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売掛金（AR）`Data Template`

HighRadius

売掛金（AR）`Data Template`

この`template`は、HighRadius内での請求書`workflow`を分析するための不可欠な`component`を概説しています。必要な`data point`、プロセス`milestone`、および包括的な`event log`を構築するための技術的なステップの構造化された概要を提供します。このガイドに従うことで、回収`cycle`を成功裏にマッピングし、`cash flow`を改善する機会を特定できます。

お客様のプロセスに特化したデータ属性
標準化されたアクティビティマイルストーン
HighRadiusからの抽出手順

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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売掛金関連属性

この`table`は、請求書管理と回収パフォーマンスを分析するための詳細な`event log`を構築するために必要な推奨`data field`をリストしています。

3 必須 7 推奨 10 任意

	名前	説明
	アクティビティ ActivityName	請求書に対して実行された`event`またはアクションの名前。
説明この`attribute`は、`credit-to-cash lifecycle`で発生した特定のステップまたはアクションを記録します。請求書作成、自動対応、回収担当者からの電話、異議申し立ての記録、支払い適用などの`event`を捕捉します。アナリストはこの`field`を使用してプロセスフローを再構築し、ステップのシーケンスを可視化します。これらの`activity`のシーケンスの`variation`は、プロセス逸脱、手戻り`loop`、および`non-compliant`な行動を特定するのに役立ちます。その重要性それはプロセスのステップを定義し、`プロセス`ディスカバリとバリアント`分析`に不可欠です。取得元 HighRadiusアクティビティログ、ノート履歴、またはトランザクション履歴テーブル例請求書作成支払い催促通知送信済み異議`ケース`開設済み全額支払い受領済み
	イベントのタイムスタンプ EventDateTime	`activity`が発生した特定の日付と時間。
説明この`attribute`は、HighRadiusシステム内で`event`が発生した正確な瞬間を示します。`activity`の順序付けや、プロセスステップ間の期間を計算するために必要な時間的側面を提供します。分析においては、`timestamp`は売上債権回転日数（DSO）や異議申し立て解決時間などの`cycle time`を計算するために使用されます。また、特定の期間における`throughput`や`resource utilization`の分析も可能にします。その重要性すべての期間ベースKPIを計算し、イベントを正確に順序付けるためには、精密なタイミングが必要です。取得元 HighRadiusトランザクションログの`タイムスタンプ`列例 2023-10-01T08:30:00Z2023-10-15T14:22:10Z2023-11-05T09:15:00Z
	請求書番号 InvoiceNumber	`case ID`として機能する請求書文書のユニークな識別子。
説明請求書番号は、請求書の作成から最終決済まで、財務義務を追跡するための中央識別子です。異議申し立て、支払い確約、支払いを含むすべての関連アクティビティを単一のケース履歴にリンクします。分析においては、この属性を使用して`event log`を個別のプロセスインスタンスにグループ化します。これにより、請求書ごとのサイクルタイムの計算が可能になり、HighRadius環境またはソースERP内の他のマスターデータテーブルとプロセスデータを結合するための主キーとなります。その重要性それは固有の`ケース`を識別し、すべての`イベント`が特定の金融トランザクションに正しく関連付けられていることを保証します。取得元 HighRadius請求書`データ` / ヘッダーテーブルまたはソースERP（例：SAP VBAK, Oracle Headers）例 INV-2023-001900123456US-102938550002931
	DSO（売掛債権回転期間） DaysSalesOutstanding	請求書作成から請求書決済までの日数。
説明この計算された`attribute`は、請求書の総`lifecycle duration`を表します。これは「DSO `Cycle Time Distribution dashboard`」の`core metric`です。これを詳細なレベルでモニタリングすることで、プロセス`stage`（例：異議申し立て解決と銀行照合）のどの部分が`overall cash conversion cycle`に最も貢献しているかを特定するのに役立ちます。その重要性売掛金（AR）の主要な効率性指標。取得元請求書作成`と`請求書クリア`の`タイムスタンプ`から計算例 45日間30日間62 days
	コレクター名 CollectorName	回収活動を担当するエージェントまたはユーザーの名前。
説明この`attribute`は、電話の記録、専門的な`email`の送信、異議申し立てのレビューなど、手動`activity`を実行した特定のHighRadiusユーザーまたはエージェントを識別します。これは「回収担当者生産性`benchmarking dashboard`」で使用され、個人のパフォーマンスと`workload`の配分を評価します。これにより、マネージャーは研修の必要性を特定したり、回収チーム間の`portfolio`を再`balance`したりするのに役立ちます。その重要性リソースレベルでのパフォーマンス`分析`を可能にします。取得元アクティビティログ / ユーザーテーブル例 John DoeJane Smithシステム管理者CollectionAgent_01
	支払期日 DueDate	顧客が契約上、支払いを義務付けられている日付。
説明支払期日は、請求書作成日に適用される支払条件によって決定されます。これは回収プロセスの目標期日として機能します。この属性と全額支払い受領日を比較することで、支払条件遵守率を算出できます。支払いが期日通りか、遅延しているか、あるいは早期であるかを判断する上で極めて重要です。その重要性遅延を判断し、売上債権回転日数（DSO）を計算するための参照点。取得元請求書ヘッダーテーブル（期日フィールド）例 2023-11-302023-12-15
	支払条件差異 PaymentTermVariance	支払期日と支払い日の間の日数。
説明この計算された`attribute`は、合意された支払い条件からの逸脱を測定します。正の数値は支払い遅延を、負の数値は早期支払いを示します。これは「支払い条件`Compliance Audit`」の直接的な`metric`です。この`variance`を集計することで、企業は体系的な遅延支払者を特定し、信用条件や回収戦略を適切に調整できます。その重要性契約条件に対する顧客の遵守度を直接測定します。取得元期日と支払日から計算例 5 days-2日0日
	自動化 IsAutomated	`アクティビティ`が人間の介入なしに`システム`によって実行されたかどうかを示すフラグ。
説明この`boolean attribute`は、HighRadius自動化`engine`（自動連携や`cash matching`など）によって実行されるステップと、ユーザーによる手動ステップを区別します。これは「`Cash Application Automation Tracker`」と「`Touchless Invoice Rate KPI`」にとって極めて重要です。アナリストが自動化の`ROI`を測定し、依然として多くの手動介入を必要とするプロセスステップを特定するのに役立ちます。その重要性 HighRadius導入の効率性を測定します。取得元アクティビティログ（システムユーザー vs. 人間ユーザーの確認）例 truefalse
	請求金額 InvoiceAmount	請求書の合計金額。
説明この`attribute`は、顧客に請求された元の合計金額を表します。これは、未回収残高を計算し、異議申し立てや遅延の財務的影響を評価するための`baseline`です。プロセスマイニング分析では、この`field`を使用して`case`を`value`で重み付けします。例えば、「少額異議申し立て量KPI」において、高価値の優先回収と低価値の事務的ノイズを区別するのに役立ちます。その重要性単なる`ケース`数ではなく、財務的影響によって分析に重み付けをすることを可能にします。取得元請求書ヘッダーテーブル（金額フィールド）例 1500.00250.5010000.00
	顧客名 CustomerName	請求書に関連付けられた顧客アカウント名。
説明この`attribute`は、請求書の支払いを担当するエンティティを識別します。HighRadiusでは、これは債務者のマスター`data record`にリンクされています。顧客名ごとにプロセスパフォーマンスを分析することで、個別の回収戦略が必要な特定のアカウントや、一貫した支払い遅延があるアカウントが浮き彫りになります。これは「顧客リスクと滞留マトリックス`dashboard`」をサポートします。その重要性問題のある顧客を見つけるために、アカウント別に`分析`をセグメント化するために不可欠です。取得元顧客マスターデータまたは請求書ヘッダー例アクメ株式会社グローバル産業TechStart Incリテール・ジャイアント株式会社
	ソースシステム SourceSystem	データが生成されたシステム名。
説明この`attribute`は、`data point`がHighRadiusプラットフォームモジュール（`Collections Cloud`や`Cash Application Cloud`など）内で直接生成されたものか、外部のERPシステム（SAPやOracleなど）から取り込まれたものかを示します。これは`data lineage`と`validation`に有用です。プロセス摩擦を分析する際、ソースシステムを知ることで、遅延が統合の遅延によるものか、ネイティブなシステム処理時間によるものかを特定するのに役立ちます。その重要性 `データ`の出所に関するコンテキストを提供します。特に、複数のERPがHighRadiusに供給している環境では重要です。取得元抽出ロジックに基づくシステム設定またはハードコード例 HighRadiusSAP ECC`Oracle NetSuite`Microsoft Dynamics
	ビジネスユニット BusinessUnit	請求書を発行した社内部門または子会社。
説明この`attribute`は、`data`を「北米`Sales`」、「`EMEA Services`」`specific product divisions`など、組織構造によってセグメント化します。これにより、「支払い条件`Compliance Audit`」で組織の異なる部分間のパフォーマンスを比較できます。これは、回収の問題がシステム全体にわたるものなのか、特定のビジネス慣行に局所的なものなのかを特定するのに役立ちます。その重要性異なる組織のバーティカル間で比較`分析`を行うことができます。取得元請求書ヘッダー / ERPマッピング例家電製品工業部品ソフトウェアサービスNA-West
	信用格付け CreditRating	顧客に割り当てられた信用度スコアまたは評価。
説明この`attribute`は、顧客の`risk level`を反映しており、多くの場合、信用調査機関またはHighRadius `Credit Cloud`内の内部スコアリングから取得されます。これは「顧客`Risk`と滞留マトリックス」における`dimension`です。`credit rating`に対する滞留期間を分析することで、`rating`が低い顧客が多額の未回収残高を抱えている場合に、`high-exposure risk`を特定するのに役立ちます。その重要性リスク管理と回収優先順位付けに不可欠です。取得元与信管理モジュール / 顧客マスター例 AAAB+高リスク低リスク
	最終データ更新 LastDataUpdate	マイニングモデルで`data`が最後に更新された`timestamp`。
説明この`attribute`は、プロセス`mining dataset`で`record`が抽出または最後に更新された`timestamp`を記録します。これにより、アナリストは`data currency`と`reporting`における潜在的な`latency`を把握できます。特に、ユーザーがリアルタイム`data`を見ているのか、それとも前日の`snapshot`を見ているのかを知る必要がある継続的なモニタリング`dashboard`にとって重要です。その重要性 `KPI`に使用される`データ`の鮮度に関する透明性を保証します。取得元 ETLタイムスタンプ例 2023-12-01T00:00:00Z2023-12-02T06:00:00Z
	地域 Region	請求書または顧客に関連付けられた地理的地域。
説明この`attribute`は、取引に関連する地理的地域（例:「北米」、「EMEA」、「APAC」など）を定義します。地域`benchmarking`や、文化的または規制上の違いが支払い行動や回収速度にどのように影響するかを理解するのに役立ちます。これは、`high-level executive reporting`に有用です。その重要性地域別のパフォーマンス分析をサポートします。取得元顧客マスターデータまたは請求書ヘッダー例 NAEMEALATAMAPAC
	支払い確約日 PromiseToPayDate	顧客が支払いを約束した日付。
説明この`attribute`は、回収のやり取り中に顧客から提示された確約日を記録します。これはHighRadius `Collections Cloud`の主要な機能です。「支払い確約信頼性`index`」で使用され、この日付は実際の支払い日と比較され、顧客が約束を守ったかどうかを判断します。これにより、確約の品質と回収担当者の交渉効果を評価するのに役立ちます。その重要性キャッシュフロー予測と顧客信頼性測定の鍵。取得元回収モジュール / 支払い約束トランザクションテーブル例 2023-12-102023-12-20
	未回収金額 OpenAmount	請求書の未払い残高。
説明この`attribute`は、顧客がまだ負っている金額を追跡します。一部の支払いが記帳されると更新されます。これは「一部支払い複雑性分析」に不可欠です。アナリストが完全に未払い`invoice`と一部支払い済み`invoice`を`filter`し、高価値の未回収項目に回収努力を優先させることを可能にします。その重要性現在のエクスポージャーと部分回収の成功を判断するために不可欠です。取得元請求書ヘッダー / オープンアイテムテーブル例 0.00500.0012000.00
	異議理由コード DisputeReasonCode	異議申し立てケースに割り当てられたカテゴリコード。
説明この`attribute`は、顧客が支払いを拒否する理由の性質（例:「価格エラー」、「破損品」、「書類不足」など）を分類します。HighRadius Deductions Cloudでは、これらは標準`code`です。これらの`code`を分析することで、不払いの根本原因を特定できます。この`data`を集計することで、販売やロジスティクスにおける上流の課題が下流の回収遅延を引き起こしている場合に、それを修正することが可能になります。その重要性支払い遅延の根本原因分析に不可欠です。取得元異議/控除管理モジュール例 P01 (価格)Q02 (品質)S03 (不足)管理エラー
	通貨コード CurrencyCode	請求金額のISO通貨コード。
説明この`attribute`は、請求書が発行された通貨（例：USD、EUR、GBP）を指定します。グローバルプロセスを分析する際、請求金額と未回収金額`field`を正しく解釈するために必要です。これにより、集計が正しく処理されること（通常は`reporting currency`に変換されること）を保証します。その重要性多通貨環境での正確な財務集計に必要です。取得元請求書ヘッダー例 USDEURGBPJPY
	顧客セグメント CustomerSegment	規模、業種、戦略的価値に基づく顧客の分類。
説明この`attribute`は、顧客を「戦略的」、「ミッドマーケット」、「SMB」、「高リスク」などの階層にグループ化します。これは「異議申し立て解決パフォーマンス`dashboard`」で使用され、異なるセグメントが異なるサービスレベルを経験しているかを確認します。これにより、高価値の顧客が回収プロセス中に適切な注意を受けていることを保証します。その重要性ビジネス戦略およびサービスレベル契約に合わせたセグメント分析。取得元顧客マスターデータ例戦略的キーアカウント卸売小売政府

必須推奨任意

売掛金業務活動

これらのエントリは、請求書の`end-to-end`のプロセスを可視化するために捕捉すべき重要なプロセスステップとトランザクション`milestone`を表しています。

8 推奨 5 任意

	アクティビティ	説明
	全額支払い受領済み	債務を完全に消滅させる資金の受領。これは滞留期間計算のための支払い実効日です。
その重要性「支払い確約履行率」と実測`cash flow`と予測`cash flow`を計算するために使用されます。取得元最終的なクリアリング文書に関連付けられた支払取引日。取得決済支払いのログに記録されたトランザクション日付イベントタイプ explicit
	支払い催促通知送信済み	回収モジュールを通じて顧客に送信された自動化された通信（メール/手紙）です。これは催促戦略の実行を追跡します。
その重要性「回収リマインダー効果」`ダッシュボード`にとって、通信が実際に支払いを誘発するかどうかを測定するために重要です。取得元請求書IDにリンクされた通信履歴タブまたは通信ログ。取得催促戦略がアクションを実行したときに記録されますイベントタイプ explicit
	支払い確約作成済み	顧客が特定の期日までに特定の金額を支払うことを約束する、システムに記録された正式なコミットメントです。
その重要性キャッシュフローを予測し、顧客信頼性測定の鍵。取得元請求書に紐付けられたP2P（支払い確約）モジュール/タブ。取得支払い約束レコード（P2P record）が作成されたときに記録されますイベントタイプ explicit
	異議`ケース`開設済み	請求書に紐付けられた控除または異議申し立てケースの作成。顧客が残高の一部または全部の支払いを拒否していることを示します。
その重要性「異議申し立て解決パフォーマンス」分析をトリガーし、異議申し立て中の金額に対する標準的な督促を一時停止します。取得元控除/異議モジュール；請求書にリンクされた`ケースID`の作成`タイムスタンプ`。取得異議`ケース`が生成されたときに記録されますイベントタイプ explicit
	異議が解決されました	異議申し立て調査の結論。有効な控除または無効な請求といった決定に至ります。
その重要性「異議申し立て解決サイクルタイム」のストップクロックイベント。ここでの遅延は、滞留期間に直接影響します。取得元控除モジュール；ステータスが「クローズ済み」、「解決済み」、または「承認済み」に変更。取得ステータス項目を前後で比較イベントタイプ inferred
	請求書消込済み	請求書残高がゼロになり、システム内でクローズされる最終的なステータス変更。
その重要性「平均売上債権回転日数」の終了`timestamp`。プロセスの完了を示します。取得元請求書ヘッダーテーブル；ステータス = 「クローズ済み」または「決済済み」。取得ステータス項目を前後で比較イベントタイプ inferred
	請求書作成	ERPシステムからHighRadiusプラットフォームへの請求書の初期作成または取り込み。これにより、回収ライフサイクルの開始が確立されます。
その重要性滞留計算およびDSO（売掛債権回転期間）指標の基準`タイムスタンプ`を確立します。取得元未決済請求書テーブル、または請求書番号が最初に出現するデータ連携ログ。取得請求書ヘッダーテーブルにレコードが挿入されたときに記録されますイベントタイプ explicit
	銀行取引明細書照合済み	キャッシュアプケーションエンジン（またはユーザー）が、銀行取引明細書の項目をこの特定の請求書に正常に紐付けます。
その重要性「自動現金消込率」の主要な指標です。資金の受領と資金の適用を区別します。取得元現金消込モジュール；照合レコード作成。取得照合ルールが実行されたときに記録されますイベントタイプ explicit
	クレジットメモ発行済み	有効な異議解決または返品の結果として、請求書残高を相殺するためにクレジットノートが生成されます。
その重要性「貸方票処理効率」と、異議申し立て解決から財務計上までの時間差を追跡します。取得元元の`請求書ID`にリンクされた`ERP`同期ログまたはクレジットメモテーブル。取得クレジットメモドキュメントが請求書にリンクされたときに記録されますイベントタイプ explicit
	一部支払いの記帳	総請求額の一部のみをカバーする支払いが適用され、残余残高が残っている状態です。
その重要性「一部支払い複雑性分析」に供給され、潜在的な現金消込の摩擦を示します。取得元現金消込モジュール；支払金額 < オープン金額の請求書にリンクされた支払いトランザクション。取得支払いが適用されたがステータスがオープンなままのときに記録されますイベントタイプ explicit
	回収コール記録済み	この請求書に関して回収担当者が記録した手動のメモまたはインタラクションです。プロセスにおける人間の介入を示します。
その重要性「回収担当者生産性ベンチマーク」をサポートし、自動化された回収業務と手動による回収業務を区別します。取得元回収モジュール内の「メモ/履歴」タブ。取得ユーザーが通話メモを保存したときに記録されますイベントタイプ explicit
	期日超過	合意された支払い条件日を過ぎても請求書が未処理であることを示す計算されたイベントです。
その重要性「支払条件遵守監査」に不可欠です。現在から延滞への移行を示します。取得元請求書の期日を現在の日付（未決済の場合）または支払日（決済済みの場合）と比較して計算されます。取得期日フィールドと活動日を比較して導出イベントタイプ calculated
	異議審査中	異議申し立てケースが「新規」からアクティブな調査ステータスに移行します。これはアナリストによる実際の作業の開始を示します。
その重要性「異議申し立て`Workflow Bottleneck Finder`」で使用され、作成からアクティブな作業時間までの遅延を測定します。取得元控除モジュールの監査ログ；ステータスが「進行中」または「調査中」に変更。取得ステータス項目を前後で比較イベントタイプ inferred

推奨任意

抽出ガイド

HighRadiusから`データ`を取得する方法

ステップ

HighRadius Integrated Receivablesプラットフォームにログインし、AnalyticsまたはReportsモジュールに移動してください。
トランザクション履歴またはオープンアイテムレポートテンプレートを見つけてください。完全なライフサイクルをキャプチャするために、通常、請求書ヘッダーデータ、回収活動、異議/控除履歴の3つの個別のエクスポートを設定する必要があります。
請求書ヘッダーのエクスポートを設定します：請求書番号、顧客名、請求額、請求日、期日、クリア日、最終ステータスの列を選択してください。関連する会社コードと、プロセスマイニングの対象期間をカバーする作成日範囲でフィルターを適用してください。
回収活動のエクスポートを設定します：請求書番号、活動タイプ（電話、メール、メモ）、活動日、コレクター名、支払い約束の詳細の列を選択してください。自動システムアクションと手動ユーザーログの両方を含めることを確認してください。
異議履歴のエクスポートを設定します：請求書番号、異議ケースID、異議額、ステータス変更日、理由コード、解決日の列を選択してください。これにより、控除のライフサイクルがキャプチャされます。
支払い/キャッシュアプリのエクスポートを設定します：請求書番号、支払い参照、支払日、支払額、支払タイプ（一部、全額、クレジットメモ）の列を選択してください。
これらのレポートを実行し、結果をCSV形式でエクスポートしてください。
これらのCSVファイルを、ステージングデータベースまたはデータ変換ツール（Python/PandasやSQLデータベースなど）にインポートし、統合ステップを実行してください。
クエリセクションで提供されている変換スクリプトを実行し、列名を標準化し、派生イベント（支払期日超過など）を計算し、異なるソースを単一のイベントログに統合してください。
日付形式が一貫していること（ISO 8601推奨）、および請求書番号がすべてのファイルで同じ形式であること（例：不整合がある場合は先頭のゼロを削除）を確認してください。
最終結果セットを単一のCSVファイルとしてエクスポートしてください。
最終的なCSVをProcessMindにアップロードし、InvoiceNumberをCase IDに、EventDateTimeをTimestampに、ActivityNameをActivityにマッピングしてください。

設定

Date Range: 完全なライフサイクルをキャプチャするために、請求書作成日に基づいてローリングウィンドウ（例：過去12ヶ月）を選択してください。
Data Sources: HighRadius内のCollections、Cash Application、Deductionsモジュールへのアクセスが必要です。
Granularity: レポートが、アカウントまたはサマリーレベルではなく、請求書レベルで生成されることを確認してください。
User Permissions: 抽出するユーザーは、履歴アクティビティログにアクセスするために、ReportingまたはAnalytics Admin権限が必要です。
System Actions: 自動化された通信をキャプチャするために、アクティビティログにシステムまたは自動化されたユーザーアクションを含めるフィルターを明示的に有効にしてください。
Mapping Required: HighRadiusのアクティビティタイプは、標準のProcess Miningアクティビティ名へのマッピングが必要になる場合があります（例：「Dunning Letter」を「Payment Reminder Sent」にマッピングするなど）。

a クエリ例 config

/* 
Title: HighRadius Event Log Transformation Script
Description: This script assumes the raw CSV exports from HighRadius have been loaded into four staging tables:
1. STG_INVOICES (Header data)
2. STG_ACTIVITIES (Collections notes, calls, correspondence)
3. STG_DISPUTES (Deduction and dispute lifecycle)
4. STG_PAYMENTS (Cash application details)
*/

/* 1. Invoice Created */
SELECT 
    InvoiceNumber AS InvoiceNumber,
    'Invoice Created' AS ActivityName,
    InvoiceDate AS EventDateTime,
    CustomerName AS CustomerName,
    InvoiceAmount AS InvoiceAmount,
    DueDate AS DueDate,
    'System' AS CollectorName,
    'True' AS IsAutomated,
    NULL AS PaymentTermVariance,
    0 AS DaysSalesOutstanding
FROM STG_INVOICES

UNION ALL

/* 2. Payment Reminder Sent */
SELECT 
    InvoiceNumber,
    'Payment Reminder Sent',
    ActivityDate,
    CustomerName,
    NULL,
    NULL,
    UserName AS CollectorName,
    CASE WHEN UserName = 'System' THEN 'True' ELSE 'False' END,
    NULL,
    NULL
FROM STG_ACTIVITIES
WHERE ActivityType IN ('Dunning', 'Correspondence', 'Email Sent')

UNION ALL

/* 3. Collection Call Logged */
SELECT 
    InvoiceNumber,
    'Collection Call Logged',
    ActivityDate,
    CustomerName,
    NULL,
    NULL,
    UserName AS CollectorName,
    'False' AS IsAutomated,
    NULL,
    NULL
FROM STG_ACTIVITIES
WHERE ActivityType IN ('Call', 'Outbound Call')

UNION ALL

/* 4. Promise to Pay Created */
SELECT 
    InvoiceNumber,
    'Promise to Pay Created',
    PromiseDate,
    CustomerName,
    PromiseAmount,
    NULL,
    UserName AS CollectorName,
    'False' AS IsAutomated,
    NULL,
    NULL
FROM STG_ACTIVITIES
WHERE ActivityType = 'Promise to Pay' AND PromiseDate IS NOT NULL

UNION ALL

/* 5. Dispute Case Opened */
SELECT 
    InvoiceNumber,
    'Dispute Case Opened',
    CreateDate,
    CustomerName,
    DisputeAmount,
    NULL,
    AnalystName AS CollectorName,
    'False' AS IsAutomated,
    NULL,
    NULL
FROM STG_DISPUTES

UNION ALL

/* 6. Dispute Under Review */
SELECT 
    InvoiceNumber,
    'Dispute Under Review',
    StatusDate,
    CustomerName,
    NULL,
    NULL,
    AnalystName AS CollectorName,
    'False' AS IsAutomated,
    NULL,
    NULL
FROM STG_DISPUTES
WHERE Status = 'In Review'

UNION ALL

/* 7. Dispute Resolved */
SELECT 
    InvoiceNumber,
    'Dispute Resolved',
    ResolutionDate,
    CustomerName,
    NULL,
    NULL,
    AnalystName AS CollectorName,
    'False' AS IsAutomated,
    NULL,
    NULL
FROM STG_DISPUTES
WHERE Status IN ('Closed', 'Resolved', 'Denied', 'Approved')

UNION ALL

/* 8. Credit Memo Issued */
SELECT 
    InvoiceNumber,
    'Credit Memo Issued',
    PaymentDate,
    CustomerName,
    PaymentAmount,
    NULL,
    'System' AS CollectorName,
    'True' AS IsAutomated,
    NULL,
    NULL
FROM STG_PAYMENTS
WHERE PaymentType = 'Credit Memo'

UNION ALL

/* 9. Partial Payment Posted */
SELECT 
    P.InvoiceNumber,
    'Partial Payment Posted',
    P.PaymentDate,
    I.CustomerName,
    P.PaymentAmount,
    I.DueDate,
    'System' AS CollectorName,
    'True' AS IsAutomated,
    DATEDIFF(day, I.DueDate, P.PaymentDate) AS PaymentTermVariance,
    DATEDIFF(day, I.InvoiceDate, P.PaymentDate) AS DaysSalesOutstanding
FROM STG_PAYMENTS P
JOIN STG_INVOICES I ON P.InvoiceNumber = I.InvoiceNumber
WHERE P.PaymentType = 'Payment' AND P.PaymentAmount < I.InvoiceAmount

UNION ALL

/* 10. Bank Statement Matched */
SELECT 
    InvoiceNumber,
    'Bank Statement Matched',
    MatchDate,
    CustomerName,
    NULL,
    NULL,
    'CashApp System' AS CollectorName,
    'True' AS IsAutomated,
    NULL,
    NULL
FROM STG_PAYMENTS
WHERE MatchDate IS NOT NULL

UNION ALL

/* 11. Full Payment Received */
SELECT 
    P.InvoiceNumber,
    'Full Payment Received',
    P.PaymentDate,
    I.CustomerName,
    P.PaymentAmount,
    I.DueDate,
    'System' AS CollectorName,
    'True' AS IsAutomated,
    DATEDIFF(day, I.DueDate, P.PaymentDate) AS PaymentTermVariance,
    DATEDIFF(day, I.InvoiceDate, P.PaymentDate) AS DaysSalesOutstanding
FROM STG_PAYMENTS P
JOIN STG_INVOICES I ON P.InvoiceNumber = I.InvoiceNumber
WHERE P.PaymentType = 'Payment' AND P.PaymentAmount >= I.InvoiceAmount

UNION ALL

/* 12. Due Date Passed */
SELECT 
    InvoiceNumber,
    'Due Date Passed',
    DueDate,
    CustomerName,
    InvoiceAmount,
    DueDate,
    'System' AS CollectorName,
    'True' AS IsAutomated,
    NULL,
    DATEDIFF(day, InvoiceDate, DueDate) AS DaysSalesOutstanding
FROM STG_INVOICES
WHERE DueDate < GETDATE() AND (ClearDate IS NULL OR ClearDate > DueDate)

UNION ALL

/* 13. Invoice Cleared */
SELECT 
    InvoiceNumber,
    'Invoice Cleared',
    ClearDate,
    CustomerName,
    InvoiceAmount,
    DueDate,
    'System' AS CollectorName,
    'True' AS IsAutomated,
    DATEDIFF(day, DueDate, ClearDate) AS PaymentTermVariance,
    DATEDIFF(day, InvoiceDate, ClearDate) AS DaysSalesOutstanding
FROM STG_INVOICES
WHERE ClearDate IS NOT NULL

ステップ

前提条件と環境設定 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。requestsとpandasライブラリが必要になります。インストールされていない場合は、pip経由でインストールしてください。HighRadiusのAPIクライアントID、クライアントシークレット、ベースURLをシステム管理者から入手してください。これらは通常、HighRadiusの管理または開発者ポータルセクションにあります。
API認証情報の設定 提供されたPythonスクリプトを開いてください。上部にある設定セクションを見つけます。CLIENT_ID、CLIENT_SECRET、BASE_URLのプレースホルダーを置き換えてください。これらの認証情報に関連付けられたユーザーが、Collections、Cash Application、およびDeductionsモジュールにアクセスする権限を持っていることを確認してください。
データ抽出パラメータの設定 スクリプト内でSTART_DATEとEND_DATE変数を定義してください。タイムアウトを避けるため、データを月次または四半期ごとの塊で抽出することをお勧めします。スクリプトは標準のISO 8601日付形式（YYYY-MM-DD）を想定しています。
スクリプト実行：認証 スクリプトはまずOAuth2フローを実行してベアラートークンを取得します。このトークンは限られた時間（通常1時間）有効です。スクリプトは初期トークンの取得を自動的に処理します。
スクリプト実行：データフェッチ スクリプトは特定のエンドポイントを順次クエリします。まず、ヘッダーレベルの請求書データを取得します。次に、必要に応じて請求書番号を参照キーとして使用し、Activities（Notes）、Promises to Pay、Disputes、およびPayment Historyに関連するエンドポイントを反復処理します。
データ変換とアクティビティマッピング スクリプトは生のJSONレスポンスをフラット化されたイベントログ構造に処理します。特定のHighRadiusコードを必要なActivity Namesにマッピングします。例えば、invoice_balanceをtotal_amountと比較して、「Partial Payment Posted」と「Full Payment Received」を区別します。また、支払期日をクリアリング日付または現在の日付と比較して、「Due Date Passed」イベントを計算します。
ページネーションの処理 HighRadiusのAPIは通常、結果をページネーションします。提供されたスクリプトには、それ以上のレコードが返されなくなるまで、すべてのページのデータをフェッチするためのループメカニズムが含まれています。このプロセス中はネットワーク接続が安定していることを確認してください。
データ統合 抽出されたすべてのリスト（請求書、アクティビティ、異議、支払い）は単一のPandas DataFrameにマージされます。スクリプトは、時系列のイベントフローを確保するために、このDataFrameをInvoiceNumberとEventDateTimeでソートします。
検証と品質チェック 最終化する前に、スクリプトは抽出されたユニークなアクティビティの概要を出力します。運用量と比較してカウントが妥当に見えることを確認してください。EventDateTime列がYYYY-MM-DD HH:MM:SS形式で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。
CSVへのエクスポート 最終的なDataFrameはHighRadius_EventLog.csvという名前のファイルにエクスポートされます。このファイルは、ProcessMindに必要な特定の列でフォーマットされています。
最終レビュー CSVファイルを開いてください。InvoiceNumberまたはActivityNameにNULL値がないか確認してください。支払期日を示すものでない限り、日付が未来の日付でないことを確認してください（ただし、EventDateTimeは常に過去または現在である必要があります）。
ProcessMindへのアップロード 生成されたCSVファイルをProcessMindにインポートします。InvoiceNumberをCase IDに、ActivityNameをActivityに、EventDateTimeをTimestampにマッピングしてください。

設定

API Base URL: 本番環境またはサンドボックス環境のいずれに接続するかを特定してください。URL構造は通常異なります（例：https://[client].highradius.com/api と https://[client]-sandbox.highradius.com/api）。
Client Scope: APIクライアントがradiusOne、collections、deductions、cashAppスコープへのreadアクセス権を持っていることを確認してください。
Date Range: トランザクション量が非常に多い場合（月間10万件以上の請求書）、抽出期間は1回につき3ヶ月以内としてください。
Pagination Limit: スクリプトはデフォルトで1ページあたり1000レコードに設定されています。サーバーがタイムアウトエラーを返す場合は、API呼び出しのlimitパラメータを調整してください。
Throttle/Rate Limiting: HighRadiusはレート制限を適用する場合があります。HTTP 429エラーが発生した場合は、ページネーションループ内にtime.sleep(1)コマンドを導入してください。

a クエリ例 python

import requests
import pandas as pd
import json
from datetime import datetime, timedelta

class=class="hl-string">"hl-comment"># ==========================================
class=class="hl-string">"hl-comment"># CONFIGURATION
class=class="hl-string">"hl-comment"># ==========================================
BASE_URL = class="hl-string">"https://[Your Instance].highradius.com/api/v1"
TOKEN_URL = class="hl-string">"https://[Your Instance].highradius.com/oauth/token"
CLIENT_ID = class="hl-string">"[Your Client ID]"
CLIENT_SECRET = class="hl-string">"[Your Client Secret]"
SCOPE = class="hl-string">"read_write"

class=class="hl-string">"hl-comment"># Extraction Window
START_DATE = class="hl-string">"2023-01-01"
END_DATE = class="hl-string">"2023-01-31"

class=class="hl-string">"hl-comment"># Global container for event log rows
event_log = []

def get_access_token():
    payload = {
        class="hl-string">'grant_type': class="hl-string">'client_credentials',
        class="hl-string">'client_id': CLIENT_ID,
        class="hl-string">'client_secret': CLIENT_SECRET,
        class="hl-string">'scope': SCOPE
    }
    try:
        response = requests.post(TOKEN_URL, data=payload)
        response.raise_for_status()
        return response.json().get(class="hl-string">'access_token')
    except Exception as e:
        print(fclass="hl-string">"Authentication failed: {e}")
        return None

def fetch_paged_data(endpoint, token, params={}):
    headers = {class="hl-string">"Authorization": fclass="hl-string">"Bearer {token}", class="hl-string">"Content-Type": class="hl-string">"application/json"}
    all_records = []
    page = 1
    while True:
        params[class="hl-string">'page'] = page
        params[class="hl-string">'limit'] = 1000
        try:
            resp = requests.get(fclass="hl-string">"{BASE_URL}/{endpoint}", headers=headers, params=params)
            if resp.status_code != 200:
                break
            data = resp.json()
            records = data.get(class="hl-string">'data', [])
            if not records:
                break
            all_records.extend(records)
            page += 1
        except Exception:
            break
    return all_records

def process_extraction():
    token = get_access_token()
    if not token:
        return

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Fetch Invoices (Header Data)
    print(class="hl-string">"Fetching Invoices...")
    invoices = fetch_paged_data(class="hl-string">"invoices", token, {class="hl-string">"filter_date_from": START_DATE, class="hl-string">"filter_date_to": END_DATE})
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Process Invoice Headers and Derived Events
    invoice_ids = []
    for inv in invoices:
        inv_num = str(inv.get(class="hl-string">'invoice_number', class="hl-string">''))
        cust_name = inv.get(class="hl-string">'customer_name', class="hl-string">'')
        amount = float(inv.get(class="hl-string">'amount', 0.0))
        create_date = inv.get(class="hl-string">'create_date')  class=class="hl-string">"hl-comment"># YYYY-MM-DD
        due_date = inv.get(class="hl-string">'due_date')
        clear_date = inv.get(class="hl-string">'clear_date')
        status = inv.get(class="hl-string">'status', class="hl-string">'Open')
        
        invoice_ids.append(inv_num)
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Event: Invoice Created
        event_log.append({
            class="hl-string">"InvoiceNumber": inv_num,
            class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Invoice Created",
            class="hl-string">"EventDateTime": fclass="hl-string">"{create_date} 00:00:00",
            class="hl-string">"CustomerName": cust_name,
            class="hl-string">"InvoiceAmount": amount,
            class="hl-string">"DueDate": due_date,
            class="hl-string">"IsAutomated": True
        })
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Event: Invoice Cleared
        if status.lower() in [class="hl-string">'closed', class="hl-string">'cleared'] and clear_date:
             event_log.append({
                class="hl-string">"InvoiceNumber": inv_num,
                class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Invoice Cleared",
                class="hl-string">"EventDateTime": fclass="hl-string">"{clear_date} 23:59:59",
                class="hl-string">"CustomerName": cust_name,
                class="hl-string">"InvoiceAmount": amount,
                class="hl-string">"DueDate": due_date,
                class="hl-string">"IsAutomated": True
            })
             
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Event: Due Date Passed (Calculated)
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Logic: If closed and cleared after due date OR if open and today is after due date
        d_due = datetime.strptime(due_date, class="hl-string">"%Y-%m-%d")
        limit_date = datetime.strptime(clear_date, class="hl-string">"%Y-%m-%d") if clear_date else datetime.now()
        
        if limit_date > d_due:
            overdue_ts = d_due + timedelta(days=1)
            event_log.append({
                class="hl-string">"InvoiceNumber": inv_num,
                class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Due Date Passed",
                class="hl-string">"EventDateTime": overdue_ts.strftime(class="hl-string">"%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
                class="hl-string">"CustomerName": cust_name,
                class="hl-string">"InvoiceAmount": amount,
                class="hl-string">"DueDate": due_date,
                class="hl-string">"IsAutomated": True
            })

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Event: Credit Memo Issued
        if inv.get(class="hl-string">'document_type', class="hl-string">'').lower() == class="hl-string">'credit_memo':
             event_log.append({
                class="hl-string">"InvoiceNumber": inv_num,
                class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Credit Memo Issued",
                class="hl-string">"EventDateTime": fclass="hl-string">"{create_date} 12:00:00",
                class="hl-string">"CustomerName": cust_name,
                class="hl-string">"InvoiceAmount": amount,
                class="hl-string">"DueDate": due_date,
                class="hl-string">"IsAutomated": True
            })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Fetch Activities / Notes (Calls, Reminders)
    print(class="hl-string">"Fetching Activities...")
    class=class="hl-string">"hl-comment"># In a real scenario, you might iterate invoice_ids in chunks if the API requires filtering by ID
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Here we assume an endpoint allowing date filtering similar to invoices
    activities = fetch_paged_data(class="hl-string">"activities", token, {class="hl-string">"date_from": START_DATE, class="hl-string">"date_to": END_DATE})
    
    for act in activities:
        inv_num = str(act.get(class="hl-string">'invoice_number', class="hl-string">''))
        act_type = act.get(class="hl-string">'activity_type', class="hl-string">'').lower()
        act_date = act.get(class="hl-string">'activity_date') class=class="hl-string">"hl-comment"># Assume valid timestamp
        user = act.get(class="hl-string">'performed_by', class="hl-string">'System')
        
        activity_name = None
        if class="hl-string">'email' in act_type or class="hl-string">'letter' in act_type or class="hl-string">'reminder' in act_type:
            activity_name = class="hl-string">"Payment Reminder Sent"
        elif class="hl-string">'call' in act_type:
            activity_name = class="hl-string">"Collection Call Logged"
            
        if activity_name:
            event_log.append({
                class="hl-string">"InvoiceNumber": inv_num,
                class="hl-string">"ActivityName": activity_name,
                class="hl-string">"EventDateTime": act_date,
                class="hl-string">"CollectorName": user,
                class="hl-string">"IsAutomated": user == class="hl-string">'System'
            })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. Fetch Promises to Pay
    print(class="hl-string">"Fetching Promises to Pay...")
    ptps = fetch_paged_data(class="hl-string">"promises", token, {class="hl-string">"created_from": START_DATE, class="hl-string">"created_to": END_DATE})
    for ptp in ptps:
        event_log.append({
            class="hl-string">"InvoiceNumber": str(ptp.get(class="hl-string">'invoice_number', class="hl-string">'')),
            class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Promise to Pay Created",
            class="hl-string">"EventDateTime": ptp.get(class="hl-string">'created_at'),
            class="hl-string">"CollectorName": ptp.get(class="hl-string">'created_by'),
            class="hl-string">"IsAutomated": False
        })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 4. Fetch Disputes
    print(class="hl-string">"Fetching Disputes...")
    disputes = fetch_paged_data(class="hl-string">"disputes", token, {class="hl-string">"date_from": START_DATE, class="hl-string">"date_to": END_DATE})
    for disp in disputes:
        inv_num = str(disp.get(class="hl-string">'invoice_number', class="hl-string">''))
        create_ts = disp.get(class="hl-string">'create_date')
        status_history = disp.get(class="hl-string">'status_history', [])
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Event: Dispute Case Opened
        event_log.append({
            class="hl-string">"InvoiceNumber": inv_num,
            class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Dispute Case Opened",
            class="hl-string">"EventDateTime": create_ts,
            class="hl-string">"IsAutomated": False
        })
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Process Audit Trail for Status Changes
        for history in status_history:
            status = history.get(class="hl-string">'status', class="hl-string">'').lower()
            hist_date = history.get(class="hl-string">'date')
            
            if status == class="hl-string">'in_review' or status == class="hl-string">'investigation':
                event_log.append({
                    class="hl-string">"InvoiceNumber": inv_num,
                    class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Dispute Under Review",
                    class="hl-string">"EventDateTime": hist_date,
                    class="hl-string">"IsAutomated": False
                })
            elif status == class="hl-string">'resolved' or status == class="hl-string">'closed':
                 event_log.append({
                    class="hl-string">"InvoiceNumber": inv_num,
                    class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Dispute Resolved",
                    class="hl-string">"EventDateTime": hist_date,
                    class="hl-string">"IsAutomated": False
                })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 5. Fetch Payments
    print(class="hl-string">"Fetching Payments...")
    payments = fetch_paged_data(class="hl-string">"payments", token, {class="hl-string">"date_from": START_DATE, class="hl-string">"date_to": END_DATE})
    for pay in payments:
        inv_num = str(pay.get(class="hl-string">'invoice_number', class="hl-string">''))
        pay_date = pay.get(class="hl-string">'payment_date')
        pay_amount = float(pay.get(class="hl-string">'payment_amount', 0.0))
        inv_total = float(pay.get(class="hl-string">'invoice_total_amount', 0.0))
        is_matched = pay.get(class="hl-string">'is_matched', False)
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Determine Partial vs Full
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Note: logic simplified; usually compare accumulated payments
        if pay_amount < inv_total:
            act_name = class="hl-string">"Partial Payment Posted"
        else:
            act_name = class="hl-string">"Full Payment Received"
            
        event_log.append({
            class="hl-string">"InvoiceNumber": inv_num,
            class="hl-string">"ActivityName": act_name,
            class="hl-string">"EventDateTime": pay_date,
            class="hl-string">"InvoiceAmount": inv_total,
            class="hl-string">"IsAutomated": True
        })
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Event: Bank Statement Matched
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Trigger if the system flags this payment as successfully matched to bank line
        if is_matched:
             event_log.append({
                class="hl-string">"InvoiceNumber": inv_num,
                class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Bank Statement Matched",
                class="hl-string">"EventDateTime": pay_date, class=class="hl-string">"hl-comment"># Often same time as posting
                class="hl-string">"IsAutomated": True
            })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Export
    df = pd.DataFrame(event_log)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Ensure required columns exist even if empty
    required_cols = [class="hl-string">"InvoiceNumber", class="hl-string">"ActivityName", class="hl-string">"EventDateTime"]
    for col in required_cols:
        if col not in df.columns:
            df[col] = None
            
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Fill recommended cols with None if missing
    recommended_cols = [class="hl-string">"CustomerName", class="hl-string">"InvoiceAmount", class="hl-string">"DueDate", class="hl-string">"CollectorName", class="hl-string">"IsAutomated"]
    for col in recommended_cols:
        if col not in df.columns:
            df[col] = None

    df.dropna(subset=[class="hl-string">"InvoiceNumber", class="hl-string">"ActivityName", class="hl-string">"EventDateTime"], inplace=True)
    df.sort_values(by=[class="hl-string">"InvoiceNumber", class="hl-string">"EventDateTime"], inplace=True)
    
    output_file = class="hl-string">"HighRadius_EventLog.csv"
    df.to_csv(output_file, index=False)
    print(fclass="hl-string">"Extraction Complete. {len(df)} rows saved to {output_file}")

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

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