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Seu Template de Dados de Contas a Receber

HighRadius

Atributos de Contas a Receber (20) Atividades de Contas a Receber (13) Guias de Extração (2)

Seu Template de Dados de Contas a Receber

Este template descreve os componentes essenciais para analisar seus workflows de faturamento no HighRadius. Ele fornece uma visão estruturada dos pontos de dados necessários, marcos do processo e etapas técnicas para construir um event log completo. Seguindo este guia, você conseguirá mapear seu ciclo de cobrança e identificar oportunidades para melhorar seu fluxo de caixa.

Atributos de dados específicos para o seu processo
Marcos de atividades padronizados
Instruções de extração do HighRadius

É novo 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 construir um event log detalhado para analisar o faturamento e o desempenho das suas cobranças.

3 Obrigatório 7 Recomendado 10 Opcional

	Nome	Descrição
	Atividade ActivityName	O nome do evento ou ação realizada na fatura.
Descrição Este atributo registra a etapa ou ação específica que ocorreu no ciclo de vida do crédito ao recebimento. Ele captura eventos como criação de faturas, correspondências automáticas, chamadas de cobradores, registro de disputas e aplicação de pagamentos. Os analistas usam este campo para reconstruir o fluxo do processo e visualizar a sequência de etapas. Variações na sequência dessas atividades ajudam a identificar desvios de processo, loops de retrabalho e comportamentos fora de conformidade. Por que é importante Define as etapas do processo e é essencial para a descoberta de processos e análise de variantes. Onde obter Tabelas de Log de Atividades, Histórico de Notas ou Histórico de Transações do HighRadius Exemplos Fatura CriadaLembrete de pagamento enviadoCaso de Disputa AbertoPagamento Integral Recebido
	Event Timestamp EventDateTime	A data e hora específicas em que a atividade ocorreu.
Descrição Este atributo marca o momento exato em que um evento ocorreu no sistema HighRadius. Ele fornece a dimensão temporal necessária para sequenciar atividades e calcular durações entre as etapas do processo. Na análise, o timestamp é usado para calcular tempos de ciclo, como o DSO ou o tempo de resolução de disputas. Também permite analisar o rendimento e a utilização de recursos em períodos específicos. Por que é importante A marcação precisa do tempo é necessária para calcular todos os KPIs baseados em duração e para ordenar os eventos corretamente. Onde obter Coluna de timestamp dos Logs de Transação do HighRadius Exemplos 2023-10-01T08:30:00Z2023-10-15T14:22:10Z2023-11-05T09:15:00Z
	Número da fatura InvoiceNumber	O identificador único do documento da fatura, que serve como ID do caso.
Descrição O Número da Fatura é o identificador central para rastrear a obrigação financeira desde a criação até a liquidação final. Ele vincula todas as atividades relacionadas — disputas, promessas de pagamento e recebimentos — em um único histórico. Na análise, este atributo agrupa os logs de eventos em instâncias de processo distintas. Ele permite o cálculo dos tempos de ciclo por fatura e é a chave primária para cruzar os dados do processo com outras tabelas de dados mestre no HighRadius ou no ERP de origem. Por que é importante Identifica o caso exclusivo e garante que todos os eventos estejam corretamente associados à transação financeira específica. Onde obter Dados de Fatura HighRadius / Tabela de Cabeçalho ou ERP de Origem (ex: SAP VBAK, Oracle Headers) Exemplos INV-2023-001900123456US-102938550002931
	Data de Vencimento DueDate	A data na qual o cliente tem a obrigação contratual de pagar.
Descrição A Data de Vencimento é definida pelas condições de pagamento aplicadas à data de criação da fatura. Ela serve como o prazo-alvo para o processo de cobrança. A comparação da data de 'Pagamento Total Recebido' com este atributo permite calcular a Taxa de Conformidade com o Prazo de Pagamento. É fundamental para determinar se um pagamento foi pontual, atrasado ou antecipado. Por que é importante O ponto de referência para determinar atrasos e calcular o Days Sales Outstanding (DSO). Onde obter Tabela de Cabeçalho da Fatura (campo Data de Vencimento) Exemplos 2023-11-302023-12-15
	É Automatizado IsAutomated	Sinalizador indicando se a atividade foi realizada pelo sistema sem intervenção humana.
Descrição Este atributo booleano distingue as etapas executadas pelo mecanismo de automação do HighRadius (como correspondência automática ou conciliação de caixa) das etapas manuais realizadas por usuários. É vital para o Rastreador de Automação de Cash Application e para o KPI de Taxa de Faturas Touchless. Permite medir o ROI da automação e identificar etapas do processo que ainda exigem muito trabalho manual. Por que é importante Mede a eficiência da implementação do HighRadius. Onde obter Log de Atividades (verificação de Usuário do Sistema vs. Humano) Exemplos verdadeirofalse
	Nome do Cliente CustomerName	O 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 mestre do devedor. Analisar o desempenho do processo por nome do cliente destaca contas específicas que podem exigir estratégias de cobrança personalizadas ou que apresentam atrasos constantes. Ele alimenta o dashboard de Matriz de Aging e Risco do Cliente. Por que é importante Essencial para segmentar a análise por conta e encontrar clientes problemáticos. Onde obter Dados Mestres do Cliente ou Cabeçalho da Fatura Exemplos Acme CorpGlobal IndustriesTechStart IncGigante do Varejo Ltda.
	Nome do Cobrador CollectorName	O 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 chamada, enviar um e-mail personalizado ou revisar uma disputa. É usado no dashboard de Benchmarks de Produtividade do Cobrador para avaliar o desempenho individual e a distribuição de carga de trabalho. Isso ajuda os gestores a identificar necessidades de treinamento ou redistribuir as carteiras da equipe de cobrança. Por que é importante Permite a análise de desempenho no nível do recurso. Onde obter Log de Atividades / Tabela de Usuários Exemplos John DoeJane SmithAdministrador do SistemaAgenteDeCobranca_01
	Prazo Médio de Recebimento (DSO) DaysSalesOutstanding	O número de dias desde a criação da fatura até a sua liquidação.
Descrição Este atributo calculado representa a duração total do ciclo de vida da fatura. É a métrica central para o dashboard de Distribuição de Tempo de Ciclo do DSO. Monitorar isso em nível granular ajuda a identificar quais etapas do processo (ex: resolução de disputa vs. conciliação bancária) mais contribuem para o ciclo total de conversão de caixa. Por que é importante A principal métrica de eficiência para Contas a Receber. Onde obter Calculado a partir dos timestamps de Fatura Criada e Fatura Compensada Exemplos 45 dias30 dias62 dias
	Valor da Fatura InvoiceAmount	O valor monetário total da fatura.
Descrição Este atributo representa o valor total original faturado ao cliente. É a base para calcular saldos em aberto e avaliar o impacto financeiro de disputas ou atrasos. A análise de Process Mining usa este campo para ponderar os casos por valor. Por exemplo, ajuda a diferenciar cobranças prioritárias de alto valor de simples ruídos administrativos no KPI de Volume de Disputas de Baixo Valor. Por que é importante Permite que a análise seja ponderada pelo impacto financeiro, e não apenas pela contagem de casos. Onde obter Tabela de Cabeçalho da Fatura (campo Valor) Exemplos 1500.00250.5010000.00
	Variação do prazo de pagamento PaymentTermVariance	O número de dias entre a data de vencimento e a data de pagamento.
Descrição Este atributo calculado mede o desvio em relação aos prazos de pagamento acordados. Um número positivo indica atraso, enquanto um número negativo indica pagamento antecipado. É a métrica direta para a Auditoria de Conformidade com Prazos de Pagamento. Ao agregar essa variação, as empresas podem identificar pagadores sistematicamente atrasados e ajustar as condições de crédito ou as estratégias de cobrança. Por que é importante Medida direta da adesão do cliente aos termos contratuais. Onde obter Calculado a partir da Data de Vencimento e Data de Pagamento Exemplos 5 dias-2 dias0 dias
	Classificação de Crédito CreditRating	A pontuação de crédito ou rating atribuído ao cliente.
Descrição Este atributo reflete o nível de risco do cliente, geralmente obtido de agências de crédito ou de pontuação interna no HighRadius Credit Cloud. É uma dimensão na Matriz de Aging e Risco do Cliente. Analisar o aging em relação ao rating de crédito ajuda a identificar riscos de alta exposição, onde clientes com notas baixas possuem grandes saldos em aberto. Por que é importante Essencial para a gestão de riscos e priorização de cobranças. Onde obter Módulo de Gestão de Crédito / Mestre de Clientes Exemplos AAAB+Alto RiscoBaixo Risco
	Código da Moeda CurrencyCode	O código de moeda ISO para o valor da fatura.
Descrição Este atributo especifica a moeda na qual a fatura foi emitida (ex: BRL, USD, EUR). Ao analisar processos globais, ele é essencial para interpretar corretamente os campos de Valor da Fatura e Valor em Aberto, garantindo que as agregações sejam tratadas corretamente (geralmente convertendo para uma moeda de relatório). Por que é importante Necessário para a agregação financeira precisa em ambientes com múltiplas moedas. Onde obter Cabeçalho da Fatura Exemplos USDEURGBPJPY
	Código do Motivo da Disputa DisputeReasonCode	O código de categoria atribuído a um caso de disputa.
Descrição Este atributo classifica a natureza da recusa de pagamento do cliente, como 'Erro de Preço', 'Produtos Danificados' ou 'Documentação Faltante'. No HighRadius Deductions Cloud, esses são códigos padrão. Analisar esses códigos ajuda a identificar as causas raiz do não pagamento. Agregar esses dados permite que a empresa corrija problemas anteriores em vendas ou logística que estão causando atrasos na cobrança adiante. Por que é importante Crucial para a Análise de Causa Raiz de pagamentos atrasados. Onde obter Módulo de Gestão de Disputa/Dedução Exemplos P01 (Preços)Q02 (Qualidade)S03 (Falta)Erro Administrativo
	Data da promessa de pagamento PromiseToPayDate	A data na qual o cliente prometeu realizar o pagamento.
Descrição Este atributo registra a data de compromisso fornecida por um cliente durante uma interação de cobrança. É um recurso fundamental no HighRadius Collections Cloud. Utilizada no Índice de Confiabilidade de Promessa de Pagamento, esta data é comparada com a data real do pagamento para determinar se o cliente cumpriu o prometido. Ajuda a avaliar a qualidade do compromisso e a eficácia da negociação do cobrador. Por que é importante Chave para prever fluxo de caixa e medir a confiabilidade do cliente. Onde obter Módulo de Collections / 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, como 'América do Norte', 'EMEA' ou 'APAC', relevante para a transação. Ele auxilia no benchmarking regional e na compreensão de como diferenças culturais ou regulatórias afetam o comportamento de pagamento e a velocidade de cobrança. É útil para relatórios executivos de alto nível. Por que é importante Dá suporte à análise de desempenho geográfico. Onde obter Dados Mestres do Cliente ou Cabeçalho da Fatura Exemplos N/AEMEALATAMAPAC
	Segmento de Cliente CustomerSegment	Categorização do cliente com base no tamanho, setor ou valor estratégico.
Descrição Este atributo agrupa os clientes em níveis como 'Estratégico', 'Middle Market', 'SMB' ou 'Alto Risco'. É utilizado no dashboard de Desempenho de Resolução de Disputas para verificar se diferentes segmentos recebem níveis de serviço distintos. Garante que os clientes de alto valor recebam a devida atenção durante o processo de cobrança. Por que é importante Segmenta a análise para alinhar com a estratégia de negócio e acordos de nível de serviço (SLAs). Onde obter Dados Mestres do Cliente Exemplos Conta EstratégicaAtacadoVarejoGoverno
	Sistema de Origem SourceSystem	O nome do sistema de onde os dados se originaram.
Descrição Este atributo indica se o ponto de dado teve origem diretamente nos módulos da plataforma HighRadius (como Collections Cloud ou Cash Application Cloud) ou se foi importado de um sistema ERP externo (como SAP ou Oracle). É útil para linhagem de dados e validação. Ao analisar atritos no processo, conhecer o sistema de origem ajuda a identificar se os atrasos são causados por falhas de integração ou tempos de processamento nativos do sistema. Por que é importante Fornece contexto sobre a origem dos dados, especialmente em cenários com múltiplos ERPs enviando dados para o HighRadius. Onde obter Configuração do sistema ou fixo baseado na lógica de extração Exemplos HighRadiusSAP ECCOracle NetSuiteMicrosoft Dynamics
	Última Atualização de Dados LastDataUpdate	O carimbo de tempo de quando os dados foram atualizados pela última vez no modelo de mineração.
Descrição Este atributo registra quando o registro foi extraído ou atualizado pela última vez no dataset de Process Mining. Isso garante que os analistas saibam o quão recentes são os dados e identifiquem latências nos relatórios. É fundamental para dashboards de monitoramento contínuo, onde os usuários precisam saber se estão vendo dados em tempo real ou um snapshot do dia anterior. Por que é importante Garante transparência quanto à atualização dos dados utilizados para os KPIs. Onde obter Timestamp ETL Exemplos 2023-12-01T00:00:00Z2023-12-02T06:00:00Z
	Unidade de Negócio BusinessUnit	A divisão interna ou subsidiária que emitiu a fatura.
Descrição Este atributo segmenta os dados por estrutura organizacional, como 'Vendas América do Norte', 'Serviços EMEA' ou divisões de produtos específicas. Ele permite que a Auditoria de Conformidade com Prazos de Pagamento compare o desempenho em diferentes partes da organização, ajudando a isolar se os problemas de cobrança são sistêmicos ou localizados em práticas de negócio específicas. Por que é importante Permite análises comparativas entre diferentes verticais da organização. Onde obter Cabeçalho da Fatura / Mapeamento ERP Exemplos Eletrônicos de ConsumoPeças IndustriaisServiços de SoftwareNA-Oeste
	Valor em aberto OpenAmount	O saldo restante não pago da fatura.
Descrição Este atributo rastreia o valor que o cliente ainda deve. Ele é atualizado conforme os pagamentos parciais são lançados. É essencial para a Análise de Complexidade de Pagamento Parcial, permitindo filtrar faturas totalmente em aberto versus parcialmente pagas e priorizar os esforços de cobrança em itens de alto valor. Por que é importante Fundamental para determinar a exposição atual e o sucesso de cobranças parciais. Onde obter Cabeçalho da Fatura / Tabela de Itens em Aberto Exemplos 0.00500.0012000.00

Obrigatório Recomendado Opcional

Atividades de Contas a Receber

Essas entradas representam as etapas críticas do processo e os marcos de transação que você deve capturar para visualizar a jornada da fatura de ponta a ponta.

8 Recomendado 5 Opcional

	Atividade	Descrição
	Caso de Disputa Aberto	A criação de uma dedução ou caso de disputa vinculado à fatura, indicando a recusa do cliente em pagar parte ou a totalidade do saldo.
Por que é importante Aciona a análise de 'Desempenho de Resolução de Disputas' e pausa a régua de cobrança padrão para o valor em disputa. Onde obter Módulo de Deductions/Disputes; timestamp de criação do ID do caso vinculado à fatura. Captura Registrado quando o caso de disputa é gerado Tipo de evento explicit
	Disputa Resolvida	A conclusão da investigação da disputa, resultando em uma decisão (ex: dedução válida ou reclamação inválida).
Por que é importante Evento de parada de cronômetro para o 'Tempo de Ciclo de Resolução de Disputas'. Atrasos aqui impactam diretamente o aging. Onde obter Módulo de Deductions; mudança de status para 'Encerrado', 'Resolvido' ou 'Aprovado'. Captura Comparar campo de status antes/depois Tipo de evento inferred
	Extrato Bancário Conciliado	O mecanismo de Cash Application (ou o usuário) vincula com sucesso uma linha do extrato bancário a esta fatura específica.
Por que é importante Métrica principal para a 'Taxa de Processamento Automático de Caixa'. Diferencia o recebimento de fundos da aplicação dos fundos. Onde obter Módulo de Cash Application; criação de registro de conciliação. Captura Registrado quando a regra de conciliação é executada Tipo de evento explicit
	Fatura Compensada	A mudança de status final, onde o saldo da fatura chega a zero e ela é encerrada no sistema.
Por que é importante O carimbo de tempo final para o 'DSO Médio'. Representa a conclusão do processo. Onde obter Tabela de cabeçalho da fatura; Status = 'Fechado' ou 'Compensado'. Captura Comparar campo de status antes/depois Tipo de evento inferred
	Fatura Criada	A criação inicial ou importação da fatura para a plataforma HighRadius a partir do ERP. Isso estabelece o início do ciclo de cobrança.
Por que é importante Estabelece o timestamp base para cálculos de envelhecimento (aging) e métricas de Prazo Médio de Recebimento (DSO). Onde obter Tabela de Faturas em Aberto ou logs de integração de dados onde o número da fatura aparece pela primeira vez. Captura Registrado quando o registro é inserido na tabela de cabeçalho da fatura Tipo de evento explicit
	Lembrete de pagamento enviado	Uma correspondência automatizada (e-mail/carta) enviada ao cliente pelo módulo de Collections. Isso rastreia a execução da régua de cobrança.
Por que é importante Fundamental para o dashboard de 'Eficácia de Lembretes de Cobrança' para medir se as comunicações realmente geram pagamentos. Onde obter Aba de Histórico de Correspondência ou logs de comunicação vinculados ao ID da Fatura. Captura Registrado quando a régua de cobrança executa uma ação Tipo de evento explicit
	Pagamento Integral Recebido	O recebimento de fundos que quita totalmente a dívida. Esta é a data efetiva do pagamento para fins de aging.
Por que é importante Usado para calcular a 'Taxa de Cumprimento de Promessa de Pagamento' e o fluxo de caixa real vs. esperado. Onde obter Data da transação de pagamento associada ao documento de liquidação final. Captura Data de transação registrada do pagamento de compensação Tipo de evento explicit
	Promessa de pagamento criada	Um compromisso formal registrado no sistema onde o cliente promete pagar um valor específico em uma data determinada.
Por que é importante Essencial para o 'Índice de Confiabilidade de Promessa de Pagamento' para prever o fluxo de caixa e medir a confiabilidade do cliente. Onde obter Módulo/aba de P2P (Promessa de Pagamento) vinculado à fatura. Captura Registrado quando o registro P2P é criado Tipo de evento explicit
	Chamada de Cobrança Registrada	Uma nota manual ou interação registrada por um agente de cobrança sobre esta fatura. Indica intervenção humana no processo.
Por que é importante Dá suporte aos 'Benchmarks de Produtividade do Cobrador' e diferencia os esforços de cobrança automáticos dos manuais. Onde obter Aba de Notas/Histórico dentro do módulo de Cobranças. Captura Registrado quando o usuário salva uma nota de chamada Tipo de evento explicit
	Data de Vencimento Vencida	Um evento calculado que indica que a fatura permanece aberta após a data dos termos de pagamento acordados.
Por que é importante Fundamental para a 'Auditoria de Conformidade de Termos de Pagamento'. Marca a transição de 'em dia' para 'vencido'. Onde obter Calculado comparando a Data de Vencimento da Fatura com a Data Atual (se aberta) ou Data de Pagamento (se fechada). Captura Derivado da comparação do campo Data de Vencimento com a Data da Atividade Tipo de evento calculated
	Disputa em Revisão	O caso de disputa muda de 'Novo' para um status de investigação ativa. Representa o início do trabalho real do analista.
Por que é importante Usado no 'Localizador de Gargalos no Workflow de Disputas' para medir o tempo entre a criação e o início do trabalho ativo. Onde obter Log de auditoria do módulo de Deductions; mudança de status para 'Em Andamento' ou 'Pesquisando'. Captura Comparar campo de status antes/depois Tipo de evento inferred
	Nota de Crédito Emitida	Uma nota de crédito é gerada para compensar o saldo da fatura, geralmente resultante de uma resolução de disputa válida ou devolução.
Por que é importante Rastreia a 'Eficiência de Processamento de Nota de Crédito' e o intervalo de tempo entre a resolução da disputa e o lançamento financeiro. Onde obter Logs de sincronização do ERP ou tabela de Credit Memo vinculada ao ID da Fatura original. Captura Registrado quando o documento de Nota de Crédito é vinculado à fatura Tipo de evento explicit
	Pagamento parcial lançado	Um pagamento é aplicado cobrindo apenas uma parte do valor total da fatura, deixando um saldo residual.
Por que é importante Alimenta a 'Análise de Complexidade de Pagamento Parcial' e indica potenciais atritos no processamento de caixa. Onde obter Módulo de Cash Application; transação de pagamento vinculada à fatura onde o Valor do Pagamento < Valor Aberto. Captura Registrado quando o pagamento é aplicado, mas o status permanece aberto Tipo de evento explicit

Recomendado Opcional

Guias de Extração

Como obter seus dados do HighRadius

Etapas

Faça login na plataforma HighRadius Integrated Receivables e navegue até o módulo de Analytics ou Reports.
Localize o modelo de relatório de Transaction History ou Open Items. Provavelmente você precisará configurar três exportações separadas para capturar o ciclo de vida completo: Dados de Cabeçalho da Fatura, Atividades de Cobrança e Histórico de Disputas/Deduções.
Configure a Exportação de Cabeçalho da Fatura: Selecione as colunas para Número da Fatura, Nome do Cliente, Valor da Fatura, Data da Fatura, Data de Vencimento, Data de Compensação e Status Final. Aplique filtros para os Códigos de Empresa relevantes e um intervalo de datas de criação que cubra sua janela de process mining.
Configure a Exportação de Atividades de Cobrança: Selecione colunas para Número da Fatura, Tipo de Atividade (Chamada, E-mail, Nota), Data da Atividade, Nome do Cobrador e detalhes de Promessa de Pagamento. Certifique-se de incluir tanto ações automáticas do sistema quanto logs manuais de usuários.
Configure a Exportação de Histórico de Disputas: Selecione colunas para Número da Fatura, ID do Caso de Disputa, Valor da Disputa, Data de Mudança de Status, Código de Motivo e Data de Resolução. Isso captura o ciclo de vida das deduções.
Configure a Exportação de Pagamento/Cash App: Selecione colunas para Número da Fatura, Referência de Pagamento, Data de Pagamento, Valor do Pagamento e Tipo de Pagamento (Parcial, Total, Nota de Crédito).
Gere esses relatórios e exporte os resultados em formato CSV.
Importe esses arquivos CSV em um banco de dados de staging ou ferramenta de transformação de dados (como Python/Pandas ou um banco SQL) para realizar as etapas de unificação.
Execute o script de transformação fornecido na seção de Consulta para padronizar nomes de colunas, calcular eventos derivados (como Vencimento Ultrapassado) e unir as fontes díspares em um único log de eventos.
Verifique se os formatos de data estão consistentes (recomenda-se ISO 8601) e se o Número da Fatura está formatado de forma idêntica em todos os arquivos (ex: removendo zeros à esquerda se houver inconsistência).
Exporte o conjunto de resultados final como um único arquivo CSV.
Faça o upload do CSV final para o ProcessMind, mapeando InvoiceNumber para ID do Caso, EventDateTime para Timestamp e ActivityName para Atividade.

Configuração

Intervalo de Datas: Selecione uma janela móvel (ex: últimos 12 meses) com base na Data de Criação da Fatura para garantir a captura completa do ciclo de vida.
Fontes de Dados: Requer acesso aos módulos de Collections, Cash Application e Deductions no HighRadius.
Granularidade: Certifique-se de que os relatórios sejam gerados no nível da Fatura, não no nível da Conta ou Resumo.
Permissões de Usuário: O usuário que realiza a extração precisa de privilégios de Administrador de Reporting ou Analytics para acessar os logs de atividades históricos.
Ações do Sistema: Habilite explicitamente os filtros para incluir ações de Sistema ou de Usuário Automatizado nos logs de Atividades para capturar as correspondências automáticas.
Mapeamento Necessário: Os tipos de atividades do HighRadius podem precisar de mapeamento para nomes padrão de Process Mining (ex: mapear 'Dunning Letter' para 'Lembrete de Pagamento Enviado').

a Consulta de Exemplo 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

Etapas

Pré-requisitos e Configuração do Ambiente Verifique se o Python 3.8 ou superior está instalado. Você precisará das bibliotecas requests e pandas. Instale-as via pip, se necessário. Obtenha seu Client ID da API HighRadius, Client Secret e a Base URL com o administrador do sistema. Geralmente, esses dados estão na seção de Administração ou no Portal do Desenvolvedor do HighRadius.
Configurar Credenciais da API Abra o script Python fornecido. Vá até a seção de configuração no topo. Substitua os campos para CLIENT_ID, CLIENT_SECRET e BASE_URL. Certifique-se de que o usuário associado a essas credenciais tenha permissão para acessar os módulos de Collections, Cash Application e Deductions.
Definir Parâmetros de Extração de Dados Defina as variáveis START_DATE e END_DATE no script. Recomendamos extrair os dados em blocos mensais ou trimestrais para evitar timeouts. O script utiliza o formato padrão de data ISO 8601 (AAAA-MM-DD).
Execução do Script: Autenticação O script inicia executando um fluxo OAuth2 para obter um token bearer. Este token tem validade limitada (geralmente 1 hora). O script gerencia a recuperação inicial do token de forma automática.
Execução do Script: Coleta de Dados O script consulta os endpoints específicos sequencialmente. Primeiro, recupera os dados de cabeçalho da fatura. Em seguida, percorre os endpoints relacionados a Atividades (Notas), Promessas de Pagamento, Disputas e Histórico de Pagamentos, usando os Números das Faturas como chaves de referência.
Transformação de Dados e Mapeamento de Atividades O script processa 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, ele compara o invoice_balance com o total_amount para diferenciar 'Pagamento Parcial Lançado' de 'Pagamento Total Recebido'. Também calcula o evento 'Vencimento Ultrapassado' comparando a data de vencimento com a data de compensação ou a data atual.
Tratamento de Paginação As APIs do HighRadius costumam paginar os resultados. O script fornecido inclui um mecanismo de repetição para buscar todas as páginas de dados até que não restem mais registros. Garanta que sua conexão de rede esteja estável durante esse processo.
Consolidação de Dados Todas as listas extraídas (Faturas, Atividades, Disputas, Pagamentos) são mescladas em um único DataFrame do Pandas. O script ordena este DataFrame por InvoiceNumber e EventDateTime para garantir um fluxo cronológico de eventos.
Validação e Verificação de Qualidade Antes de concluir, o script imprime um resumo das atividades únicas extraídas. Verifique se os totais parecem coerentes com seus volumes operacionais. Certifique-se de que a coluna EventDateTime esteja formatada como AAAA-MM-DD HH:MM:SS.
Exportação para CSV O DataFrame final é exportado para um arquivo chamado HighRadius_EventLog.csv. Este arquivo já vem formatado com as colunas específicas exigidas pelo ProcessMind.
Revisão Final Abra o arquivo CSV. Procure por valores nulos em InvoiceNumber ou ActivityName. Certifique-se de que não existam datas no futuro, a menos que se refiram a datas de vencimento previstas (embora o EventDateTime deva ser sempre passado ou presente).
Upload para o ProcessMind Importe o arquivo CSV gerado para o ProcessMind. Mapeie InvoiceNumber para o ID do Caso, ActivityName para Atividade e EventDateTime para Timestamp.

Configuração

API Base URL: Identifique se você está se conectando a um ambiente de Produção ou Sandbox. A estrutura da URL geralmente varia (ex: https://[cliente].highradius.com/api vs https://[cliente]-sandbox.highradius.com/api).
Escopo do Cliente: Certifique-se de que o Client da API tenha acesso de leitura (read) aos escopos radiusOne, collections, deductions e cashApp.
Intervalo de Datas: Mantenha as janelas de extração em 3 meses ou menos por execução caso o volume de transações seja alto (acima de 100 mil faturas por mês).
Limite de Paginação: O script define como padrão 1000 registros por página. Ajuste o parâmetro limit nas chamadas de API se o servidor retornar erros de timeout.
Limitação de Taxa (Throttling): A HighRadius pode impor limites de taxa. Se encontrar erros HTTP 429, introduza um comando time.sleep(1) dentro dos 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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