支払い処理データテンプレート

SWIFT

支払い処理データテンプレート

このテンプレートは、SWIFTトランザクションワークフローを開始から最終決済までマッピングするための構造的基盤を提供します。支払いライフサイクルを完全に可視化するために必要な特定のデータコンポーネントと運用上のマイルストーンを詳述しています。このガイドを活用することで、隠れた非効率性を明らかにし、コンプライアンスリスクを削減するためにデータを効果的に準備できます。

詳細なトランザクション分析のための推奨属性
主要なSWIFTプロセスアクティビティとマイルストーン
財務データ抽出のための技術ガイダンス

イベントログについて初めての方へ：プロセスマイニングのイベントログ作成方法.

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支払い処理属性

これらは、SWIFTトランザクションライフサイクルを包括的に分析するために、イベントログに含めることを推奨するデータフィールドです。

5 必須 9 推奨 6 任意

	名前	説明
	アクティビティ名 ActivityName	発生したプロセスステップまたはイベントの名前。
説明この属性は、システムログに記録された特定のアクションまたはステータス変更を記述します。例えば、「支払い要求作成済み」、「制裁スクリーニング通過」、または「SWIFT ACK受信済み」などがあります。これはプロセスマップの主要なディメンションであり、可視化におけるノードを定義し、アナリストが支払いに対して実行された操作のシーケンスを理解できるようにします。その重要性プロセスの「何」を定義し、プロセスフローとバリエーションの可視化を可能にします。取得元トランザクションログ、監査証跡、またはメッセージタイプ（例：MT103送信済み）から導出。例支払い要求作成済み支払い指示送信済みSWIFT ACK受信済み支払承認
	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。
説明この属性は、イベントが発生した正確な時刻を記録します。アクティビティを時系列に並べ、リードタイム、サイクルタイム、スループットなど、期間に基づいたすべての指標を計算するために使用されます。正確なタイムスタンプは、「ネットワーク締め切り時間パフォーマンス」の分析や、承認チェーンにおけるボトルネックの特定に不可欠です。その重要性タイムスタンプは、プロセスマイニングにおけるすべての時間分析およびパフォーマンス指標の基礎です。取得元システム監査ログ、メッセージ作成タイムスタンプ、またはデータベーストランザクション時間。例 2023-10-25T08:30:15Z2023-10-25T14:45:00Z2023-10-26T09:15:22Z
	ソースシステム SourceSystem	イベントデータが発生したシステムの名前。
説明イベントログを生成したソフトウェアまたはプラットフォームを特定します。決済プロセスでは、これがコアバンキングシステム、決済ゲートウェイ、またはSWIFTインターフェース直接である可能性があります。この属性は、複数の異なるバンキングアプリケーションからデータを結合する際のデータリネージの検証と問題のデバッグに役立ちます。その重要性データ発生源のコンテキストを提供し、複数のシステムを横断するプロセスマイニングにおいて不可欠です。取得元 ETL中にハードコードされるか、システム識別子から抽出されます。例 SWIFT Alliance Accessコアバンキングシステム支払いエンジン制裁フィルター
	最終データ更新 LastDataUpdate	レコードが最後に抽出または更新されたタイムスタンプ。
説明データがプロセスマイニングツールに最後にロードされた日時を示します。これは、データの鮮度を判断し、ダッシュボードが決済業務の最新の状態を反映していることを保証するために不可欠です。レポートパイプラインの遅延に関する透明性を提供することで、ユーザーがデータを信頼するのに役立ちます。その重要性ユーザーが提示されたデータの最新性と信頼性を理解していることを保証します。取得元 ETLプロセス実行タイムスタンプ。例 2023-10-27T12:00:00Z2023-11-01T06:00:00Z
	支払いトランザクションID PaymentTransactionId	エンドツーエンドの支払いケースを表す固有の識別子。
説明この属性は、プロセスマイニングにおける中心的なケースキーとして機能します。初期要求から検証、SWIFT送信、最終決済に至るまで、単一の支払い指示に関連するすべての活動をグループ化します。SWIFTの文脈では、銀行システム全体での継続性を確保するため、しばしばトランザクション参照番号（TRN）や固有のエンドツーエンドトランザクション参照（UETR）にマッピングされます。これはプロセスインスタンスのパスを再構築するために使用され、すべてのバリアント分析およびサイクルタイム計算に不可欠です。その重要性固有の識別はプロセスマイニングの基盤であり、散在するイベントを統合されたプロセスビューにまとめることを可能にします。取得元 SWIFTフィールド20（TRN）またはフィールド121（UETR）をメッセージヘッダーで。例 TRN-20231025-883954392-882-101UETR-9982-1123-5521PAY-US-EU-9912
	STPであるか IsStp	決済が手動介入を必要としなかったかどうかを示すフラグ。
説明ケースに「Error Identified」、「Payment Rejected」、または手動による「Modification」アクティビティが含まれない場合にTrueとなるブールインジケータです。これは、「ストレート・スルー・プロセッシング率」KPIを直接計算します。これは、決済処理における自動化の成功を測る主要な指標です。その重要性プロセス効率と自動化健全性の主要な測定値。取得元ケースにおける特定の否定的/手動アクティビティの不在に基づいて計算されます。例 truefalse
	SWIFT NAKコード SwiftNakCode	メッセージが拒否された場合にSWIFTネットワークから返されるエラーコード。
説明 SWIFTネットワークからの否定的確認応答（NAK）で提供される特定のエラーコード（例：T26、T13）を含みます。この属性は、「SWIFTエラーと手戻り分析」ダッシュボードを強化し、技術的障害を分類してシステム修正の優先順位を付けることを可能にします。その重要性ネットワークレベルでの拒否に関する技術的な根本原因を提供します。取得元 MT 015/019 システムメッセージ、またはACK/NAKのフィールド451。例 T26H01T13G02
	SWIFTメッセージタイプ SwiftMessageType	使用されるSWIFTメッセージの種類（例：MT103、pacs.008）。
説明決済指示の特定のフォーマットを示します。一般的なタイプには、顧客送金用のMT103や、pacs.008のようなISO 20022同等のものが含まれます。「決済ジャーニーバリアント分析」で使用され、レガシーMT形式と新しいISO標準の処理効率を比較します。その重要性決済フローと処理標準（レガシー対ISO 20022）を区別します。取得元 SWIFTブロック2（アプリケーションヘッダー）、メッセージタイプフィールド。例 MT103MT202pacs.008MT101
	UETR UniqueEndToEndReference	SWIFT gpiで追跡するための固有のエンドツーエンドトランザクション参照。
説明 UETRは、SWIFTネットワーク全体での支払いに対する単一で不変な参照を提供する36文字の文字列です。内部IDとは異なり、UETRは銀行間で永続します。この属性は、エンドツーエンドの可視性、および内部ログと外部SWIFT gpiステータス更新を関連付けるために不可欠です。その重要性異なる機関間のクロスボーダー決済を追跡するためのゴールデンスタンダード。取得元 SWIFTブロック3、フィールド121。例 b8c3f4a0-5d2a-4e1b-9c3d-1a2b3c4d5e6f123e4567-e89b-12d3-a456-426614174000
	価値日 ValueDate	資金が受益者に利用可能になる日付。
説明支払いメッセージで指示された決済日を表します。この日付を実際の「支払い決済済み」タイムスタンプと比較することで、「決済および照合滞留」ダッシュボードでの分析に役立ちます。支払いの緊急性を示し、資金利用可能性に関するサービスレベル契約への順守を測定するために使用されます。その重要性流動性管理および決済適時性の測定にとって重要です。取得元 SWIFT MTフィールド32A（日付サブフィールド）、またはISO 20022 IntrBkSttlmDt。例 2023-10-262023-11-01
	処理ユーザー ProcessingUser	アクティビティを実行したユーザーまたはシステムエージェント。
説明制裁ヒットを承認するコンプライアンス担当者や書式設定エラーを修正するオペレーターなど、アクティビティを担当する個人または自動化されたボットを特定します。この属性は、「検証エラーヒートマップ」を推進し、管理者がトレーニングニーズや高い手戻り率に関連する特定のユーザーを特定できるようにします。その重要性リソース分析と手動ボトルネックの特定を可能にします。取得元システム監査ログ、トランザクションテーブルの「ユーザーID」列。例 SYSTEMJ.DoeCompliance_Bot_01M.Smith
	取引通貨 TransactionCurrency	支払いの通貨を示す3文字のISOコード。
説明決済が建てられている通貨（例：USD、EUR、GBP）を特定します。これは、カットオフタイムが通貨固有であるため、「ネットワークカットオフ時間パフォーマンス」ダッシュボードにとって重要です。また、クロス通貨ペアを特定することで、「通貨換算効率」分析もサポートします。その重要性ルーティングルール、カットオフタイム、および決済コリドーを決定します。取得元 SWIFT MTフィールド32A（通貨）、またはISO 20022要素Ccy。例 USDEURGBPJPY
	受取人BIC BeneficiaryBic	受取機関の銀行識別コード。
説明決済の仕向銀行を特定します。これは、「受取人拒否の根本原因」ダッシュボードにとって重要なディメンションです。受取人BICごとに失敗をグループ化することで、銀行はデータ品質の問題や特定の書式設定要件のために指示を頻繁に拒否する特定の取引先を特定できます。その重要性取引先パフォーマンスと拒否パターンの分析に不可欠です。取得元 SWIFTフィールド57A（勘定を持つ機関）または58A（受益者機関）。例 CITIUS33BARCGB22DRESDEFFHANDSEXX
	支払金額 TransactionAmount	支払い指示の金額。
説明送金される主要な金額を表します。このデータは特定のSWIFTフィールド（例：MT103のフィールド32A）から抽出されます。「高額送金承認サイクル」ダッシュボードにとって不可欠であり、支払いを金額別にセグメント化することで、高リスク・高額トランザクションの承認遅延を分析できます。その重要性金融影響分析と取引規模によるセグメンテーションを可能にします。取得元 SWIFT MTフィールド32A（金額）、またはISO 20022要素IntrBkSttlmAmt。例 15000.001250.501000000.0045.00
	クロスボーダーであるか IsCrossBorder	決済が異なる国を含むかどうかを示すフラグ。
説明送信国と受取人国が異なる場合にTrueとなるブール属性です。これは、国内フローと国際フローを分離することで、「複数通貨処理遅延」KPIをサポートします。国際決済は通常、複雑さ、コスト、処理時間が高くなります。その重要性決済複雑性分析のための基本的なセグメンテーション。取得元送信者BIC国コードと受取人BIC国コードの比較。例 truefalse
	制裁スクリーニング期間 SanctionsScreeningDuration	制裁スクリーニング段階で費やされた時間。
説明「Payment Details Validated」と「Payment Approved」間の期間を計算します。これは、「制裁スクリーニングリードタイム」ダッシュボードに直接入力されます。コンプライアンスキューで停滞している特定のトランザクションを強調表示し、全体のスループットに影響を与えます。その重要性コンプライアンス効率と顧客SLAへの影響の直接的な尺度。取得元特定のアクティビティのタイムスタンプ間の差分を計算します。例 1200005003600000
	却下理由 RejectionReason	支払いが拒否された理由を説明するテキスト記述。
説明決済が失敗した際の記述またはコード説明を含みます。通常、SWIFTフィールド72（Sender to Receiver Information）または返却メッセージに記載されます。これは、「受取人拒否の根本原因」分析をサポートします。アナリストがテキストマイニングを実行して、拒否における共通のテーマ（例：「無効な口座」、「受取人名不一致」）を見つけることを可能にします。その重要性プロセス障害の質的コンテキストを提供します。取得元返信メッセージ（MT103 Return）のSWIFTフィールド72または79。例受取人口座閉鎖無効なIBAN規制遵守失敗銀行識別子不明
	指示優先度 InstructionPriority	支払いの緊急性を示す優先度フラグ。
説明メッセージヘッダー（例：「通常」対「緊急」）から導出されます。これは、緊急決済がしばしば迅速な承認フローを必要とするため、「高額送金承認サイクル」ダッシュボードでのセグメンテーションを可能にします。優先度の分布を理解することは、ピーク時のリソース計画に役立ちます。その重要性標準決済と迅速決済間のSLA要件を区別するのに役立ちます。取得元 SWIFTブロック2、メッセージ優先度フィールド（例：Nは通常、Uは緊急）。例通常`緊急`システム
	発信国 OriginatingCountry	支払いを開始したエンティティの国コード。
説明決済要求が発信された管轄区域を示します。これは、高リスク管轄区域からの決済がしばしば厳格で長いコンプライアンスチェックを受けるため、「制裁スクリーニングリードタイム」ダッシュボードにとって不可欠です。決済量と処理遅延の地理的分析を可能にします。その重要性コンプライアンスリスク分析および地域パフォーマンスの主要なディメンション。取得元送信者BIC（国コード文字5-6）から導出されます。例 USGBドイツフランス
	締め切り時間内 MetCutOffTime	指示がネットワーク締め切り前に送信されたかどうかを示すフラグ。
説明「Payment Instruction Sent」時刻と通貨固有のSWIFTネットワークカットオフタイムを比較して計算されるブールフラグです。これは、「SWIFTカットオフ順守率」KPIをサポートします。カットオフタイムを守れない場合、決済が遅延し、流動性ポジションに影響を与えます。その重要性財務および流動性管理にとって重要な運用KPI。取得元タイムスタンプとカットオフタイムの静的参照テーブルを比較して計算されます。例 truefalse

必須推奨任意

支払い処理活動

正確なプロセス発見とボトルネック特定のため、イベントログに記録すべき主要ステップとマイルストーンは次のとおりです。

6 推奨 6 任意

	アクティビティ	説明
	制裁スクリーニング通過	支払い指示がOFAC/制裁リストスクリーニングプロセスを成功裏にクリアしたときのタイムスタンプです。コンプライアンスシステムログから明示的に取得されるか、「スクリーニング保留」ステータスが解除されたときに推測されます。
その重要性「制裁スクリーニングリードタイム」ダッシュボードにとって重要です。ここでの遅延は、運用上の非効率性ではなく、コンプライアンスボトルネックを示します。取得元コンプライアンスフィルタリングシステムのログまたは決済ハブコンプライアンスステータスフラグ。取得スクリーニングステータスが更新された際にログされますイベントタイプ explicit
	支払い指示送信済み	フォーマットされたメッセージ（MT103またはISO 20022 pacs.008）のSWIFTゲートウェイへの送信です。メッセージペイロードが生成され、ネットワークインターフェースに引き渡されたときに明示的に取得されます。
その重要性「SWIFT締め切り順守率」の計算に使用されます。内部処理からネットワーク処理への移行を示します。取得元 SWIFT Alliance Access（SAA）ログ、またはゲートウェイ送信ログ。取得メッセージ出力が発生した際にログされますイベントタイプ explicit
	支払い消込済み	ノストロ/ボストロ口座元帳明細書に対する支払いトランザクションの照合です。照合システムがトランザクションIDを明細書行項目にリンクするときに推測されます。
その重要性金融ループを閉じます。ここでの遅延は現金可視性と監査可能性に影響を与えます。取得元照合システムのログ、またはコアバンキングシステム内の「照合済み」ステータス。取得照合ステータスを比較イベントタイプ inferred
	支払い要求作成済み	内部銀行システムまたはERP内での支払い指示の初期生成です。これは、固有のトランザクション参照（TRNまたはUETR）が支払いオーダーに最初に割り当てられたときに明示的に取得されます。
その重要性決済ライフサイクル全体の開始時間を確立します。エンドツーエンドの処理時間を計算し、SWIFTネットワークが関与する前の上流の遅延を特定するために不可欠です。取得元コアバンキングシステム（CBS）または支払いハブにおけるトランザクションテーブル作成タイムスタンプ。取得トランザクションレコード作成時にログ記録イベントタイプ explicit
	支払承認	高額送金に対する、指定された担当者または自動ルールによる最終承認アクションです。承認ワークフローフラグがtrueに設定されたときに明示的に取得されます。
その重要性「高額送金承認サイクル」ダッシュボードの鍵です。大口流動性移動に対する手動承認の遅延を特定します。取得元承認ワークフローエンジンの監査証跡取得承認アクションが実行された際にログされますイベントタイプ explicit
	支払決済完了	受益者の口座に資金が振り込まれたことの確認（多くの場合gpiステータスACSC）です。トラッカーの更新または確認メッセージを通じて明示的に取得されます。
その重要性支払いチェーンの機能的な成功した終了を表します。「決済から照合までのギャップ」を計算するための鍵となります。取得元 SWIFT gpi Tracker（ACSCステータス）、またはMT900/910確認書。取得決済が確認された際にログされますイベントタイプ explicit
	SWIFT ACK受信済み	SWIFTネットワークからの技術的な承認（ACK）の受信であり、メッセージが処理のために受け入れられたことを確認します。ネットワークインターフェースログから明示的に取得されます。
その重要性メッセージがグローバルネットワークに正常に入力されたことを確認します。内部障害と実際のネットワーク伝播を区別します。取得元 SWIFTゲートウェイログ（ACKとNACKの信号を探す）。取得ネットワークACKが受信された際にログされますイベントタイプ explicit
	支払いエラー特定済み	検証失敗、NAK、または拒否メッセージのためにトランザクションが修復のためにフラグ付けされるイベントです。トランザクションが「修復」、「修正」、または「例外」キューに入ったときに推測されます。
その重要性「エラー解決手戻り率」を追跡します。ここでの発生頻度が高いと、ストレートスルー処理（STP）率を著しく低下させます。取得元支払いハブのステータス列、または例外キューログ。取得ステータスフィールドをエラー/修正と比較するイベントタイプ inferred
	支払いエラー解決済み	以前にエラーであったトランザクションの成功した修正と再提出です。トランザクションが「修復」キューから「処理中」または「準備完了」状態に戻ったときに推測されます。
その重要性手作業による修正チームの効率を測定します。処理に長時間を要する場合、トレーニング不足や複雑なエラーコードが原因である可能性を示唆しています。取得元例外キューからの終了を示す支払いハブのステータスログ。取得ステータスフィールドを修正終了と比較するイベントタイプ inferred
	支払い拒否	受益者または仲介銀行からの拒否メッセージ（MT103 Returnまたはgpi RJCTステータス）の受信です。受信SWIFTメッセージから明示的に取得されます。
その重要性「受取人拒否の根本原因」ダッシュボードにとって不可欠です。閉鎖された口座や誤ったルーティングデータなどの外部のブロッカーを特定します。取得元着信SWIFTメッセージ（MT103 RET、pacs.004）またはgpiステータスRJCT。取得拒否メッセージが受信された際にログされますイベントタイプ explicit
	支払い詳細検証済み	支払い指示に対する構文およびフォーマットチェック（例：IBAN形式、BIC有効性）の成功した完了です。トランザクションステータスが「ドラフト」から「検証済み」または「承認準備完了」に移行したときに推測されます。
その重要性ここでの高い失敗率は、ソースデータの品質が低いことを示します。「検証初回合格率」KPIを測定します。取得元支払いエンジンのステータスログ、または検証履歴テーブル。取得ステータスフィールドを前後で比較イベントタイプ inferred
	支払い送金済み	決済が中継銀行によって処理中であることを示す中間ステータス更新（多くの場合gpiステータスACSP）。SWIFT gpi Trackerの更新またはステータスメッセージを介して捕捉されます。
その重要性コルレス銀行の「ブラックボックス」を可視化します。全体的なエンドツーエンドのジャーニーを分析するために不可欠です。取得元 SWIFT gpi Trackerデータフィード、またはMT199/trckメッセージ。取得トラッカー更新が受信された際にログされますイベントタイプ explicit

推奨任意

抽出ガイド

SWIFTからデータを取得する方法

ステップ

アーカイブ設定にアクセスできる管理者アカウントを使用して、SWIFT Alliance WebPlatformまたはAlliance Access GUIにログインします。
システム管理メニューに移動し、アーカイブを選択し、次に自動アーカイブ設定を選択します。
新しい日次エクスポートプロファイルを構成します。ターゲットディレクトリを、抽出スクリプトからアクセス可能な安全なネットワークパスに設定します。
コンテンツスコープを指定します：「メッセージ」を選択し、「履歴を含める」と「介入を含める」にチェックが入っていることを確認します。これは、承認や検証などの監査証跡イベントを捕捉するために重要です。
出力形式を選択します。XML（特に「SAA XML v2」または利用可能な最新スキーマ）を選択します。これは、メッセージヘッダーと履歴イベント間の階層関係をCSVよりも適切に保持するためです。
日付範囲フィルターを設定して、プロセスマイニングイニシアチブに必要な特定の履歴期間を抽出するか、T-1データのために毎日実行するように構成します。
初回ロードのためにアーカイブエクスポートジョブを手動で実行するか、スケジュールされたバッチジョブが完了するのを待ちます。ターゲットディレクトリに.xmlファイルが生成されていることを確認します。
SAAエクスポートは階層的なXMLファイルであり、ProcessMindはフラットなCSVイベントログを必要とするため、変換スクリプトを実行する必要があります。XMLを解析するには、クエリセクションに提供されているPythonスクリプトを使用します。
スクリプトは各メッセージ要素を反復処理します。ケースIDとして機能するユニークエンドツーエンドトランザクションリファレンス（UETR）またはトランザクションリファレンス番号（TRN）を抽出します。
スクリプトは次に各メッセージの「History」および「Intervention」子ノードを反復処理してアクティビティ行を生成します。内部SAAステータスコード（例：「NetworkAck」、「Authorisation」）を標準化されたアクティビティ名にマッピングします。
エクスポートしたXMLファイルに対してPythonスクリプトを実行して、フラットな「events.csv」ファイルを生成します。
CSV出力を検証して、EventTimestampなどのカラムがISO 8601形式であることを確認し、ProcessMindにアップロードします。

設定

アーカイブ形式: XML（推奨）またはCSV（フラットファイル）。ネストされた履歴ノードを捕捉するために、XMLが強く推奨されます。
メッセージテキストを含める: はい（金額、通貨、受取人詳細を解析するために必須）。
履歴/介入を含める: はい（承認、検証、エラーを確認するために必須）。
日付範囲: 増分ロードにはローリングウィンドウ（例：過去30日間）、初期履歴には固定日付を設定してください。
メッセージタイプ: MT103、MT202、pacs.008、pacs.009、およびpacs.004/002（返却/ステータス用）でフィルタリングしてください。
方向: 受信拒否または確認を捕捉するために、インプット（発信）とアウトプット（受信）の両方を含めてください。
セキュリティ: これらのファイルには実際の決済データが含まれているため、エクスポートフォルダに厳格な読み書き権限があることを確認してください。

a クエリ例 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}")

ステップ

環境準備: 抽出サーバーにPython 3.8以降がインストールされていることを確認してください。pip（pandas, numpy）を使用して必要なライブラリをインストールします。raw_swift_filesというサブフォルダを含む専用の作業ディレクトリを作成し、毎日生成されるすべての.out、.txt、または.finファイルをそこに配置します。
ファイル構造の理解: 生のSWIFT FINメッセージはブロック構造（{1: Header} {2: Application} {4: Body}）です。区切り文字を特定してください。標準ファイルは波括弧を使用します。ファイルが独自のエンベロープ（RJEヘッダーなど）でラップされていないことを確認するか、処理前にそれらを削除してください。
スクリプトパスの設定: 提供されたPythonスクリプトを開きます。INPUT_DIRECTORY変数をraw_swift_filesフォルダを指すように更新してください。結果のCSVのOUTPUT_FILEパスを更新してください。
正規表現パターンの定義: スクリプトは正規表現を使用してブロックを分離します。ブロック1には送信者BICとシーケンス番号が含まれます。ブロック2にはメッセージタイプ（例：I103、O103）と受信者BICが含まれます。ブロック4にはビジネスデータタグ（例：:20: TRN、:32A: Value/Amount）が含まれます。
メッセージタイプのアクティビティへのマッピング: スクリプトにはマッピング辞書が含まれています。MT103は「Payment Instruction Sent」を意味します。MT012（システムACK）は「SWIFT ACK Received」を意味します。MT900/910は「Payment Settled」を意味します。特定のステータスコード（ACSP、RJCT）を持つMT199/299は、「Payment Transferred」または「Payment Rejected」にマップされます。
属性の抽出: パーサーは特定のタグを反復処理します。:20:は決済トランザクションIDにマップされます。:121:はUETRにマップされます。:32A:は日付、通貨、金額に解析されます。
内部状態の処理: 「Payment Request Created」や「Payment Approved」のような、SWIFTファイルには含まれない内部ERPイベントであることが多いアクティビティの場合、明示的なログがない場合はスクリプトがブロック1のメッセージ作成タイムスタンプからこれらを導出するか、組織が承認をログに記録している場合はフィールド:72:（送信者から受信者への情報）の特定のテキストコードを探します。
抽出の実行: コマンドラインからスクリプトを実行します：python swift_parser.py。スクリプトはすべてのファイルを反復処理し、有効なSWIFTブロックを解析し、不正な行をスキップします。
後処理検証: 生成されたCSVを開きます。EventTimestampの形式（ISO 8601推奨）を確認します。ケースのグループ化を可能にするために、すべての行にPaymentTransactionIdが入力されていることを確認します。
データ変換: 「ValueDate」がYYMMDD形式で出力された場合、スクリプトはそれをYYYY-MM-DDに変換します。「TransactionAmount」の小数点区切り文字が標準化されていること（ピリオド対カンマ）を確認します。
最終レビュー: 特定のUETRでフィルタリングし、「Instruction Sent」→「ACK」→「Settlement」のエンドツーエンドのフローを確認します。NAK（MT019）が「Payment Error Identified」として表示されていることを確認します。
ProcessMindへのアップロード: CSVをインポートします。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マップします。

設定

インプットディレクトリ: 生のFIN/MTフラットファイルを含むフォルダへのパス。読み取り権限が付与されていることを確認してください。
日付形式の解析: SWIFTの生日付はYYMMDD形式です。スクリプトは世紀の仮定（20xx）を処理します。
メッセージタイプフィルター: このスクリプトは、カテゴリ1（決済）、9（ステートメント）、および一般的なシステムメッセージ（012、019）に焦点を当てています。カテゴリ2（金融機関送金）が必要な場合は、RELEVANT_MT_TYPESリストを調整してください。
エンコーディング: デフォルトは「utf-8」です。ファイルにレガシーエンコーディング文字が含まれている場合は、「latin-1」または「ascii」に変更してください。
バッチ処理: 1GBを超えるデータセットの場合、スクリプトはメモリオーバーフローを避けるためにジェネレーターアプローチを使用し、ファイルごとに処理します。
Regex調整: 厳密な正規表現は標準FIN形式{1:...}{2:...}{4:...}を前提としています。ファイルが$または他の区切り文字を使用している場合は、BLOCK_PATTERN変数を更新してください。

a クエリ例 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()

ステップ

環境準備: 抽出サーバーにPython 3.8以降がインストールされていることを確認してください。pip（pandas, numpy）を使用して必要なライブラリをインストールします。raw_swift_filesというサブフォルダを含む専用の作業ディレクトリを作成し、毎日生成されるすべての.out、.txt、または.finファイルをそこに配置します。
ファイル構造の理解: 生のSWIFT FINメッセージはブロック構造（{1: Header} {2: Application} {4: Body}）です。区切り文字を特定してください。標準ファイルは波括弧を使用します。ファイルが独自のエンベロープ（RJEヘッダーなど）でラップされていないことを確認するか、処理前にそれらを削除してください。
スクリプトパスの設定: 提供されたPythonスクリプトを開きます。INPUT_DIRECTORY変数をraw_swift_filesフォルダを指すように更新してください。結果のCSVのOUTPUT_FILEパスを更新してください。
正規表現パターンの定義: スクリプトは正規表現を使用してブロックを分離します。ブロック1には送信者BICとシーケンス番号が含まれます。ブロック2にはメッセージタイプ（例：I103、O103）と受信者BICが含まれます。ブロック4にはビジネスデータタグ（例：:20: TRN、:32A: Value/Amount）が含まれます。
メッセージタイプのアクティビティへのマッピング: スクリプトにはマッピング辞書が含まれています。MT103は「Payment Instruction Sent」を意味します。MT012（システムACK）は「SWIFT ACK Received」を意味します。MT900/910は「Payment Settled」を意味します。特定のステータスコード（ACSP、RJCT）を持つMT199/299は、「Payment Transferred」または「Payment Rejected」にマップされます。
属性の抽出: パーサーは特定のタグを反復処理します。:20:は決済トランザクションIDにマップされます。:121:はUETRにマップされます。:32A:は日付、通貨、金額に解析されます。
内部状態の処理: 「Payment Request Created」や「Payment Approved」のような、SWIFTファイルには含まれない内部ERPイベントであることが多いアクティビティの場合、明示的なログがない場合はスクリプトがブロック1のメッセージ作成タイムスタンプからこれらを導出するか、組織が承認をログに記録している場合はフィールド:72:（送信者から受信者への情報）の特定のテキストコードを探します。
抽出の実行: コマンドラインからスクリプトを実行します：python swift_parser.py。スクリプトはすべてのファイルを反復処理し、有効なSWIFTブロックを解析し、不正な行をスキップします。
後処理検証: 生成されたCSVを開きます。EventTimestampの形式（ISO 8601推奨）を確認します。ケースのグループ化を可能にするために、すべての行にPaymentTransactionIdが入力されていることを確認します。
データ変換: 「ValueDate」がYYMMDD形式で出力された場合、スクリプトはそれをYYYY-MM-DDに変換します。「TransactionAmount」の小数点区切り文字が標準化されていること（ピリオド対カンマ）を確認します。
最終レビュー: 特定のUETRでフィルタリングし、「Instruction Sent」→「ACK」→「Settlement」のエンドツーエンドのフローを確認します。NAK（MT019）が「Payment Error Identified」として表示されていることを確認します。
ProcessMindへのアップロード: CSVをインポートします。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マップします。

設定

インプットディレクトリ: 生のFIN/MTフラットファイルを含むフォルダへのパス。読み取り権限が付与されていることを確認してください。
日付形式の解析: SWIFTの生日付はYYMMDD形式です。スクリプトは世紀の仮定（20xx）を処理します。
メッセージタイプフィルター: このスクリプトは、カテゴリ1（決済）、9（ステートメント）、および一般的なシステムメッセージ（012、019）に焦点を当てています。カテゴリ2（金融機関送金）が必要な場合は、RELEVANT_MT_TYPESリストを調整してください。
エンコーディング: デフォルトは「utf-8」です。ファイルにレガシーエンコーディング文字が含まれている場合は、「latin-1」または「ascii」に変更してください。
バッチ処理: 1GBを超えるデータセットの場合、スクリプトはメモリオーバーフローを避けるためにジェネレーターアプローチを使用し、ファイルごとに処理します。
Regex調整: 厳密な正規表現は標準FIN形式{1:...}{2:...}{4:...}を前提としています。ファイルが$または他の区切り文字を使用している場合は、BLOCK_PATTERN変数を更新してください。

a クエリ例 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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