您的付款处理数据模板

Name: 付款处理流程挖掘数据模板
Creator: ProcessMind
License: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Fiserv

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付款处理属性(19) 付款处理活动(13) 数据提取指南(1)

您的付款处理数据模板

此模板提供了结构化框架，帮助您将Fiserv数据整理为适用于流程挖掘和分析的格式。模板列出了全面了解结算与对账周期所需的核心属性和活动。按照本指南操作，您可以创建可靠的事件日志，发现财务运营中的低效环节和合规风险。

付款分析建议使用的属性
需要监控的关键流程节点
Fiserv数据提取技术指南

刚接触事件日志？了解如何创建流程挖掘事件日志.

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付款处理属性

这些建议的数据字段可为事件日志提供必要背景，支持您全面分析整个付款周期。

5 必填 9 建议填写 5 选填

	名称	说明
	事件时间戳 EventTimestamp	活动发生的确切日期和时间。
说明此属性记录事件发生的准确时刻，是分析周期时间、前置时间和识别瓶颈的基础。在仪表板中，这些数据用于计算步骤间的时长，例如从“付款请求已创建”到“付款已授权”的时间。要准确排列短时间内连续发生的事件，需要高精度时间戳。重要性用于排列事件顺序并计算流程绩效时长。获取途径审计日志或交易更新时间戳列。示例 2023-10-15T08:30:00Z2023-10-15T09:15:22Z2023-10-16T14:00:00Z2023-10-17T10:00:00Z
	付款交易ID PaymentTransactionId	用于标识特定付款指令或交易案例的唯一标识符。
说明此属性是关联单笔付款生命周期内所有活动的核心键。分析人员可据此追踪从初始请求、验证、审批到最终结算或取消的全过程。在Fiserv环境中，这通常是交易历史表中的主键。它对于还原流程顺序至关重要，也能确保正确关联彼此分散的事件，例如授权数日后才发生的结算。重要性这是将事件归入流程实例所需的基本案例ID。获取途径请查阅Fiserv文档中的交易表或付款表头表。示例 TRX-99823101PMT-2023-88421002938475CHK-5512WIRE-US-9921
	活动名称 ActivityName	付款流程中发生的具体事件或状态变更。
说明此属性描述已执行的步骤，例如“付款请求已创建”或“付款已结算”。它定义流程图中的节点，对于理解操作顺序至关重要。分析不同活动后，组织可以直观查看工作流、识别跳过的步骤，并发现绕过强制验证或审批的不合规路径。重要性定义构成流程时间线的事件。获取途径交易历史日志或状态变更审计表。示例 Payment Request CreatedPayment AuthorizedPayment Error Identified付款已结算付款已取消
	上次数据更新时间 LastDataUpdate	记录上次提取或刷新的时间戳。
说明用于判断分析所用数据的新鲜度。这对于确认仪表板反映的是实时运营情况还是历史快照至关重要。此属性有助于用户信任所显示的指标，避免依据过时数据决策，尤其是在监控截止时间合规情况或当前瓶颈时。重要性确保数据及时且可靠。获取途径 ETL执行时的系统时间。示例 2023-10-27T12:00:00Z2023-10-28T06:00:00Z
	源系统 SourceSystem	数据来源系统的名称。
说明用于识别生成事件的具体Fiserv模块或外部系统。在复杂的系统环境中，付款可能发起于前端渠道，最终在后端核心银行系统中结算，此属性尤其有用。分析人员可按来源系统筛选流程视图，从而针对特定技术环境或集成点开展分析。重要性提供技术背景和数据沿袭信息。获取途径在提取过程中硬编码，或取自系统元数据。示例 Fiserv PremierFiserv SignatureFiserv DNAFiserv企业支付平台
	付款人账号 PayerAccountNumber	用于扣款的账号。
说明用于识别付款来源账号，是重复付款检测视图的重要组成部分。与收款人、金额和时间结合后，可形成唯一特征，用于发现意外重复付款。它还支持按来源账号分析付款量，以识别交易最活跃的内部账户组合。重要性对于重复付款检测和欺诈分析至关重要。获取途径交易详情中的Debit Account列。示例 123456789987654321ACC-001-992
	付款到期日 PaymentDueDate	必须完成付款处理的日期。
说明付款应完成的目标日期。“处理截止时间合规监控”会使用此属性标记可能逾期的交易。将“付款已结算”时间戳与此属性进行比较，可计算按时交付指标，并帮助组织维护收款人的信任。重要性衡量SLA达成情况的参考点。获取途径付款指令详情。示例 2023-11-012023-11-15
	付款方式 PaymentMethod	用于执行付款的方式（如电汇、ACH）。
说明按交易处理渠道对交易分类。此属性是“授权周期时间分析”的基础，因为不同方式的标准操作流程和服务级别协议可能大不相同。按付款方式分析流程变体，有助于判断延迟是特定渠道（如国际电汇）所致，还是组织普遍存在的问题。重要性按所用基础设施细分流程。获取途径交易类型或支付工具代码列。示例电汇ACH支票RTP内部转账
	付款金额 PaymentAmount	付款交易的金额。
说明此属性表示付款的金额，是分析细分的重要维度，可用于区分高价值战略付款与低价值常规交易。在重复付款检测视图中，此属性不可或缺：相同金额与付款人、收款人信息组合后，可用于标记潜在错误。它也支持审批权限分析，因为较高金额通常会触发不同的工作流路径。重要性对于财务风险分析和重复付款检测至关重要。获取途径交易表头表中的Amount列。示例 150.0025000.5010.991000000.00
	处理用户 ProcessingUser	负责该活动的用户ID或系统代理。
说明用于识别具体操作的执行者，无论是人工审批人员还是系统自动化机器人。这些数据支持“错误解决周期效率”和“审批权限吞吐量”仪表板。通过追踪用户，分析人员可以发现错误率较高人员的培训需求，也可以识别特定审批人员请求过多而形成的瓶颈。重要性支持资源分析和瓶颈识别。获取途径审计日志中的User ID列。示例 jdoeSYSTEM_BATCHmsmith_approverAPI_USER
	收款人账号 PayeeAccountNumber	用于收取资金的账号。
说明用于识别收款账号。与付款人账号一样，此属性对于重复付款检测视图至关重要，可确保分析准确定位特定的受益人关系。在截止时间合规监控中，了解收款人有助于优先处理战略供应商或关键结算，避免付款失败。重要性对于重复付款检测和收款人分析至关重要。获取途径交易详情中的Credit Account或Beneficiary列。示例 555000111222333444BEN-882-11
	是否为STP IsStraightThroughProcessing	标记付款是否无需人工干预。
说明计算得出的布尔属性。如果案例中不包含“已识别付款错误”“已解决付款错误”或人工“付款已批准”步骤（具体取决于定义），则值为true。此属性直接支持直通式处理率KPI。它可将流程分为纯自动化路径和需要人工参与的路径，清晰呈现自动化潜力。重要性衡量流程效率和自动化成效的核心指标。获取途径在数据转换期间计算。示例 truefalse
	货币代码 CurrencyCode	付款金额所用的ISO货币代码。
说明指定付款所用的货币（如USD、EUR）。此属性对于“货币与付款方式量趋势”仪表板至关重要，可帮助组织监控不同外汇的风险敞口。它还用于全球报告中的金额标准化，并确保重复检查不会将数值相同但币种不同的交易误判为重复。重要性多币种处理分析所必需。获取途径交易表头表中的Currency列。示例 USDEURGBPCADJPY
	错误代码 ErrorCode	付款验证失败时生成的具体代码。
说明记录与“已识别付款错误”活动相关的技术或业务错误代码，是“验证错误与返工跟踪器”的基础。汇总各错误代码的出现频率后，组织可以定位系统性数据质量问题（如“路由号码无效”），并针对性地改进验证逻辑或开展用户培训。重要性用于识别返工的根本原因。获取途径错误日志或交易状态详情。示例 E-101INV_ACCNSF_ERRAUTH_FAIL
	业务单元 BusinessUnit	发起付款的部门或事业部。
说明按负责费用的组织单元对付款分类，有助于分摊成本，并了解组织中哪些部门产生了最多的人工返工或错误。此属性支持“付款路径合规审计”，确保各部门遵守相应的监管要求或内部控制要求。重要性为绩效分析提供组织背景。获取途径成本中心映射或部门代码。示例零售银行商业贷款财富管理运营
	受益人银行 BeneficiaryBank	收款银行的名称或标识符。
说明用于识别收款金融机构，有助于分析结算延迟，因为不同收款银行的处理速度或集成情况可能不同。此属性为“结算至对账间隔”仪表板增加一个分析维度，可用于判断延迟来自外部（特定银行）还是内部。重要性外部依赖分析。获取途径交易详情中的Bank ID或Name列。示例摩根大通美国银行Wells FargoCitibank
	审批层级 ApprovalLevel	授权付款所需或实际使用的层级。
说明表示与“付款已批准”活动相关的资历或权限层级。“审批权限吞吐量”仪表板会使用此属性分析高层审批人员是否形成瓶颈。了解各层级的付款分布（如层级1与层级3），有助于优化授权政策。重要性按层级细分审批瓶颈。获取途径用户角色或审批工作流表。示例层级1经理总监CFO
	是否为返工 IsRework	标记此活动是否属于返工循环。
说明布尔标记，用于标识错误被发现后、解决前发生的活动，或重复发生的活动。此属性支持付款验证返工率KPI。分析人员可筛选流程图，仅显示“理想路径”，也可只查看“返工路径”，以了解失败模式。重要性区分增值工作与纠正工作。获取途径根据流程循环计算。示例 truefalse
	是否错过截止时间 IsCutoffMissed	标记付款是否在银行每日截止时间后发送。
说明计算得出的布尔值，用于比较“付款指令已发送”的时间与特定币种或付款方式对应的每日截止时间。此属性支持截止时间遵守率KPI。识别错过截止时间的情况，有助于调查延迟的根本原因，例如发起过晚或内部处理缓慢。重要性对于运营合规和流动性管理至关重要。获取途径通过将EventTimestamp与Cutoff Reference表进行比较得出。示例 truefalse

必填建议填写选填

付款处理活动

在事件日志中记录这些关键流程步骤和节点，以便准确发现并优化付款工作流。

5 建议填写 8 选填

	活动	说明
	Payment Approved	根据权限限额，人工或自动决定是否允许支付继续处理。授权用户或系统规则更新审批标记时，系统会记录此活动。
重要性这是“授权周期时间分析”的关键指标。此处延迟说明人工审批链存在瓶颈。获取途径审计日志显示用户操作将状态从“Pending Approval”更改为“Approved”。采集执行审批操作时记录事件类型 explicit
	Payment Request Created	支付指令首次录入Fiserv系统的时间。用户或外部系统通过API或界面发起交易时，系统会明确记录此事件。
重要性标记流程时间线的起点，是计算总周期时间和识别受理环节瓶颈的关键。获取途径交易历史表的创建时间戳。查找具有特定Payment Transaction ID的最早记录。采集插入交易记录时记录事件类型 explicit
	付款已对账	将交易与银行对账单或结算文件进行内部匹配，完成会计核对。
重要性 “结算至对账间隔”分析所需，可确保财务账目准确结清。获取途径对账模块中状态更新为“已匹配”或“已对账”的日志。采集对账匹配时记录事件类型 explicit
	付款已结算	资金划转完成，并已记入总账。这表示从银行角度看，交易已完成资金处理。
重要性这是“直通式处理率”的主要终点，表示资金确已划转。获取途径交易状态为“已过账”，或总账中存在“过账日期”时间戳。采集总账过账时记录事件类型 explicit
	付款指令已发送	将付款文件（如ACH批次或电汇消息）发送至外部网络或清算机构。这是一个关键交接点。
重要性对于“处理截止时间合规监控”至关重要，可确保组织遵守每日银行截止时间。获取途径批处理日志或文件生成时间戳。通常记录为“批次已创建”或“文件已传输”。采集生成批次文件时记录事件类型 explicit
	Payment Authorized	最终内部确认，表示资金可用且交易已获准执行。此确认可能与审批同时发生，也可能是单独的系统检查。
重要性区分管理层审批与系统级授权。对于“审批权限吞吐量”仪表板至关重要。获取途径状态变更，表示“已授权”或“可过账”。采集比较变更前后的状态字段事件类型 inferred
	Payment Details Validated	系统会检查账号、路由号码和格式是否符合要求。通常可根据交易状态是否在未触发错误的情况下从已接收变为待处理或已批准来推断此活动。
重要性表示交易已通过第一个自动检查关口。此处失败通常说明数据质量存在问题，而非流动性或审批问题。获取途径根据状态在短时间内从“Received”变为“Pending”或“Ready”推断。采集比较变更前后的状态字段事件类型 inferred
	Payment Error Identified	记录交易被标记为失败状态或异常代码的时间。验证规则未通过或外部检查返回否定结果时，就会发生此情况。
重要性这是“验证错误与返工跟踪”仪表板的关键指标。此处数量较高，说明上游数据质量存在问题。获取途径交易状态字段变为异常代码，例如“Invalid”“Hold”或“Error”。采集状态变为Error时记录事件类型 explicit
	Payment Error Resolved	表示此前出错的交易已完成更正。交易状态从错误状态恢复为处理中或有效状态时，可推断此活动已发生。
重要性这是计算“支付错误平均解决时间”的关键指标，有助于衡量运营团队的处理效率。获取途径根据交易状态从错误代码更新为正常处理代码推断。采集比较变更前后的状态字段事件类型 inferred
	付款已取消	在结算前由用户或系统规则终止付款流程，并停止后续所有处理。
重要性用于识别浪费和未完成的工作。审批后取消率较高，可能表明流程效率低下。获取途径状态变更为“已取消”“已作废”或“已停止”。采集状态变更为已取消时记录事件类型 explicit
	付款已排期	付款获批后，若生效日期在未来，则会出现此状态。系统会将交易加入队列，直到处理时段开始。
重要性用于说明流程中的空闲时间，并区分瓶颈导致的延迟与有意等待到期日。获取途径比较“录入日期”和“生效日期”。如果生效日期在未来，此状态即为活跃。采集通过比较字段X和Y得出事件类型 calculated
	付款已确认	收到外部网络或网关发出的肯定确认（ACK），表明下一方已有效接收指令。
重要性用于验证“指令已发送”是否成功。此处出现间隔可能表明网络连接或外部格式存在问题。获取途径入站文件处理日志或确认收到文件的API响应代码。采集收到ACK时记录事件类型 explicit
	付款通知已发送	系统会向付款人或收款人发送电子邮件或短信，确认交易。此举有助于提升客户对交易情况的了解。
重要性支持“通知速度与响应能力”分析。结算后间隔过长会降低客户信任。获取途径与交易ID关联的通信日志或客户互动历史表。采集触发电子邮件或短信时记录事件类型 explicit

建议填写选填

数据提取指南

如何从Fiserv获取数据

步骤

1. 前置配置

确保您可以访问Fiserv Commerce Hub开发者门户。您需要生成具有交易查询或搜索API访问权限的API Key和API Secret（有时称为Client ID和Client Secret）。如果Fiserv环境启用了IP限制，请确认您的IP地址已加入白名单。

2. 环境设置

在数据提取服务器或本地计算机上安装Python 3.8或更高版本。您需要requests和pandas库，可通过pip安装：pip install requests pandas。为脚本和输出文件创建工作目录。

3. 配置脚本

将提供的Python脚本下载到工作目录。打开脚本，更新顶部的配置部分。填写您的API_KEY、API_SECRET和BASE_URL（测试时使用沙盒URL，正式运行时使用生产URL）。调整START_DATE和END_DATE，设定所需的流程挖掘时间范围。

4. 配置身份验证逻辑

脚本包含一个辅助类，用于处理Fiserv特定的身份验证要求，通常需要使用API Secret、时间戳和请求载荷生成HMAC签名。除非您的Fiserv实施采用其他标准（例如OAuth2 bearer token），否则请勿修改签名生成逻辑。

5. 了解解析逻辑

脚本会通过API查询交易。API通常会返回包含多个时间戳的交易对象快照（例如提交时间、授权时间和结算时间）。脚本会解析此JSON对象，并将其转换为事件日志中的多行记录。例如，一条同时包含提交时间戳和结算时间戳的JSON记录，至少会生成两行不同的CSV记录。

6. 处理分页

脚本通过循环处理分页。Fiserv API会限制每次响应的记录数（通常为50或100条）。脚本会自动请求下一页，直到取回指定日期范围内的所有交易。大型数据集的提取可能需要一些时间，请确保网络连接稳定。

7. 执行脚本

通过命令行运行脚本：python fiserv_extraction.py。控制台会显示进度，包括已处理的页数和已获取的交易数。请留意HTTP 401（未授权）或429（超出速率限制）错误。

8. 验证输出

脚本运行完成后，请检查目录中是否生成了fiserv_event_log.csv文件。打开文件，确认ActivityName列包含13种必需活动，且EventTimestamp字段格式正确。

9. 后续处理（可选）

如果需要调整时区（例如将UTC转换为本地时间），可以修改脚本中的pandas转换部分，也可以在上传后通过ProcessMind处理。

10. 上传至ProcessMind

将CSV文件导入ProcessMind。将PaymentTransactionId映射到案例ID，ActivityName映射到活动，EventTimestamp映射到时间戳。请将PaymentAmount等数值列映射为属性。

配置

API凭据：需要API Key和Secret/Shared Secret。请确保凭据具有交易报告端点的读取权限。
基础URL：生产环境使用https://api.commerce.fiserv.com，或使用接入时提供的专用认证/沙盒URL。
日期范围：受API载荷大小限制，建议提取最近30至90天的数据。若需加载历史数据，请按月分批运行脚本。
每页记录数：每次调用设置为100条，以平衡内存使用和网络开销。
时区：API返回UTC时间戳。脚本会保留此标准，确保各地区数据一致。
重试逻辑：已包含基础重试机制，用于应对间歇性网络超时（HTTP 500/502/503）。

查询示例 python

import requests
import json
import time
import hmac
import hashlib
import base64
import uuid
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta

class=class="hl-string">"hl-comment"># ==========================================
class=class="hl-string">"hl-comment"># CONFIGURATION
class=class="hl-string">"hl-comment"># ==========================================
API_KEY = class="hl-string">"YOUR_API_KEY"
API_SECRET = class="hl-string">"YOUR_API_SECRET"
BASE_URL = class="hl-string">"https://cert.api.fiservapps.com"  class=class="hl-string">"hl-comment"># Update to Production URL as needed
ENDPOINT = class="hl-string">"/ch/payments/v1/transaction-inquiry"
START_DATE = class="hl-string">"2023-01-01"
END_DATE = class="hl-string">"2023-01-31"
PAGE_SIZE = 50
OUTPUT_FILE = class="hl-string">"fiserv_event_log.csv"

class=class="hl-string">"hl-comment"># ==========================================
class=class="hl-string">"hl-comment"># AUTHENTICATION HELPER
class=class="hl-string">"hl-comment"># ==========================================
def generate_headers(payload):
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Fiserv Commerce Hub typically requires HMAC auth
    class=class="hl-string">"hl-comment"># This is a standard implementation pattern
    client_request_id = str(uuid.uuid4())
    timestamp = str(int(time.time() * 1000))
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># specific signature construction depends on Fiserv documentation version
    class=class="hl-string">"hl-comment"># standard pattern: apiKey + reqId + timestamp + payload
    raw_signature = API_KEY + client_request_id + timestamp + payload
    
    hmac_obj = hmac.new(
        API_SECRET.encode(class="hl-string">'utf-8'),
        raw_signature.encode(class="hl-string">'utf-8'),
        hashlib.sha256
    )
    message_signature = base64.b64encode(hmac_obj.digest()).decode(class="hl-string">'utf-8')
    
    return {
        class="hl-string">"Content-Type": class="hl-string">"application/json",
        class="hl-string">"Client-Request-Id": client_request_id,
        class="hl-string">"Api-Key": API_KEY,
        class="hl-string">"Timestamp": timestamp,
        class="hl-string">"Message-Signature": message_signature
    }

class=class="hl-string">"hl-comment"># ==========================================
class=class="hl-string">"hl-comment"># PARSING LOGIC (UNPIVOTING EVENTS)
class=class="hl-string">"hl-comment"># ==========================================
def extract_events_from_transaction(tx):
    events = []
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Base Attributes
    case_id = tx.get(class="hl-string">"transactionId", class="hl-string">"")
    amount = tx.get(class="hl-string">"amount", {}).get(class="hl-string">"total", 0.0)
    currency = tx.get(class="hl-string">"amount", {}).get(class="hl-string">"currency", class="hl-string">"USD")
    method = tx.get(class="hl-string">"paymentMethod", {}).get(class="hl-string">"type", class="hl-string">"Unknown")
    payer_acc = tx.get(class="hl-string">"paymentMethod", {}).get(class="hl-string">"maskedAccountNumber", class="hl-string">"")
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Identifying common attributes
    base_data = {
        class="hl-string">"PaymentTransactionId": case_id,
        class="hl-string">"SourceSystem": class="hl-string">"Fiserv Commerce Hub",
        class="hl-string">"LastDataUpdate": datetime.utcnow().isoformat(),
        class="hl-string">"PaymentAmount": amount,
        class="hl-string">"CurrencyCode": currency,
        class="hl-string">"PaymentMethod": method,
        class="hl-string">"PayerAccountNumber": payer_acc,
        class="hl-string">"PayeeAccountNumber": class="hl-string">"MerchantAccount", class=class="hl-string">"hl-comment"># Placeholder
        class="hl-string">"ErrorCode": tx.get(class="hl-string">"processorResponseDetails", {}).get(class="hl-string">"responseCode", class="hl-string">""),
        class="hl-string">"IsStraightThroughProcessing": class="hl-string">"True" class=class="hl-string">"hl-comment"># Default assumption unless error found
    }

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Helper to append event
    def add_event(activity, timestamp_str, specific_attrs={}):
        if timestamp_str:
            row = base_data.copy()
            row.update({
                class="hl-string">"ActivityName": activity,
                class="hl-string">"EventTimestamp": timestamp_str
            })
            row.update(specific_attrs)
            events.append(row)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Payment Request Created (Submission Time)
    submission_time = tx.get(class="hl-string">"submissionTime")
    add_event(class="hl-string">"Payment Request Created", submission_time)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Payment Details Validated (Inferred: slightly after submission if no immediate 400 error)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># We infer this exists if the transaction exists and has a submission time
    if submission_time:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Infer validation happened 1 second after submission
        val_time = (datetime.fromisoformat(submission_time.replace(class="hl-string">'Z', class="hl-string">'+00:00')) + timedelta(seconds=1)).isoformat()
        add_event(class="hl-string">"Payment Details Validated", val_time)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. Payment Error Identified / 4. Resolved
    status = tx.get(class="hl-string">"transactionStatus", class="hl-string">"")
    if status == class="hl-string">"FAILED":
        fail_time = tx.get(class="hl-string">"processorResponseDetails", {}).get(class="hl-string">"responseTimestamp", submission_time)
        add_event(class="hl-string">"Payment Error Identified", fail_time, {class="hl-string">"IsStraightThroughProcessing": class="hl-string">"False"})
    elif status == class="hl-string">"APPROVED" and tx.get(class="hl-string">"retryCount", 0) > 0:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Logic: If approved but had retries, an error was resolved
        add_event(class="hl-string">"Payment Error Resolved", submission_time) class=class="hl-string">"hl-comment"># Simplified assumption

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 5. Payment Approved
    approval_time = tx.get(class="hl-string">"approvalTime")
    if approval_time:
        add_event(class="hl-string">"Payment Approved", approval_time)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 6. Payment Authorized
    auth_time = tx.get(class="hl-string">"authorizationTime")
    class=class="hl-string">"hl-comment"># If separate auth time not provided, use approval time
    if not auth_time and approval_time:
        auth_time = approval_time
    add_event(class="hl-string">"Payment Authorized", auth_time)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 7. Payment Scheduled (if future dated)
    req_exec_date = tx.get(class="hl-string">"requestedExecutionDate")
    if req_exec_date and req_exec_date > submission_time:
         add_event(class="hl-string">"Payment Scheduled", submission_time)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 8. Payment Instruction Sent
    gateway_time = tx.get(class="hl-string">"gatewayTransmitTime")
    add_event(class="hl-string">"Payment Instruction Sent", gateway_time)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 9. Payment Confirmed (Gateway ACK)
    gateway_ack = tx.get(class="hl-string">"gatewayAckTime")
    add_event(class="hl-string">"Payment Confirmed", gateway_ack)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 10. Payment Settled
    settle_time = tx.get(class="hl-string">"settlementTime") or tx.get(class="hl-string">"fundingDate")
    add_event(class="hl-string">"Payment Settled", settle_time)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 11. Payment Notification Sent (Inferred or specific field)
    notify_time = tx.get(class="hl-string">"customerNotificationEmailTime")
    add_event(class="hl-string">"Payment Notification Sent", notify_time)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 12. Payment Reconciled
    recon_time = tx.get(class="hl-string">"reconciliationDate")
    add_event(class="hl-string">"Payment Reconciled", recon_time)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 13. Payment Cancelled
    if status == class="hl-string">"VOIDED" or status == class="hl-string">"CANCELLED":
        void_time = tx.get(class="hl-string">"voidTime") or tx.get(class="hl-string">"lastUpdateTime")
        add_event(class="hl-string">"Payment Cancelled", void_time)

    return events

class=class="hl-string">"hl-comment"># ==========================================
class=class="hl-string">"hl-comment"># MAIN EXTRACTION LOOP
class=class="hl-string">"hl-comment"># ==========================================
def main():
    all_events = []
    page_number = 1
    has_more = True
    
    print(fclass="hl-string">"Starting extraction from {START_DATE} to {END_DATE}...")

    while has_more:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Construct Search Payload
        payload_dict = {
            class="hl-string">"startDate": START_DATE,
            class="hl-string">"endDate": END_DATE,
            class="hl-string">"page": page_number,
            class="hl-string">"limit": PAGE_SIZE
        }
        payload_json = json.dumps(payload_dict)
        
        headers = generate_headers(payload_json)
        full_url = BASE_URL + ENDPOINT
        
        try:
            response = requests.post(full_url, headers=headers, data=payload_json)
            
            if response.status_code == 200:
                data = response.json()
                transactions = data.get(class="hl-string">"reports", []) class=class="hl-string">"hl-comment"># Key depends on specific endpoint schema
                
                if not transactions:
                    print(fclass="hl-string">"No transactions found on page {page_number}. Finishing.")
                    has_more = False
                    break
                
                print(fclass="hl-string">"Processing page {page_number}, found {len(transactions)} transactions.")
                
                for tx in transactions:
                    events = extract_events_from_transaction(tx)
                    all_events.extend(events)
                
                class=class="hl-string">"hl-comment"># Pagination Check
                total_pages = data.get(class="hl-string">"totalPages", page_number)
                if page_number >= total_pages:
                    has_more = False
                else:
                    page_number += 1
            else:
                print(fclass="hl-string">"Error fetching data: {response.status_code} - {response.text}")
                has_more = False
                
        except Exception as e:
            print(fclass="hl-string">"Exception occurred: {str(e)}")
            has_more = False

    class=class="hl-string">"hl-comment"># ==========================================
    class=class="hl-string">"hl-comment"># EXPORT TO CSV
    class=class="hl-string">"hl-comment"># ==========================================
    if all_events:
        df = pd.DataFrame(all_events)
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Column ordering
        cols = [
            class="hl-string">"PaymentTransactionId", class="hl-string">"ActivityName", class="hl-string">"EventTimestamp", 
            class="hl-string">"SourceSystem", class="hl-string">"PaymentAmount", class="hl-string">"CurrencyCode", class="hl-string">"PaymentMethod",
            class="hl-string">"PayerAccountNumber", class="hl-string">"ErrorCode", class="hl-string">"IsStraightThroughProcessing"
        ]
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Ensure columns exist even if empty
        for c in cols:
            if c not in df.columns:
                df[c] = None
                
        df = df[cols]
        df.to_csv(OUTPUT_FILE, index=False)
        print(fclass="hl-string">"Extraction complete. {len(df)} rows written to {OUTPUT_FILE}")
    else:
        print(class="hl-string">"No events extracted.")

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

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