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Seu Template de dados de contas a receber

HighRadius

Atributos de contas a receber (19) Atividades de contas a receber (13) Guias de extração (2)

Seu Template de dados de contas a receber

Este Template apresenta os componentes essenciais para analisar seus fluxos de faturamento no HighRadius. Ele organiza os dados necessários, as etapas do processo e os procedimentos técnicos para criar um Event Log completo. Siga este guia para mapear o ciclo de cobrança e identificar oportunidades de melhorar seu fluxo de caixa.

Atributos específicos dos seus processos
Etapas padronizadas das atividades
Instruções para extrair dados do HighRadius

Novidade em Event Logs? Saiba como criar um Event Log para Process Mining.

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Atributos de contas a receber

Esta tabela lista os campos de dados recomendados para criar um Event Log detalhado e analisar a gestão de faturas e a performance de cobrança.

3 Obrigatório 6 Recomendado 10 Opcional

	Nome	Descrição
	Atividade ActivityName	Nome do evento ou da ação realizada na fatura.
Descrição Este atributo registra a etapa ou ação específica ocorrida no ciclo de crédito ao recebimento. Ele captura eventos como criação de faturas, envio de mensagens automáticas, ligações de cobrança, registro de disputas e aplicação de pagamentos. Os analistas usam este campo para reconstruir o fluxo do processo e visualizar a sequência de etapas. As variações nessa sequência ajudam a identificar desvios do processo, ciclos de retrabalho e comportamentos em desacordo com as regras. Por que isso importa Define as etapas do processo e é essencial para a descoberta de processos e a análise de variantes. Onde encontrar Registro de atividades, histórico de anotações ou tabelas de histórico de transações do HighRadius Exemplos Fatura criadaLembrete de pagamento enviadoCaso de disputa abertoPagamento integral recebido
	Data e hora do evento EventDateTime	Data e hora exatas em que a atividade ocorreu.
Descrição Este atributo registra o momento exato em que um evento ocorreu no sistema HighRadius. Ele fornece a dimensão temporal necessária para ordenar as atividades e calcular a duração entre as etapas do processo. Na análise, a data e hora do evento são usadas para calcular tempos de ciclo, como o prazo médio de recebimento de vendas (DSO) ou o tempo de resolução de disputas. Também permitem analisar o volume de trabalho e a utilização de recursos em períodos específicos. Por que isso importa A precisão dos horários é necessária para calcular todos os KPIs baseados em duração e ordenar os eventos corretamente. Onde encontrar Coluna de data e hora dos registros de transações do HighRadius Exemplos 2023-10-01T08:30:00Z2023-10-15T14:22:10Z2023-11-05T09:15:00Z
	Número da fatura InvoiceNumber	Identificador único do documento da fatura, que funciona como ID do caso.
Descrição O número da fatura é o identificador central para acompanhar a obrigação financeira desde a criação até a quitação final. Ele vincula todas as atividades relacionadas, incluindo disputas, promessas de pagamento e pagamentos, em um único histórico do caso. Na análise, esse atributo agrupa os registros de eventos em instâncias distintas do processo. Ele permite calcular o tempo de ciclo de cada fatura e funciona como chave primária para combinar os dados do processo com outras tabelas de dados mestres no ambiente HighRadius ou no ERP de origem. Por que isso importa Identifica o caso de forma única e garante que todos os eventos sejam associados corretamente à transação financeira correspondente. Onde encontrar Dados de faturas do HighRadius / tabela de cabeçalho ou ERP de origem (por exemplo, SAP VBAK, Oracle Headers) Exemplos INV-2023-001900123456US-102938550002931
	Data de vencimento DueDate	Data até a qual o cliente tem a obrigação contratual de pagar.
Descrição A data de vencimento é determinada pelas condições de pagamento aplicadas à data de criação da fatura. Ela serve como prazo-alvo do processo de cobrança. Comparar a data do pagamento integral recebido com este atributo permite calcular a taxa de conformidade dos prazos de pagamento. Essa comparação é essencial para determinar se o pagamento foi feito em dia, com atraso ou antecipadamente. Por que isso importa Referência para determinar atrasos e calcular o prazo médio de recebimento de vendas (DSO). Onde encontrar Tabela de cabeçalho da fatura (campo Data de vencimento) Exemplos 2023-11-302023-12-15
	É automatizado IsAutomated	Indicador que informa se a atividade foi realizada pelo sistema, sem intervenção humana.
Descrição Este atributo booleano diferencia as etapas executadas pelo mecanismo de automação do HighRadius, como o envio automático de mensagens ou a conciliação de pagamentos, das etapas manuais realizadas pelos usuários. Ele é essencial para o acompanhamento da automação da aplicação de pagamentos e para o KPI de taxa de faturas processadas sem intervenção manual. Permite que os analistas meçam o retorno sobre o investimento em automação e identifiquem as etapas que ainda exigem muito trabalho manual. Por que isso importa Mede a eficiência da implementação do HighRadius. Onde encontrar Registro de atividades (verificação de usuário do sistema ou usuário humano) Exemplos truefalse
	Nome do agente de cobrança CollectorName	Nome do agente ou usuário responsável pela atividade de cobrança.
Descrição Este atributo identifica o usuário ou agente específico do HighRadius que realizou atividades manuais, como registrar uma ligação, enviar um e-mail personalizado ou analisar uma disputa. Ele é usado no Dashboard de indicadores de produtividade dos agentes de cobrança para avaliar o desempenho individual e a distribuição da carga de trabalho. Isso ajuda os gestores a identificar necessidades de treinamento ou redistribuir as carteiras entre a equipe de cobrança. Por que isso importa Permite analisar o desempenho no nível dos recursos. Onde encontrar Registro de atividades / tabela de usuários Exemplos John DoeJane SmithAdministrador do sistemaAgenteDeCobrança_01
	Nome do cliente CustomerName	Nome da conta do cliente associada à fatura.
Descrição Este atributo identifica a entidade responsável pelo pagamento da fatura. No HighRadius, ele está vinculado ao registro de dados mestres do devedor. Analisar o desempenho do processo por nome do cliente destaca contas específicas que podem exigir estratégias de cobrança personalizadas ou apresentar atrasos recorrentes. Esse atributo dá suporte ao Dashboard de risco do cliente e tempo em aberto. Por que isso importa Essencial para segmentar a análise por conta e identificar clientes com problemas. Onde encontrar Dados mestres do cliente ou cabeçalho da fatura Exemplos Acme CorpGlobal IndustriesTechStart IncRetail Giant Ltd
	Valor da fatura InvoiceAmount	Valor monetário total da fatura.
Descrição Este atributo representa o valor total originalmente cobrado do cliente. Ele serve de referência para calcular saldos em aberto e avaliar o impacto financeiro de disputas ou atrasos. A análise de mineração de processos usa este campo para ponderar os casos pelo valor. Por exemplo, ajuda a diferenciar cobranças prioritárias de alto valor de ocorrências administrativas de baixo valor na métrica de volume de disputas de baixo valor. Por que isso importa Permite ponderar a análise pelo impacto financeiro, em vez de considerar apenas a quantidade de casos. Onde encontrar Tabela de cabeçalho da fatura (campo Valor) Exemplos 1500.00250.5010000.00
	Variação do prazo de pagamento PaymentTermVariance	Número de dias entre a data de vencimento e a data do pagamento.
Descrição Este atributo calculado mede o desvio em relação às condições de pagamento acordadas. Um número positivo indica atraso no pagamento; um número negativo, pagamento antecipado. É a métrica direta da Auditoria de Conformidade com os Prazos de Pagamento. Ao consolidar essa variação, as empresas podem identificar padrões de atraso e ajustar as condições de crédito ou as estratégias de cobrança. Por que isso importa Mede diretamente se o cliente cumpre os termos do contrato. Onde encontrar Calculado com base na data de vencimento e na data do pagamento Exemplos 5 dias-2 dias0 dias
	Classificação de crédito CreditRating	Pontuação ou classificação de crédito atribuída ao cliente.
Descrição Este atributo indica o nível de risco do cliente, geralmente com base em informações de agências de crédito ou em uma pontuação interna do HighRadius Credit Cloud. Ele é uma dimensão da Matriz de Risco e Envelhecimento de Clientes. Analisar o envelhecimento das contas a receber por classificação de crédito ajuda a identificar riscos de alta exposição, como clientes mal classificados com grandes saldos em aberto. Por que isso importa Essencial para gerenciar riscos e priorizar as cobranças. Onde encontrar Módulo de gestão de crédito / cadastro mestre de clientes Exemplos AAAB+Alto riscoBaixo risco
	Código da moeda CurrencyCode	Código ISO da moeda da fatura.
Descrição Este atributo especifica a moeda em que a fatura foi emitida (por exemplo, USD, EUR ou GBP). Na análise de um processo global, ele é necessário para interpretar corretamente os campos Valor da fatura e Valor em aberto. Também garante que os valores sejam consolidados corretamente, geralmente após a conversão para uma moeda de referência. Por que isso importa Necessário para consolidar valores financeiros com precisão em ambientes com várias moedas. Onde encontrar Cabeçalho da fatura Exemplos USDEURGBPJPY
	Código do motivo da disputa DisputeReasonCode	Código da categoria atribuída a um caso de disputa.
Descrição Este atributo classifica o motivo da recusa do cliente em pagar, como erro de preço, mercadoria danificada ou documentação ausente. No Deductions Cloud do HighRadius, esses códigos são padronizados. Analisar esses códigos ajuda a identificar as causas raiz da falta de pagamento. A agregação desses dados permite que a empresa corrija problemas nas etapas anteriores, em vendas ou logística, que causam atrasos na cobrança. Por que isso importa Essencial para a análise de causa raiz dos atrasos nos pagamentos. Onde encontrar Módulo de gestão de disputas/deduções Exemplos P01 (Preço)Q02 (Qualidade)S03 (Falta de mercadoria)Erro administrativo
	Data prometida para pagamento PromiseToPayDate	A data em que o cliente prometeu fazer um pagamento.
Descrição Este atributo registra a data de compromisso informada pelo cliente durante uma interação de cobrança. É um recurso importante do HighRadius Collections Cloud. Usada no Índice de Confiabilidade da Promessa de Pagamento, essa data é comparada à data efetiva do pagamento para verificar se o cliente cumpriu o que prometeu. Ela ajuda a avaliar a qualidade do compromisso e a eficácia da negociação feita pelo responsável pela cobrança. Por que isso importa Essencial para prever o fluxo de caixa e medir a confiabilidade do cliente. Onde encontrar Módulo de cobranças / tabela de transações P2P Exemplos 2023-12-102023-12-20
	Região Region	Região geográfica associada à fatura ou ao cliente.
Descrição Este atributo define a área geográfica relevante para a transação, como 'América do Norte', 'EMEA' ou 'APAC'. Ele ajuda a comparar resultados entre regiões e a entender como diferenças culturais ou regulatórias afetam os hábitos de pagamento e a velocidade das cobranças. Também é útil para relatórios executivos de alto nível. Por que isso importa Permite analisar o desempenho por região geográfica. Onde encontrar Dados mestres do cliente ou cabeçalho da fatura Exemplos América do NorteEMEAAmérica LatinaAPAC
	Segmento de clientes CustomerSegment	Classificação do cliente com base no porte, setor ou valor estratégico.
Descrição Este atributo agrupa os clientes em categorias, como 'Estratégico', 'Mercado intermediário', 'Pequenas e médias empresas' ou 'Alto risco'. Ele é usado no Dashboard de Desempenho da Resolução de Disputas para verificar se os diferentes segmentos recebem níveis de serviço distintos. Também ajuda a garantir que os clientes de alto valor recebam a atenção adequada durante o processo de cobrança. Por que isso importa Análise de segmentos para alinhar a estratégia de negócios aos acordos de nível de serviço. Onde encontrar Dados mestres de clientes Exemplos Conta estratégica principalAtacadoVarejoGoverno
	Sistema de origem SourceSystem	Nome do sistema de onde os dados vieram.
Descrição Este atributo indica se o dado foi gerado diretamente nos módulos da plataforma HighRadius, como Collections Cloud ou Cash Application Cloud, ou importado de um sistema ERP externo, como SAP ou Oracle. Ele é útil para rastrear a origem dos dados e validá-los. Ao analisar dificuldades no processo, conhecer o sistema de origem ajuda a identificar se os atrasos são causados por demora na integração ou pelo processamento do próprio sistema. Por que isso importa Fornece contexto sobre a origem dos dados, especialmente em ambientes nos quais vários ERPs alimentam o HighRadius. Onde encontrar Configuração do sistema ou valor definido com base na lógica de extração Exemplos HighRadiusSAP ECCOracle NetSuiteMicrosoft Dynamics
	Última atualização dos dados LastDataUpdate	Data e hora da última atualização dos dados no modelo de mineração.
Descrição Este atributo registra quando o registro foi extraído ou atualizado pela última vez no conjunto de dados de mineração de processos. Assim, os analistas sabem se os dados estão atualizados e se pode haver atraso nos relatórios. Ele é especialmente importante nos Dashboards de monitoramento contínuo, nos quais os usuários precisam saber se estão consultando dados em tempo real ou um instantâneo do dia anterior. Por que isso importa Garante transparência sobre a atualização dos dados usados nos KPIs. Onde encontrar Data e hora do ETL Exemplos 2023-12-01T00:00:00Z2023-12-02T06:00:00Z
	Unidade de negócio BusinessUnit	Divisão interna ou subsidiária que emitiu a fatura.
Descrição Este atributo segmenta os dados pela estrutura organizacional, como Vendas da América do Norte, Serviços da EMEA ou divisões específicas de produtos. Ele permite comparar o desempenho de diferentes áreas da organização na auditoria de conformidade dos prazos de pagamento. Assim, fica mais fácil identificar se os problemas de cobrança são generalizados ou se estão concentrados em práticas específicas da empresa. Por que isso importa Permite comparar diferentes áreas da organização. Onde encontrar Cabeçalho da fatura / mapeamento do ERP Exemplos Eletrônicos de consumoPeças industriaisServiços de softwareOeste da América do Norte
	Valor em aberto OpenAmount	Saldo restante da fatura que ainda não foi pago.
Descrição Este atributo acompanha o valor que o cliente ainda deve. Ele é atualizado conforme os pagamentos parciais são registrados. É essencial para a Análise da Complexidade de Pagamentos Parciais. Com ele, analistas podem filtrar faturas totalmente em aberto ou parcialmente pagas e priorizar a cobrança de valores altos ainda pendentes. Por que isso importa Essencial para determinar a exposição atual e o sucesso das cobranças parciais. Onde encontrar Cabeçalho da fatura / tabela de itens em aberto Exemplos 0.00500.0012000.00

Obrigatório Recomendado Opcional

Atividades de contas a receber

Estas entradas representam as etapas críticas do processo e os marcos das transações que você deve registrar para visualizar todo o ciclo da fatura, do início ao fim.

8 Recomendado 5 Opcional

	Atividade	Descrição
	Caso de disputa aberto	Criação de um caso de dedução ou disputa vinculado à fatura, indicando que o cliente se recusa a pagar parte ou todo o saldo.
Por que isso importa Aciona a análise de desempenho na resolução de disputas e suspende a cobrança padrão do valor contestado. Onde encontrar Módulo de deduções/disputas; data e hora de criação do ID do caso vinculado à fatura. Coleta Registrado quando o caso de disputa é criado Tipo de evento explicit
	Disputa resolvida	Conclusão da investigação da disputa, com uma decisão, como a validação da dedução ou a rejeição da contestação.
Por que isso importa Evento que encerra a contagem do tempo de ciclo de resolução da disputa. Atrasos nessa etapa afetam diretamente o tempo em aberto. Onde encontrar Módulo de deduções; alteração de status para Fechado, Resolvido ou Aprovado. Coleta Compare o campo de status antes e depois Tipo de evento inferred
	Extrato bancário conciliado	O mecanismo de aplicação de pagamentos, ou um usuário, vincula com sucesso uma linha do extrato bancário a esta fatura específica.
Por que isso importa Métrica essencial da taxa de aplicação automatizada de pagamentos. Diferencia o recebimento dos valores da aplicação desses valores às faturas. Onde encontrar Módulo de aplicação de pagamentos; criação do registro de conciliação. Coleta Registrado quando a regra de conciliação é executada Tipo de evento explicit
	Fatura baixada	Alteração final de status, quando o saldo da fatura chega a zero e ela é fechada no sistema.
Por que isso importa Data e hora finais para calcular o prazo médio de recebimento de vendas. Representa a conclusão do processo. Onde encontrar Tabela de cabeçalho da fatura; Status = Fechado ou Baixado. Coleta Compare o campo de status antes e depois Tipo de evento inferred
	Fatura criada	Criação inicial da fatura ou importação dela do sistema ERP para a plataforma HighRadius. Esse evento marca o início do ciclo de cobrança.
Por que isso importa Define a data e hora de referência para calcular o tempo em aberto e as métricas de prazo médio de recebimento de vendas (DSO). Onde encontrar Tabela de faturas em aberto ou registros de integração de dados em que o número da fatura aparece pela primeira vez. Coleta Registrado quando o registro é inserido na tabela de cabeçalho da fatura Tipo de evento explicit
	Lembrete de pagamento enviado	Mensagem automática, por e-mail ou carta, enviada ao cliente pelo módulo de cobrança. Esse evento registra a execução da estratégia de cobrança.
Por que isso importa Essencial para o Dashboard de eficácia dos lembretes de cobrança, que mede se as mensagens realmente levam ao pagamento. Onde encontrar Aba de histórico de mensagens ou registros de comunicação vinculados ao ID da fatura. Coleta Registrado quando a estratégia de cobrança executa uma ação Tipo de evento explicit
	Pagamento integral recebido	Recebimento de valores que quitam integralmente a dívida. Para calcular o tempo em aberto, esta é a data efetiva do pagamento.
Por que isso importa Usado para calcular a taxa de cumprimento das promessas de pagamento e comparar o fluxo de caixa real com o previsto. Onde encontrar Data da transação de pagamento associada ao documento de baixa final. Coleta Data da transação de baixa do pagamento registrada Tipo de evento explicit
	Promessa de pagamento criada	Compromisso formal registrado no sistema, no qual o cliente promete pagar um valor específico até uma data determinada.
Por que isso importa Essencial para o índice de confiabilidade das promessas de pagamento, que prevê o fluxo de caixa e mede a confiabilidade dos clientes. Onde encontrar Módulo/aba de promessas de pagamento (P2P) vinculado à fatura. Coleta Registrado quando o registro de P2P é criado Tipo de evento explicit
	Data de vencimento ultrapassada	Evento calculado que indica que a fatura continua em aberto após a data de vencimento acordada.
Por que isso importa Essencial para a auditoria de conformidade dos prazos de pagamento. Marca a passagem do status em dia para em atraso. Onde encontrar Calculado comparando a data de vencimento da fatura com a data atual, se ela estiver em aberto, ou com a data do pagamento, se estiver fechada. Coleta Derivado da comparação entre o campo Data de vencimento e a Data da atividade Tipo de evento calculated
	Disputa em análise	O caso de disputa passa do status Novo para o status de investigação ativa. Esse evento marca o início do trabalho efetivo do analista.
Por que isso importa Usado no localizador de gargalos do fluxo de trabalho de disputas para medir o intervalo entre a criação do caso e o início do trabalho ativo. Onde encontrar Registro de auditoria do módulo de deduções; alteração de status para Em andamento ou Em investigação. Coleta Compare o campo de status antes e depois Tipo de evento inferred
	Ligação de cobrança registrada	Anotação manual ou interação registrada por um agente de cobrança sobre esta fatura. Indica que houve intervenção humana no processo.
Por que isso importa Dá suporte aos indicadores de produtividade dos agentes de cobrança e diferencia os esforços de cobrança automatizados dos manuais. Onde encontrar Aba de anotações/histórico no módulo de cobrança. Coleta Registrado quando o usuário salva uma anotação da ligação Tipo de evento explicit
	Nota de crédito emitida	Nota de crédito gerada para abater o saldo da fatura, geralmente após a resolução favorável de uma disputa ou uma devolução.
Por que isso importa Acompanha a eficiência do processamento de notas de crédito e o intervalo entre a resolução da disputa e o lançamento financeiro. Onde encontrar Registros de sincronização do ERP ou tabela de notas de crédito vinculada ao ID da fatura original. Coleta Registrado quando o documento de nota de crédito é vinculado à fatura Tipo de evento explicit
	Pagamento parcial lançado	Pagamento aplicado que cobre apenas parte do valor total da fatura, deixando um saldo residual.
Por que isso importa Alimenta a análise da complexidade dos pagamentos parciais e indica possíveis dificuldades na aplicação de pagamentos. Onde encontrar Módulo de aplicação de pagamentos; transação de pagamento vinculada à fatura em que o valor do pagamento é menor que o saldo em aberto. Coleta Registrado quando o pagamento é aplicado, mas o status continua em aberto Tipo de evento explicit

Recomendado Opcional

Guias de extração

Como obter seus dados do HighRadius

Etapas

Acesse a plataforma HighRadius Integrated Receivables e abra o módulo Analytics ou Reports.
Localize o modelo de relatório Transaction History ou Open Items. Provavelmente, você precisará configurar três exportações separadas para capturar todo o ciclo: Invoice Header Data, Collection Activities e Dispute/Deduction History.
Configure a exportação Invoice Header: selecione as colunas Invoice Number, Customer Name, Invoice Amount, Invoice Date, Due Date, Clear Date e Final Status. Aplique filtros para os Company Codes relevantes e um intervalo de datas de criação que cubra o período de Process Mining.
Configure a exportação Collection Activities: selecione as colunas Invoice Number, Activity Type (Call, Email, Note), Activity Date, Collector Name e os detalhes de Promise to Pay. Inclua as ações automatizadas do sistema e os registros manuais dos usuários.
Configure a exportação Dispute History: selecione as colunas Invoice Number, Dispute Case ID, Dispute Amount, Status Change Date, Reason Code e Resolution Date. Assim, você captura o ciclo de vida das deduções.
Configure a exportação Payment/Cash App: selecione as colunas Invoice Number, Payment Reference, Payment Date, Payment Amount e Payment Type (Partial, Full, Credit Memo).
Execute os relatórios e exporte os resultados no formato CSV.
Importe esses arquivos CSV para um banco de dados de preparação ou uma ferramenta de transformação de dados, como Python/Pandas ou um banco de dados SQL, para unificar as fontes.
Execute o script de transformação fornecido na seção Query para padronizar os nomes das colunas, calcular eventos derivados, como Due Date Passed, e reunir as diferentes fontes em um único Event Log.
Verifique se os formatos de data são consistentes (recomendamos ISO 8601) e se Invoice Number está formatado da mesma maneira em todos os arquivos, por exemplo, removendo zeros à esquerda quando houver inconsistências.
Exporte o conjunto final de resultados em um único arquivo CSV.
Carregue o arquivo CSV final no ProcessMind e mapeie InvoiceNumber para Case ID, EventDateTime para Timestamp e ActivityName para Activity.

Configuração

Intervalo de datas: selecione um período móvel, por exemplo, os últimos 12 meses, com base em Invoice Creation Date para capturar o ciclo completo.
Fontes de dados: é necessário ter acesso aos módulos Collections, Cash Application e Deductions do HighRadius.
Granularidade: gere os relatórios no nível da fatura, não no nível da conta ou do resumo.
Permissões de usuário: o usuário que extrai os dados precisa ter privilégios de Reporting ou Analytics Admin para acessar os registros históricos de atividades.
Ações do sistema: habilite explicitamente os filtros para incluir ações de System ou Automated User nos registros de atividades e capturar as comunicações automatizadas.
Mapeamento necessário: talvez seja preciso mapear os tipos de atividade do HighRadius para nomes padronizados de atividades de Process Mining, por exemplo, mapear 'Dunning Letter' para 'Payment Reminder Sent'.

a Consulta de exemplo sql

/* 
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

Etapas

Pré-requisitos e configuração do ambiente Verifique se o Python 3.8 ou superior está instalado. Você precisará das bibliotecas requests e pandas. Se ainda não estiverem instaladas, instale-as com pip. Solicite ao administrador do sistema o Client ID, o Client Secret e a Base URL da API do HighRadius. Normalmente, essas informações ficam na seção Administration ou Developer Portal do HighRadius.
Configuração das credenciais da API Abra o script Python fornecido e localize a seção de configuração no início do arquivo. Substitua os valores de exemplo de CLIENT_ID, CLIENT_SECRET e BASE_URL. Verifique se o usuário associado a essas credenciais tem permissão para acessar os módulos Collections, Cash Application e Deductions.
Definição dos parâmetros de extração de dados Defina as variáveis START_DATE e END_DATE no script. Recomendamos extrair os dados em períodos mensais ou trimestrais para evitar tempos limite. O script espera datas no formato ISO 8601 padrão (YYYY-MM-DD).
Execução do script: autenticação Primeiro, o script executa um fluxo OAuth2 para obter um token bearer. Esse token é válido por tempo limitado, geralmente 1 hora. O script obtém o token inicial automaticamente.
Execução do script: busca de dados O script consulta sequencialmente endpoints específicos. Primeiro, recupera os dados das faturas no nível do cabeçalho. Em seguida, percorre os endpoints relacionados a Activities (Notes), Promises to Pay, Disputes e Payment History, usando os números das faturas como chaves de referência quando necessário.
Transformação de dados e mapeamento de atividades O script transforma as respostas JSON brutas em uma estrutura de Event Log simplificada. Ele mapeia códigos específicos do HighRadius para os nomes de atividade necessários. Por exemplo, compara invoice_balance com total_amount para diferenciar 'Partial Payment Posted' de 'Full Payment Received'. Também calcula o evento 'Due Date Passed' comparando a data de vencimento com a data de compensação ou a data atual.
Tratamento da paginação As APIs do HighRadius geralmente paginam os resultados. O script fornecido inclui um loop para buscar todas as páginas até que não haja mais registros. Mantenha a conexão de rede estável durante esse processo.
Consolidação de dados Todas as listas extraídas (Invoices, Activities, Disputes, Payments) são reunidas em um único DataFrame do Pandas. O script ordena esse DataFrame por InvoiceNumber e EventDateTime para garantir a sequência cronológica dos eventos.
Validação e verificação de qualidade Antes de finalizar, o script exibe um resumo das atividades únicas extraídas. Verifique se as contagens são compatíveis com seus volumes operacionais. Confira se a coluna EventDateTime está formatada corretamente como YYYY-MM-DD HH:MM:SS.
Exportação para CSV O DataFrame final é exportado para um arquivo chamado HighRadius_EventLog.csv. O arquivo contém as colunas específicas exigidas pelo ProcessMind.
Revisão final Abra o arquivo CSV e verifique se há valores NULL em InvoiceNumber ou ActivityName. Confirme que as datas não estão no futuro, exceto quando se referirem a datas de vencimento previstas. EventDateTime deve sempre indicar uma data passada ou atual.
Carregamento no ProcessMind Importe o arquivo CSV gerado para o ProcessMind. Mapeie InvoiceNumber para Case ID, ActivityName para Activity e EventDateTime para Timestamp.

Configuração

URL base da API: identifique se a conexão será com um ambiente Production ou Sandbox. A estrutura da URL costuma variar, por exemplo, https://[client].highradius.com/api ou https://[client]-sandbox.highradius.com/api.
Escopo do cliente: verifique se o API Client tem acesso read aos escopos radiusOne, collections, deductions e cashApp.
Intervalo de datas: se o volume de transações for alto, acima de 100 mil faturas por mês, limite cada execução a períodos de extração de até 3 meses.
Limite de paginação: o script usa 1000 registros por página como padrão. Ajuste o parâmetro limit nas chamadas da API se o servidor retornar erros de tempo limite.
Limitação de taxa: o HighRadius pode impor limites de requisições. Se ocorrerem erros HTTP 429, inclua um comando time.sleep(1) nos loops de paginação.

a Consulta de exemplo 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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