データを問い合わせます。APIからは通常、送信時刻、承認時刻、決済時刻など、複数のタイムスタンプを含む取引オブジェクトのスナップショットが返されます。スクリプトはこの単一のJSONオブジェクトを解析し、イベントログ用の複数の行（イベント）に展開します。たとえば、送信時刻と決済時刻を含む1件のJSONレコードから、CSVに少なくとも2つの行が作成されます。

6. ページネーションの処理

スクリプトにはページネーションを処理するループが含まれています。Fiserv APIでは、1回の応答で取得できるレコード数が制限されています（多くの場合50件または100件）。スクリプトは対象期間のすべての取引を取得するまで、自動的に次のページを要求します。大量のデータを取得する場合は時間がかかることがあるため、インターネット接続が安定していることを確認してください。

7. 実行

コマンドラインからpython fiserv_extraction.pyを実行します。コンソールには、処理したページ数と取得した取引数が表示されます。HTTP 401（認証されていない）や429（レート制限）のエラーが発生していないか確認してください。

8. 出力の確認

スクリプトの実行後、ディレクトリにfiserv_event_log.csvというファイルが作成されていることを確認します。ファイルを開き、ActivityName列に必須の13種類のアクティビティが含まれていることと、EventTimestamp列が正しい形式になっていることを確認してください。

9. 後処理（任意）

タイムゾーンの調整（例：UTCからローカル時刻への変換）が必要な場合は、スクリプト内のpandas変換処理を変更するか、アップロード後にProcessMindで処理できます。

10. ProcessMindにアップロード

CSVファイルをProcessMindにインポートします。PaymentTransactionIdをケースIDに、ActivityNameをアクティビティに、EventTimestampをタイムスタンプに割り当てます。PaymentAmountなどの数値列は属性として割り当ててください。

設定

API認証情報：APIキーとシークレット／共有シークレットが必要です。取引レポートのエンドポイントに対する読み取り権限があることを確認してください。
ベースURL：本番環境ではhttps://api.commerce.fiserv.comを設定します。オンボーディング時に指定された認証用またはサンドボックス用のURLを使うこともできます。
日付範囲：APIのペイロードサイズを考慮し、30～90日分のデータ抽出を推奨します。過去のデータを読み込む場合は、月ごとにスクリプトを実行してください。
ページサイズ：メモリ使用量とネットワーク負荷のバランスを取るため、1回の呼び出しで100件を取得する設定です。
タイムゾーン：APIはタイムスタンプをUTCで返します。地域間で一貫性を保つため、スクリプトではこの形式を維持します。
再試行処理：一時的なネットワークタイムアウト（HTTP 500／502／503）に対応する基本的な再試行処理が含まれています。

クエリの例 python

import requests
import json
import time
import hmac
import hashlib
import base64
import uuid
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta

class=class="hl-string">"hl-comment"># ==========================================
class=class="hl-string">"hl-comment"># CONFIGURATION
class=class="hl-string">"hl-comment"># ==========================================
API_KEY = class="hl-string">"YOUR_API_KEY"
API_SECRET = class="hl-string">"YOUR_API_SECRET"
BASE_URL = class="hl-string">"https://cert.api.fiservapps.com"  class=class="hl-string">"hl-comment"># Update to Production URL as needed
ENDPOINT = class="hl-string">"/ch/payments/v1/transaction-inquiry"
START_DATE = class="hl-string">"2023-01-01"
END_DATE = class="hl-string">"2023-01-31"
PAGE_SIZE = 50
OUTPUT_FILE = class="hl-string">"fiserv_event_log.csv"

class=class="hl-string">"hl-comment"># ==========================================
class=class="hl-string">"hl-comment"># AUTHENTICATION HELPER
class=class="hl-string">"hl-comment"># ==========================================
def generate_headers(payload):
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Fiserv Commerce Hub typically requires HMAC auth
    class=class="hl-string">"hl-comment"># This is a standard implementation pattern
    client_request_id = str(uuid.uuid4())
    timestamp = str(int(time.time() * 1000))
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># specific signature construction depends on Fiserv documentation version
    class=class="hl-string">"hl-comment"># standard pattern: apiKey + reqId + timestamp + payload
    raw_signature = API_KEY + client_request_id + timestamp + payload
    
    hmac_obj = hmac.new(
        API_SECRET.encode(class="hl-string">'utf-8'),
        raw_signature.encode(class="hl-string">'utf-8'),
        hashlib.sha256
    )
    message_signature = base64.b64encode(hmac_obj.digest()).decode(class="hl-string">'utf-8')
    
    return {
        class="hl-string">"Content-Type": class="hl-string">"application/json",
        class="hl-string">"Client-Request-Id": client_request_id,
        class="hl-string">"Api-Key": API_KEY,
        class="hl-string">"Timestamp": timestamp,
        class="hl-string">"Message-Signature": message_signature
    }

class=class="hl-string">"hl-comment"># ==========================================
class=class="hl-string">"hl-comment"># PARSING LOGIC (UNPIVOTING EVENTS)
class=class="hl-string">"hl-comment"># ==========================================
def extract_events_from_transaction(tx):
    events = []
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Base Attributes
    case_id = tx.get(class="hl-string">"transactionId", class="hl-string">"")
    amount = tx.get(class="hl-string">"amount", {}).get(class="hl-string">"total", 0.0)
    currency = tx.get(class="hl-string">"amount", {}).get(class="hl-string">"currency", class="hl-string">"USD")
    method = tx.get(class="hl-string">"paymentMethod", {}).get(class="hl-string">"type", class="hl-string">"Unknown")
    payer_acc = tx.get(class="hl-string">"paymentMethod", {}).get(class="hl-string">"maskedAccountNumber", class="hl-string">"")
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Identifying common attributes
    base_data = {
        class="hl-string">"PaymentTransactionId": case_id,
        class="hl-string">"SourceSystem": class="hl-string">"Fiserv Commerce Hub",
        class="hl-string">"LastDataUpdate": datetime.utcnow().isoformat(),
        class="hl-string">"PaymentAmount": amount,
        class="hl-string">"CurrencyCode": currency,
        class="hl-string">"PaymentMethod": method,
        class="hl-string">"PayerAccountNumber": payer_acc,
        class="hl-string">"PayeeAccountNumber": class="hl-string">"MerchantAccount", class=class="hl-string">"hl-comment"># Placeholder
        class="hl-string">"ErrorCode": tx.get(class="hl-string">"processorResponseDetails", {}).get(class="hl-string">"responseCode", class="hl-string">""),
        class="hl-string">"IsStraightThroughProcessing": class="hl-string">"True" class=class="hl-string">"hl-comment"># Default assumption unless error found
    }

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Helper to append event
    def add_event(activity, timestamp_str, specific_attrs={}):
        if timestamp_str:
            row = base_data.copy()
            row.update({
                class="hl-string">"ActivityName": activity,
                class="hl-string">"EventTimestamp": timestamp_str
            })
            row.update(specific_attrs)
            events.append(row)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Payment Request Created (Submission Time)
    submission_time = tx.get(class="hl-string">"submissionTime")
    add_event(class="hl-string">"Payment Request Created", submission_time)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Payment Details Validated (Inferred: slightly after submission if no immediate 400 error)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># We infer this exists if the transaction exists and has a submission time
    if submission_time:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Infer validation happened 1 second after submission
        val_time = (datetime.fromisoformat(submission_time.replace(class="hl-string">'Z', class="hl-string">'+00:00')) + timedelta(seconds=1)).isoformat()
        add_event(class="hl-string">"Payment Details Validated", val_time)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. Payment Error Identified / 4. Resolved
    status = tx.get(class="hl-string">"transactionStatus", class="hl-string">"")
    if status == class="hl-string">"FAILED":
        fail_time = tx.get(class="hl-string">"processorResponseDetails", {}).get(class="hl-string">"responseTimestamp", submission_time)
        add_event(class="hl-string">"Payment Error Identified", fail_time, {class="hl-string">"IsStraightThroughProcessing": class="hl-string">"False"})
    elif status == class="hl-string">"APPROVED" and tx.get(class="hl-string">"retryCount", 0) > 0:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Logic: If approved but had retries, an error was resolved
        add_event(class="hl-string">"Payment Error Resolved", submission_time) class=class="hl-string">"hl-comment"># Simplified assumption

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 5. Payment Approved
    approval_time = tx.get(class="hl-string">"approvalTime")
    if approval_time:
        add_event(class="hl-string">"Payment Approved", approval_time)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 6. Payment Authorized
    auth_time = tx.get(class="hl-string">"authorizationTime")
    class=class="hl-string">"hl-comment"># If separate auth time not provided, use approval time
    if not auth_time and approval_time:
        auth_time = approval_time
    add_event(class="hl-string">"Payment Authorized", auth_time)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 7. Payment Scheduled (if future dated)
    req_exec_date = tx.get(class="hl-string">"requestedExecutionDate")
    if req_exec_date and req_exec_date > submission_time:
         add_event(class="hl-string">"Payment Scheduled", submission_time)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 8. Payment Instruction Sent
    gateway_time = tx.get(class="hl-string">"gatewayTransmitTime")
    add_event(class="hl-string">"Payment Instruction Sent", gateway_time)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 9. Payment Confirmed (Gateway ACK)
    gateway_ack = tx.get(class="hl-string">"gatewayAckTime")
    add_event(class="hl-string">"Payment Confirmed", gateway_ack)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 10. Payment Settled
    settle_time = tx.get(class="hl-string">"settlementTime") or tx.get(class="hl-string">"fundingDate")
    add_event(class="hl-string">"Payment Settled", settle_time)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 11. Payment Notification Sent (Inferred or specific field)
    notify_time = tx.get(class="hl-string">"customerNotificationEmailTime")
    add_event(class="hl-string">"Payment Notification Sent", notify_time)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 12. Payment Reconciled
    recon_time = tx.get(class="hl-string">"reconciliationDate")
    add_event(class="hl-string">"Payment Reconciled", recon_time)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 13. Payment Cancelled
    if status == class="hl-string">"VOIDED" or status == class="hl-string">"CANCELLED":
        void_time = tx.get(class="hl-string">"voidTime") or tx.get(class="hl-string">"lastUpdateTime")
        add_event(class="hl-string">"Payment Cancelled", void_time)

    return events

class=class="hl-string">"hl-comment"># ==========================================
class=class="hl-string">"hl-comment"># MAIN EXTRACTION LOOP
class=class="hl-string">"hl-comment"># ==========================================
def main():
    all_events = []
    page_number = 1
    has_more = True
    
    print(fclass="hl-string">"Starting extraction from {START_DATE} to {END_DATE}...")

    while has_more:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Construct Search Payload
        payload_dict = {
            class="hl-string">"startDate": START_DATE,
            class="hl-string">"endDate": END_DATE,
            class="hl-string">"page": page_number,
            class="hl-string">"limit": PAGE_SIZE
        }
        payload_json = json.dumps(payload_dict)
        
        headers = generate_headers(payload_json)
        full_url = BASE_URL + ENDPOINT
        
        try:
            response = requests.post(full_url, headers=headers, data=payload_json)
            
            if response.status_code == 200:
                data = response.json()
                transactions = data.get(class="hl-string">"reports", []) class=class="hl-string">"hl-comment"># Key depends on specific endpoint schema
                
                if not transactions:
                    print(fclass="hl-string">"No transactions found on page {page_number}. Finishing.")
                    has_more = False
                    break
                
                print(fclass="hl-string">"Processing page {page_number}, found {len(transactions)} transactions.")
                
                for tx in transactions:
                    events = extract_events_from_transaction(tx)
                    all_events.extend(events)
                
                class=class="hl-string">"hl-comment"># Pagination Check
                total_pages = data.get(class="hl-string">"totalPages", page_number)
                if page_number >= total_pages:
                    has_more = False
                else:
                    page_number += 1
            else:
                print(fclass="hl-string">"Error fetching data: {response.status_code} - {response.text}")
                has_more = False
                
        except Exception as e:
            print(fclass="hl-string">"Exception occurred: {str(e)}")
            has_more = False

    class=class="hl-string">"hl-comment"># ==========================================
    class=class="hl-string">"hl-comment"># EXPORT TO CSV
    class=class="hl-string">"hl-comment"># ==========================================
    if all_events:
        df = pd.DataFrame(all_events)
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Column ordering
        cols = [
            class="hl-string">"PaymentTransactionId", class="hl-string">"ActivityName", class="hl-string">"EventTimestamp", 
            class="hl-string">"SourceSystem", class="hl-string">"PaymentAmount", class="hl-string">"CurrencyCode", class="hl-string">"PaymentMethod",
            class="hl-string">"PayerAccountNumber", class="hl-string">"ErrorCode", class="hl-string">"IsStraightThroughProcessing"
        ]
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Ensure columns exist even if empty
        for c in cols:
            if c not in df.columns:
                df[c] = None
                
        df = df[cols]
        df.to_csv(OUTPUT_FILE, index=False)
        print(fclass="hl-string">"Extraction complete. {len(df)} rows written to {OUTPUT_FILE}")
    else:
        print(class="hl-string">"No events extracted.")

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

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