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支払い処理データテンプレート

Name: 支払処理 Process Mining Data Template
Creator: ProcessMind
License: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Fiserv

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決済処理属性 (20) 決済処理アクティビティ (13) 抽出ガイド (1)

支払い処理データテンプレート

このテンプレートは、Fiservデータをプロセスマイニングと分析に適したフォーマットにマッピングするための構造化されたフレームワークを提供します。決済および照合サイクルを明確に可視化するために必要な重要な属性とアクティビティを概説しています。このガイドに従うことで、金融業務における非効率性やコンプライアンスリスクを浮き彫りにする堅牢なイベントログを作成できます。

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マイルストーン
Fiservデータ抽出に関する技術ガイダンス

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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決済処理属性

これらの推奨データフィールドは、お客様の支払ライフサイクル全体を包括的に分析するために、イベントログに必要なコンテキストを提供します。

5 必須 10 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特定のイベントまたはステータス変更。
説明この属性は、「支払依頼作成」や「支払い決済済み」など、実行されたステップを記述します。これはプロセスマップ内のノードを定義し、操作の順序を理解するために不可欠です。個々のアクティビティを分析することで、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し、必須の検証や承認が迂回されたコンプライアンス違反の経路を検出できます。その重要性プロセスタイムラインを構成するイベントを定義します。取得元取引履歴ログまたはステータス変更監査テーブル。例決済リクエスト作成済み支払実行許可決済エラー特定済み支払決済完了支払いキャンセル済み
	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瞬間を記録します。これは、サイクルタイム、リードタイム、ボトルネックの特定を含む、すべての時間分析の基礎となります。ダッシュボードでは、このデータが「支払依頼作成」から「支払い承認」までの時間など、ステップ間の期間計算を推進します。高速で連続して発生するイベントを正確に順序付けるためには、高精度なタイムスタンプが必要です。その重要性イベントを順序付けし、プロセスパフォーマンスの期間を計算するために必要です。取得元監査ログまたはトランザクション更新タイムスタンプ列。例 2023-10-15T08:30:00Z2023-10-15T09:15:22Z2023-10-16T14:00:00Z2023-10-17T10:00:00Z
	決済トランザクションID PaymentTransactionId	特定の支払指示または取引ケースのユニークな識別子。
説明この属性は、単一の支払ライフサイクル内のすべてのアクティビティをリンクするための中心的なキーとして機能します。これにより、アナリストは最初の依頼から検証、承認、そして最終的な決済またはキャンセルまでの行程を追跡できます。 Fiserv環境では、これは通常、取引履歴テーブルの主キーです。プロセスフローを再構築し、分離されたイベント（承認から数日後に決済が発生するなど）が同じビジネスオブジェクトに正しく関連付けられるようにするために不可欠です。その重要性イベントをプロセスインスタンスにグループ化するために必要な、基本的なケースIDです。取得元トランザクションまたは決済ヘッダーテーブルについては、Fiservのドキュメント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`発信元``システム`名です。
説明イベントを生成した特定のFiservモジュールまたは外部システムを特定します。これは、支払いがフロントエンドチャネルで発生し、バックエンドのコアバンキングシステムで決済されるような複雑な状況で特に役立ちます。これにより、アナリストは発生元システム別にプロセスビューをフィルタリングでき、特定の技術環境や統合ポイントに分析を絞り込むことができます。その重要性技術的なコンテキストとデータリネージュを提供します。取得元抽出時またはシステムメタデータとしてハードコードされます。例 Fiserv PremierFiserv SignatureFiserv DNAFiserv Enterprise Payments Platform
	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。
説明分析に使用されるデータの鮮度を示します。これは、ダッシュボードがリアルタイムの運用を反映しているのか、過去のスナップショットを反映しているのかを判断する上で非常に重要です。これにより、ユーザーは表示されるメトリックを信頼でき、特に締め切り遵守やアクティブなボトルネックを監視する際に、古いデータに基づいて意思決定を行っていないことを保証します。その重要性データの鮮度と信頼性を保証します。取得元 ETL実行時点でのシステム時刻。例 2023-10-27T12:00:00Z2023-10-28T06:00:00Z
	Is STP IsStraightThroughProcessing	支払いに手動介入が不要であったかを示すフラグ。
説明ケースに「Payment Error Identified」（支払いエラー特定）、「Payment Error Resolved」（支払いエラー解決）、または手動による「Payment Approved」（支払い承認済み）のステップが含まれていない場合に真となる計算済みのブール属性です（定義による）。これは「Straight Through Processing Rate KPI」を直接サポートします。これにより、プロセスを純粋な自動フローと人的介入が必要なフローに二分割でき、自動化の可能性を明確に把握できます。その重要性プロセス効率と自動化成功のためのコアメトリック。取得元データ変換中に計算されます。例 truefalse
	エラーコード ErrorCode	支払いの検証が失敗した際に生成される特定のコード。
説明「Payment Error Identified」（支払いエラー特定）アクティビティに関連付けられた技術的またはビジネスエラーコードを記録します。この属性は、検証エラーおよび手戻りトラッカーの基盤となります。特定のエラーコードの頻度を集計することで、組織はシステム的なデータ品質問題（例：「Invalid Routing Number」）を特定し、検証ロジックやユーザー研修に対するターゲットを絞った修正を実施できます。その重要性手戻りの根本原因を特定します。取得元エラーログまたはトランザクションステータスの詳細。例 E-101INV_ACCNSF_ERRAUTH_FAIL
	処理ユーザー ProcessingUser	アクティビティを担当するユーザーIDまたはシステムエージェント。
説明特定のアクションを実行したのが人間である承認者か、システム自動化ボットかを特定します。このデータは、「エラー解決サイクル効率」および「承認権限スループット」ダッシュボードの基盤となります。ユーザーを追跡することで、アナリストはエラー率が高い個人のトレーニングニーズを特定したり、特定の承認者がリクエストで過負荷になっているボトルネックを認識したりできます。その重要性リソース分析とボトルネック特定を可能にします。取得元監査ログ、ユーザーID列。例 jdoeSYSTEM_BATCHmsmith_approverAPI_USER
	処理期間 ProcessingDuration	特定のアクティビティが完了するまでにかかる時間。
説明アクティビティ自体の期間、または前のアクティビティからの経過時間を表します。これにより、プロセス内で時間がどこに費やされているかを詳細に分析できます。「処理時間」の汎用マッピングにデータを入力するために使用され、常に予想よりも遅い特定のステップを特定するのに役立ちます。その重要性個々のプロセスステップの効率を測定します。取得元タイムスタンプの差分から計算されます。例 00:05:0024:00:0000:00:30
	受取人口座番号 PayeeAccountNumber	資金が振り込まれる口座番号。
説明送金先口座を特定します。支払い元口座と同様に、これは「重複支払い検出ビュー」にとって重要です。分析が特定の受益者関係を正確にターゲットにしていることを保証します。締め切り遵守監視において、受取人を知ることは、戦略的ベンダーや失敗してはならない重要な決済を優先するのに役立ちます。その重要性重複検出と受取人分析に不可欠です。取得元取引詳細、貸方口座または受取人列。例 555000111222333444BEN-882-11
	支払人口座番号 PayerAccountNumber	資金が引き落とされる口座番号。
説明支払いの元口座を特定します。これは「重複支払い検出ビュー」の重要な要素です。受取人、金額、時刻と組み合わせることで、偶発的な二重支払いを検出するためのユニークなフィンガープリントを形成します。また、発生元口座ごとの支払い量を分析し、最も活動的な内部ポートフォリオを特定することも可能です。その重要性重複検出と不正分析に不可欠です。取得元取引詳細、借方口座列。例 123456789987654321ACC-001-992
	支払方法 PaymentMethod	支払を実行するために使用されるメカニズム（例：電信送金、ACH）。
説明トランザクションをその処理レールによって分類します。この属性は「承認サイクルタイム分析」にとって不可欠です。なぜなら、異なる方法では標準操作手順やサービスレベル契約が大きく異なるためです。決済方法によるプロセスバリアントの分析は、遅延が特定のチャネル（国際送金など）に固有のものであるか、組織全体に共通するものであるかを特定するのに役立ちます。その重要性使用されているインフラストラクチャ別にプロセスフローをセグメント化します。取得元取引タイプまたは決済手段コード列。例電信送金ACH小切手RTPInternal Transfer
	支払期日 PaymentDueDate	支払いが処理されなければならない期日。
説明支払い完了の目標日。これは「処理カットオフコンプライアンスモニター」で使用され、遅延リスクのある取引にフラグを立てます。「支払い決済済み」のタイムスタンプをこの属性と比較することで、期日内配送の指標を計算し、組織が受取人との信頼を維持するのに役立ちます。その重要性 SLA遵守度を測定するための参照点。取得元決済指示の詳細。例 2023-11-012023-11-15
	支払金額 PaymentAmount	支払取引の金銭的価値。
説明この属性は、支払に関連する財務的価値を表します。これは分析をセグメント化するための主要なディメンションであり、高価値の戦略的支払いと低価値の定型取引を区別することを可能にします。支払人/受取人の詳細と一致する同一金額が潜在的なエラーとしてフラグ付けされる「重複支払い検出ビュー」に不可欠です。また、金額が大きいほど異なるワークフローパスがトリガーされることが多いため、承認権限分析もサポートします。その重要性財務リスク分析および重複検出に不可欠です。取得元取引ヘッダーテーブル、金額列。例 150.0025000.5010.991000000.00
	通貨コード CurrencyCode	支払金額のISO通貨コード。
説明支払いの通貨（例：USD、EUR）を指定します。この属性は、「通貨と決済方法の取引量トレンドダッシュボード」にとって不可欠であり、企業が様々な外国為替へのエクスポージャーを監視できるようにします。また、グローバルレポートのために金額を正規化したり、同じ数値でも異なる通貨の取引が誤って重複として検出されないようにするためにも使用されます。その重要性多通貨処理分析に必要です。取得元取引ヘッダーテーブル、通貨列。例 USDEURGBPCADJPY
	ビジネスユニット BusinessUnit	支払いを開始した部門または部署。
説明費用責任のある組織単位によって支払いを分類します。これは、コスト配分や、組織のどの部門が最も手動での手戻りやエラーを発生させているかを理解するのに役立ちます。これにより、異なる単位がそれぞれの規制または内部統制要件を遵守していることを保証することで、「決済経路コンプライアンス監査」をサポートします。その重要性パフォーマンスの組織的コンテキストを提供します。取得元コストセンターマッピングまたは部門コード。例リテールバンキング商業融資ウェルスマネジメント運用
	受益者銀行 BeneficiaryBank	受取銀行の名前または識別子。
説明支払いを受け取る金融機関を特定します。これは、特定の受取銀行が異なる処理速度や統合問題を抱えている可能性があるため、決済遅延の分析に役立ちます。これにより、「決済から照合までのギャップ」ダッシュボードに別の側面が追加され、遅延が外部要因（銀行固有）によるものか、内部要因によるものかが強調されます。その重要性外部依存関係分析。取得元取引詳細、銀行IDまたは名称列。例 ChaseBank of Americaウェルズ・ファーゴCitibank
	手戻り IsRework	この特定のアクティビティが手戻りループの一部であるかを示すフラグ。
説明エラーが特定された後、解決されるまでに発生するアクティビティ、または繰り返されるアクティビティを示すブール値フラグです。これは「支払い検証手戻り率KPI」をサポートします。これにより、アナリストはプロセスフローをフィルタリングして「ハッピーパス」のみを表示したり、逆に「手戻りパス」に完全に焦点を当てて失敗モードを理解したりできます。その重要性付加価値のある作業を修正作業から分離します。取得元プロセスループに基づいて計算されます。例 truefalse
	承認レベル ApprovalLevel	支払いを承認するために必要とされる、または使用される階層レベル。
説明「Payment Approved」（支払い承認済み）アクティビティに関連付けられた役職または権限レベルを示します。これは「承認権限スループット」ダッシュボードで使用され、高レベルの承認者がボトルネックになっているかどうかを分析します。レベル間の支払いの分布（例：レベル1 vs. レベル3）を理解することは、権限委譲ポリシーを最適化するのに役立ちます。その重要性承認ボトルネックを階層別にセグメント化します。取得元ユーザーロールまたは承認ワークフローテーブル。例 Level 1マネージャーDirectorCFO
	締め切り遅延の有無 IsCutoffMissed	支払いが日次銀行締め切り後に送信されたかを示すフラグ。
説明「Payment Instruction Sent」（支払い指示送信）時刻と、特定の通貨/方法に対する日次締め切り時刻を比較する計算済みブール値です。これは「Cutoff Adherence Rate KPI」（締め切り遵守率KPI）をサポートします。締め切り遅延を特定することは、遅延の原因が遅延開始によるものか、内部処理の遅さによるものかを調査するのに役立ちます。その重要性業務コンプライアンスと流動性管理に不可欠です。取得元 EventTimestampをカットオフレファレンステーブルと比較して計算されます。例 truefalse

必須推奨任意

決済処理アクティビティ

決済ワークフローの正確な発見と最適化を可能にするため、これらの重要なプロセスステップとマイルストーン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
	支払い消込済み	銀行取引明細書または決済ファイルと取引を内部的に照合すること。これにより、会計処理が完了します。
その重要性「決済から照合までのギャップ」に必須です。財務帳簿が正確に締められることを保証します。取得元照合モジュールは、ステータスが「一致」または「照合済み」に更新されたことをログに記録します。取得照合一致時に記録イベントタイプ explicit
	支払承認	権限の範囲に基づいて支払いの進行を許可する手動または自動の決定。これは、承認された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ときに記録されます。
その重要性「承認サイクルタイム分析」の鍵となります。ここでの遅延は、人的承認チェーンにおけるボトルネックを示しています。取得元ステータスが「承認保留中」から「承認済み」に変更されたユーザーアクションを示す監査ログ。取得承認アクション実行時に記録イベントタイプ explicit
	支払決済完了	資金の移動が最終化され、総勘定元帳に記帳されます。これは銀行の視点から見た取引の財務的な完了を示します。
その重要性「ストレートスルー処理率」の主要な終点。資金が実際に移動したことを示します。取得元取引ステータス「記帳済み」または元帳における「記帳日」タイムスタンプの存在。取得 GL転記発生時に記録イベントタイプ explicit
	決済リクエスト作成済み	Fiservシステムへの支払指示の最初の入力。これは、ユーザーまたは外部システムがAPIまたはインターフェースを介して取引を開始した際に明示的にログに記録されます。
その重要性プロセスタイムラインの開始を示します。総サイクルタイムの計算と取り込みボトルネックの特定に不可欠です。取得元取引履歴テーブル作成タイムスタンプ。特定のPayment Transaction IDを持つ最も古いレコードを探してください。取得トランザクションレコード挿入時に記録イベントタイプ explicit
	決済指示送信済み	支払ファイル（例：ACHバッチ、電信メッセージ）を外部ネットワークまたはクリアリングハウスに送信すること。これは重要な引き渡し地点です。
その重要性「処理締め切り遵守モニター」にとって重要です。組織が毎日の銀行締め切りに間に合うことを保証します。取得元バッチ処理ログまたはファイル生成タイムスタンプ。「Batch Created」または「File Transmitted」として記録されることが多いです。取得バッチファイル生成時に記録イベントタイプ explicit
	支払いキャンセル済み	決済前に支払フローを終了すること。これはユーザーまたはシステムルールによって開始されます。これにより、それ以上のすべての処理が停止されます。
その重要性無駄と放棄された作業を特定します。承認後の高いキャンセル率は、プロセスに非効率性があることを示唆しています。取得元ステータスが「キャンセル済み」、「無効」、「停止済み」に変更。取得ステータスがキャンセルに変更されたときに記録イベントタイプ explicit
	支払いスケジュール設定	支払いが承認されたものの、将来の有効日まで保留された場合に発生します。システムは処理ウィンドウが開くまでトランザクションをキューに入れます。
その重要性プロセス内のアイドル時間を説明します。ボトルネックによって引き起こされる遅延と、期日を意図的に待つこととを区別します。取得元「入力日」と「有効日」の比較。有効日が将来の場合、この状態はアクティブです。取得項目XとYを比較して派生イベントタイプ calculated
	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の肯定応答（ACK）の受信。これにより、指示が次のエンティティによって有効に受領されたことが確認されます。
その重要性「指示送信済み」が成功したことを検証します。ここでのギャップは、ネットワーク接続性または外部フォーマットの問題を示します。取得元受信を確認するインバウンドファイル処理ログまたはAPIレスポンスコード。取得 ACK受信時に記録イベントタイプ explicit
	支払実行許可	資金が利用可能であり、取引が実行のためにクリアされたことを示す最終的な内部確認。これは承認と同時に行われるか、個別のシステムチェックとして発生する場合があります。
その重要性管理職による承認とシステムレベルの認証を区別します。「承認権限スループット」ダッシュボードにとって重要です。取得元「承認済み」または「記帳準備完了」を示すステータス変更。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
	決済エラー特定済み	トランザクションが失敗ステータスまたは例外コードでフラグ付けされた瞬間を記録します。これは、検証ルールが失敗した場合や外部チェックが否定的な応答を返した場合に発生します。
その重要性「検証エラーおよび手戻りトラッカー」ダッシュボードにとって重要です。ここで大量に発生することは、上流のデータ品質問題を示しています。取得元取引ステータスフィールドが例外コード（例：「無効」、「保留」、「エラー」）に変更される。取得ステータスがエラーに変更されたときに記録イベントタイプ explicit
	決済エラー解決済み	以前にエラーが発生した取引の修正を表します。これは、取引がエラー状態から処理中または有効な状態に戻った場合に推測されます。
その重要性「支払いエラー解決までの平均時間」を計算するために不可欠です。これにより、運用チームの効率性を測定できます。取得元トランザクションステータスがエラーコードから正常な処理コードに更新されたときに推測されます。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
	決済詳細検証済み	システムは口座番号、ルーティング番号、およびフォーマットのコンプライアンスをチェックします。これは通常、取引がエラーを発生させることなく受信済みステータスから保留中または承認済みステータスに正常に移行した場合に推測されます。
その重要性最初の自動ゲートが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。取得元短期間でのステータスの「受信済み」から「保留中」または「準備完了」への変更から推測されます。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
	決済通知送信済み	システムは、支払人または受取人に対して取引を確認する通信（メール/SMS）をトリガーします。これにより、顧客の透明性が向上します。
その重要性「通知速度と応答性」をサポートします。決済後の長いギャップは顧客の信頼を損ないます。取得元トランザクションIDにリンクされた通信ログまたは顧客インタラクション履歴テーブル。取得メール/SMSトリガー時に記録イベントタイプ explicit

推奨任意

抽出ガイド

Fiservからデータを入手する方法

ステップ

1. 事前設定

Fiserv Commerce Hub開発者ポータルへのアクセス権があることを確認してください。トランザクション照会または検索APIへのアクセス権限を持つAPIキーとAPIシークレット（クライアントIDおよびクライアントシークレットと呼ばれることもあります）を生成する必要があります。IP制限が有効な場合は、Fiserv環境でIPアドレスがホワイトリストに登録されていることを確認してください。

2. 環境設定

抽出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てください。requestsおよびpandasライブラリが必要です。これらはpip経由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用の作業ディレクトリを作成してください。

3. スクリプト設定

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てください。スクリプトを開き、上部の設定セクションを更新します。特定のAPI_KEY、API_SECRET、およびBASE_URLを指定する必要があります（テストにはサンドボックスURL、最終実行には本番URLを使用）。希望するプロセスマイニング期間をカバーするようにSTART_DATEとEND_DATEを調整してください。

4. 認証ロジックの実装

スクリプトには、Fiserv固有の認証要件を処理するためのヘルパークラスが含まれています。これには通常、APIシークレット、タイムスタンプ、およびリクエストペイロードを使用してHMAC署名を生成することが伴います。特定のFiserv実装が異なる標準（例：OAuth2ベアラートークン）を使用している場合を除き、署名生成ロジックを変更しないでください。

5. 解析ロジックの理解

スクリプトはAPIにトランザクションを照会します。APIは通常、様々なタイムスタンプ（例：送信時間、承認時間、決済時間）を含むトランザクションオブジェクトのスナップショットを返します。スクリプトはこの単一のJSONオブジェクトを解析し、イベントログのために複数の行（イベント）にアンピボットします。たとえば、送信タイムスタンプと決済タイムスタンプを持つ単一のJSONレコードは、CSVで少なくとも2つの異なる行を生成します。

6. ページネーションの処理

スクリプトはページネーションを処理するためのループを実装しています。Fiserv APIはレスポンスあたりのレコード数（多くの場合50または100）を制限しています。スクリプトは、指定された日付範囲内のすべてのトランザクションが取得されるまで、自動的に次のページをリクエストします。大規模なデータセットの場合、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スクリプトを実行します：python fiserv_extraction.py。コンソールに進捗状況が表示され、処理されたページ数と取得されたトランザクション数が示されます。HTTP 401（認証されていない）または429（レート制限）エラーに注意してください。

8. 出力検証

スクリプトが終了したら、ディレクトリにfiserv_event_log.csvという名前のファイルがあることを確認してください。このファイルを開き、ActivityName列に13の必須アクティビティが混在しており、EventTimestampフィールドが正しくフォーマットされていることを確認してください。

9. 後処理（オプション）

特定のタイムゾーン調整（例：UTCを現地時間に変換）が必要な場合は、スクリプト内のpandas変換セクションを変更するか、アップロード後にProcessMind内でこれを処理できます。

10. ProcessMindへのアップロード

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マッピングします。PaymentAmountのような数値列が属性としてマッピングされていることを確認してください。

設定

API Credentials：APIキーとシークレット/共有シークレットが必要です。トランザクションレポートエンドポイントへの読み取りアクセス権があることを確認してください。
Base URL：本番環境の場合はhttps://api.commerce.fiserv.com、またはオンボーディング時に提供された特定の認証/サンドボックスURLに設定します。
Date Range：APIペイロードサイズのため、抽出期間は30日から90日が推奨されます。過去のデータをロードする場合、スクリプトを月ごとに実行してください。
Page Size：メモリ使用量とネットワークオーバーヘッドのバランスを取るため、1コールあたり100レコードに設定されています。
Timezone：APIはUTCでタイムスタンプを返します。スクリプトはこの標準を維持し、地域間の整合性を確保します。
Retry Logic：一時的なネットワークタイムアウト（HTTP 500/502/503）に対する基本的なリトライメカニズムが含まれています。

a クエリ例 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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