您的支付处理数据模板

SWIFT

← 返回改进指南

付款处理属性 (20) 付款处理活动 (12) 提取指南 (3)

您的支付处理数据模板

此模板为映射从发起至最终结算的 SWIFT 交易工作流奠定了结构基础。它详细列出了获得付款生命周期完全透明度所需的特定数据组件和运营里程碑。利用此指南，您可以有效地准备数据，从而发现隐藏的效率低下问题并降低合规风险。

深度交易分析建议属性
SWIFT 流程的关键活动与里程碑
金融数据提取技术指导

不熟悉事件日志？了解如何创建流程挖掘事件日志.

下载模板

付款处理属性

为了全面分析 SWIFT 交易生命周期，建议在您的事件日志中包含以下数据字段。

5 必填 9 推荐 6 可选

	名称	描述
	事件timestamp EventTimestamp	活动发生的精确日期和时间。
描述此属性记录事件发生的准确时刻。它用于按时间顺序排列活动，并计算所有基于时长的指标，如前置时间、周期时间和吞吐量。精确的时间戳对于分析“网络截止时间执行表现”以及识别审批链中的瓶颈至关重要。为何重要时间戳是流程挖掘中所有时间分析和性能指标的基础。获取方式系统审计日志、报文创建时间戳或数据库交易时间。示例 2023-10-25T08:30:15Z2023-10-25T14:45:00Z2023-10-26T09:15:22Z
	付款交易 ID PaymentTransactionId	代表端到端付款案例的唯一标识符。
描述此属性作为流程挖掘的核心案例键 (Case Key)。它将与单笔付款指令相关的所有活动（从最初请求到校验、SWIFT 传输及最终结算）归为一组。在 SWIFT 背景下，这通常映射到交易参考号 (TRN) 或唯一端到端交易参考号 (UETR)，以确保跨银行系统的连续性。它用于重建流程实例路径，对于所有的变体分析和周期时间计算都必不可少。为何重要唯一标识是流程挖掘的基础，它能将零散的事件串联成连贯的流程视图。获取方式报文报头中的 SWIFT Field 20 (TRN) 或 Field 121 (UETR)。示例 TRN-20231025-883954392-882-101UETR-9982-1123-5521PAY-US-EU-9912
	最后数据更新 LastDataUpdate	记录上次提取或刷新的时间戳。
描述指示数据最近一次加载到流程挖掘工具的时间。这对于确定数据时效性以及确保仪表板反映付款运营的最新状态至关重要。它通过提供报告流水线延迟的透明度，增强用户对数据的信任。为何重要确保用户了解所呈现数据的时效性和可靠性。获取方式 ETL 过程执行时间戳。示例 2023-10-27T12:00:00Z2023-11-01T06:00:00Z
	活动名称 ActivityName	发生的流程步骤或事件的名称。
描述此属性描述了系统日志中记录的特定操作或状态更改。例如：“付款请求已创建”、“通过制裁筛查”或“收到 SWIFT 确认 (ACK)”。它是流程图的核心维度，定义了可视化图表中的节点，使分析师能够理解对每笔付款执行的操作顺序。为何重要它定义了流程中的“具体内容”，从而实现流程流向和变体的可视化。获取方式交易日志、审计线索，或源自报文类型（如 MT103 已发送）。示例付款请求已创建付款指令已发送收到 SWIFT 确认 (ACK)付款已批准
	源系统 SourceSystem	事件数据来源系统的名称。
描述识别生成事件日志的软件或平台。在付款流程中，这可能是核心银行系统、付款网关或直接是 SWIFT 接口。此属性有助于验证数据血缘，并在合并来自多个不同银行应用的数据时调试问题。为何重要提供数据来源背景，这对于多系统流程挖掘至关重要。获取方式在 ETL 期间硬编码或从系统标识符中提取。示例 SWIFT Alliance Access核心银行系统付款引擎制裁过滤
	SWIFT NAK 代码 SwiftNakCode	报文被退回时由 SWIFT 网络返回的错误代码。
描述包含 SWIFT 网络发出的负面确认 (NAK) 中的特定错误代码（例如 T26, T13）。此属性驱动“SWIFT 错误与返工分析”仪表板，实现技术故障的分类，以便优先进行系统修复。为何重要为网络层面的退单提供技术根因分析。获取方式 MT 015/019 系统报文，或 ACK/NAK 中的 Field 451。示例 T26H01T13G02
	SWIFT 报文类型 SwiftMessageType	所使用的 SWIFT 报文类型（如 MT103, pacs.008）。
描述指示付款指令的具体格式。常见类型包括用于客户转账的 MT103 和 pacs.008 等 ISO 20022 等效格式。用于“付款路径变体分析”，以对比传统 MT 格式与新 ISO 标准的处理效率。为何重要区分付款流和处理标准（传统格式 vs. ISO 20022）。获取方式 SWIFT Block 2（应用报头），报文类型字段。示例 MT103MT202pacs.008MT101
	UETR UniqueEndToEndReference	用于在 SWIFT gpi 中进行跟踪的唯一端到端交易参考号。
描述 UETR 是一个 36 位的字符串，为整个 SWIFT 网络中的每笔付款提供唯一的、不可更改的参考。与内部 ID 不同，UETR 在各银行间保持一致。该属性对于实现端到端透明度以及将内部日志与外部 SWIFT gpi 状态更新相关联至关重要。为何重要跨不同机构跟踪跨境付款的金标准。获取方式 SWIFT Block 3, Field 121。示例 b8c3f4a0-5d2a-4e1b-9c3d-1a2b3c4d5e6f123e4567-e89b-12d3-a456-426614174000
	交易货币 TransactionCurrency	代表付款币种的 3 位 ISO 代码。
描述识别付款所使用的币种（如 USD、EUR、GBP）。由于截止时间因币种而异，这对于“网络截止时间绩效”仪表板至关重要。它还通过识别跨币种对，支持“货币转换效率”分析。为何重要决定路由规则、截止时间和结算通道。获取方式 SWIFT MT Field 32A (币种) 或 ISO 20022 元素 Ccy。示例美元EURGBPJPY
	交易金额 TransactionAmount	付款指令的货币金额。
描述代表转账的主金额。此数据从特定的 SWIFT 字段（如 MT103 中的 Field 32A）中提取。这对于“高额转账审批周期”仪表板至关重要，它允许按金额大小对付款进行细分，从而分析高风险、高价值交易的审批延迟。为何重要支持财务影响分析和按交易规模进行的维度划分。获取方式 SWIFT MT Field 32A (金额) 或 ISO 20022 元素 IntrBkSttlmAmt。示例 15000.001250.501000000.0045.00
	受益人 BIC BeneficiaryBic	接收机构的银行识别码 (BIC)。
描述识别付款的目的银行。这是“受益方拒绝根源”仪表板的关键维度。通过按受益人 BIC 对失败案例进行分组，银行可以识别出哪些特定的交易对手经常因数据质量问题或特定的格式要求而拒绝指令。为何重要对于分析对手方绩效和拒绝模式至关重要。获取方式 SWIFT Field 57A (代理行) 或 58A (受益机构)。示例 CITIUS33BARCGB22DRESDEFFHANDSEXX
	处理用户 ProcessingUser	执行该活动的内部用户或系统代理。
描述识别负责该活动的个人或自动化机器人，例如审批制裁命中的合规官，或修复格式错误的业务员。此属性驱动“验证错误热力图”，让管理层能识别培训需求，或发现与高返工率相关的特定用户。为何重要支持资源分析和人工瓶颈识别。获取方式系统审计日志，交易表中的“用户 ID”列。示例系统J.DoeCompliance_Bot_01M.Smith
	是否 STP IsStp	标记付款是否不需要人工干预。
描述布尔指标。如果案例中不含“识别到错误”、“付款被拒绝”或人工“修改”活动，则为 True。直接用于计算“直通处理率 (STP)”KPI。这是付款处理中衡量自动化成功程度的核心指标。为何重要衡量流程效率和自动化健康状况的首要指标。获取方式根据案例中是否存在特定的负面或人工活动计算得出。示例 truefalse
	起息日 ValueDate	资金供受益人使用的日期。
描述代表付款报文中指定的结算日期。将此日期与实际的“付款已结算”时间戳进行比较，有助于“结算与对账账龄”仪表板的分析。它反映了付款的紧急程度，并用于衡量对资金到位相关服务水平协议 (SLA) 的执行情况。为何重要对于流动性管理和衡量结算及时性至关重要。获取方式 SWIFT MT Field 32A (日期子字段) 或 ISO 20022 IntrBkSttlmDt。示例 2023-10-262023-11-01
	制裁筛查时长 SanctionsScreeningDuration	制裁筛查阶段所花费的时间。
描述计算“付款详情已验证”与“付款已审批”之间的时间差。直接反映在“制裁筛查交付周期”仪表板中。它能突出显示滞留在合规队列中的特定交易，这些交易会影响整体吞吐量。为何重要直接衡量合规效率及其对客户 SLA 的影响。获取方式计算特定活动之间的时间戳差值。示例 1200005003600000
	原产国 OriginatingCountry	发起付款实体的国家代码。
描述指示付款请求发起的司法管辖区。这对于“制裁筛查交付周期”仪表板至关重要，因为来自高风险管辖区的付款通常会经历更严格、更耗时的合规检查。它支持对付款量和处理延迟进行地理维度分析。为何重要合规风险分析和区域绩效的关键维度。获取方式衍生自发送方 BIC（国家代码，第 5-6 位字符）。示例美国GBDEFR
	拒绝原因 RejectionReason	解释付款被退回原因的文本描述。
描述包含付款失败时的叙述或代码描述，通常见于 SWIFT Field 72（发送者至接收者信息）或退回消息。支持“受益方拒绝根源”分析。允许分析师进行文本挖掘，找出拒绝原因的共同主题（例如“账号无效”、“受益人姓名不符”）。为何重要为流程失败提供定性背景说明。获取方式退回报文（MT103 Return）中的 SWIFT Field 72 或 79。示例收款人账户已关闭IBAN 无效合规性校验失败银行标识符未知
	指令优先级 InstructionPriority	标示付款紧急程度的优先级标志。
描述衍生自消息头（如“普通”与“紧急”）。这可在“高额转账审批周期”仪表板中进行维度划分，因为紧急付款通常需要加急审批流。了解优先级分布有助于在高峰时段进行资源规划。为何重要有助于区分标准付款与加急付款的 SLA 要求。获取方式 SWIFT Block 2，报文优先级字段（如 N 代表普通，U 代表紧急）。示例普通紧急系统
	是否跨境 IsCrossBorder	标记付款是否涉及不同国家。
描述布尔属性。如果发送方国家与受益人国家不同，则为 True。通过区分国内和国际流，支持“多币种处理延迟”KPI。跨境付款通常具有更高的复杂性、成本和处理时长。为何重要付款复杂度分析的基础维度。获取方式发送方 BIC 国家代码与受益方 BIC 国家代码的对比。示例 truefalse
	符合截止时间 MetCutOffTime	标记指令是否在网络截止期限前发出。
描述布尔标记。通过将“付款指令已发送”时间与特定币种的 SWIFT 网络截止时间对比得出。支持“SWIFT 截止时间遵守率”KPI。未能在截止时间内完成会导致结算延迟，从而影响流动性头寸。为何重要财资与流动性管理的核心运营 KPI。获取方式通过将时间戳与静态截止时间参考表对比得出。示例 truefalse

必填推荐可选

付款处理活动

这些是您事件日志中需要捕获的关键流程步骤和里程碑，以便准确进行流程发现和瓶颈识别。

6 推荐 6 可选

	活动	描述
	付款已对账	将付款交易与往来账 (Nostro/Vostro) 账簿报表进行匹配。当对账系统将交易 ID 关联到报表分录时推断得出。
为何重要闭合财务环路。此环节的延迟会影响资金可见性和可审计性。获取方式对账系统日志或核心银行系统 (CBS) 中的“已匹配”状态。捕获比较对账状态事件类型 inferred
	付款已批准	由指定操作员或自动化规则对高额转账执行的最终授权操作。当审批工作流标志设为 true 时明确捕获。
为何重要 “高额转账审批周期”仪表板的关键。识别大额资金调拨在人工签核环节的延迟。获取方式审批工作流引擎的审计轨迹。捕获执行审批操作时记录事件类型 explicit
	付款已结算	确认资金已存入受益人账户（通常为 gpi 状态 ACSC）。通过 tracker 更新或确认报文明确捕获。
为何重要代表付款链条在功能上的成功终点。是计算“结算到对账间隙”的关键。获取方式 SWIFT gpi Tracker (ACSC 状态) 或 MT900/910 确认报文。捕获结算确认时记录事件类型 explicit
	付款指令已发送	将格式化后的报文（MT103 或 ISO 20022 pacs.008）传输至 SWIFT 网关。当报文有效负载生成并交付至网络接口时明确捕获。
为何重要用于计算“SWIFT 截止时间遵循率”。标志着从内部处理到网络处理的过渡。获取方式 SWIFT Alliance Access (SAA) 日志或网关传输日志。捕获消息输出时记录事件类型 explicit
	付款请求已创建	在内部银行系统或 ERP 中初步生成付款指令。当付款单首次分配到唯一的交易参考号（TRN 或 UETR）时明确捕获。
为何重要确立整个付款生命周期的开始时间。对于计算端到端处理时长以及识别进入 SWIFT 网络前的上游延迟至关重要。获取方式核心银行系统 (CBS) 或付款枢纽中的交易表创建时间戳。捕获交易记录创建时记录事件类型 explicit
	通过制裁筛查	付款指令成功通过 OFAC/制裁名单筛查流程的时间。从合规系统日志明确捕获，或在“筛查挂起”状态解除时推断得出。
为何重要对于“制裁筛查交付周期”仪表板至关重要。此处的延迟代表合规瓶颈，而非运营低效。获取方式合规过滤系统日志或付款中心合规状态标记。捕获筛查状态更新时记录事件类型 explicit
	付款已划转	中间状态更新（通常为 gpi 状态 ACSP），表示付款正在由中间行处理。通过 SWIFT gpi Tracker 更新或状态消息捕获。
为何重要提供代理行“黑匣子”的透明度。对于分析完整的端到端路径至关重要。获取方式 SWIFT gpi Tracker 数据源或 MT199/trck 报文。捕获收到追踪器更新时记录事件类型 explicit
	付款被退回	收到来自受益行或中间行的退回报文（MT103 Return 或 gpi RJCT 状态）。从传入的 SWIFT 报文中明确捕获。
为何重要对于“受益方拒绝根源”仪表板至关重要。识别外部阻碍因素，如账号已关闭或路由数据错误。获取方式入站 SWIFT 消息（MT103 RET, pacs.004）或 gpi 状态 RJCT。捕获收到拒绝消息时记录事件类型 explicit
	付款详情已校验	付款指令成功通过语法和格式检查（如 IBAN 格式、BIC 有效性）。通常在交易状态从“草稿”变为“已校验”或“待授权”时推断得出。
为何重要此环节的高失败率意味着源头数据质量不佳。用于衡量“验证一次通过率”KPI。获取方式付款引擎状态日志或校验历史表。捕获比较状态字段的前后变化事件类型 inferred
	付款错误已解决	对之前报错的交易进行成功修改并重新提交。当交易从“修复”队列回到“处理中”或“就绪”状态时推断得出。
为何重要衡量人工返工团队的效率。此环节耗时过长通常意味着存在培训缺口或错误代码过于复杂。获取方式付款枢纽状态日志（显示退出异常队列）。捕获对比状态字段退出修复事件类型 inferred
	发现付款错误	因校验失败、NACK 或退回报文而标记交易进行修复的事件。当交易进入“修复”、“更正”或“异常”队列时推断得出。
为何重要跟踪“错误解决返工率”。此环节发生频率过高会破坏直通率 (STP)。获取方式付款枢纽 (Payment Hub) 状态列或异常队列日志。捕获对比状态字段与错误/修复状态事件类型 inferred
	收到 SWIFT 确认 (ACK)	收到来自 SWIFT 网络的技术确认 (ACK)，证明报文已被接受处理。从网络接口日志中明确捕获。
为何重要确认消息已成功进入全球网络。区分内部故障与实际的网络传播。获取方式 SWIFT 网关日志（查找 ACK 与 NACK 信号）。捕获收到网络 ACK 时记录事件类型 explicit

推荐可选

提取指南

如何从 SWIFT 获取您的数据

步骤

使用具有归档配置权限的管理员账号登录 SWIFT Alliance WebPlatform 或 Alliance Access GUI。
进入“系统管理”菜单，选择“归档”，然后选择“自动归档配置”。
配置一个新的“每日导出”方案。将目标目录设置为提取脚本可访问的安全网络路径。
指定内容范围：选择“消息”，并确保勾选了“包含历史记录”和“包含干预记录”。这对于捕获审批和验证等审计轨迹事件至关重要。
选择输出格式。选择 XML（特别是 'SAA XML v2' 或最新的可用架构），因为它比 CSV 能更好地保留消息头与历史事件之间的层级关系。
设置日期范围过滤器，以提取流程挖掘项目所需的特定历史时段数据，或配置为每日运行以提取 T-1 数据。
手动执行初始加载的归档导出任务，或等待计划的批处理任务完成。验证目标目录中是否生成了 .xml 文件。
由于 SAA 导出的是层级 XML 文件，而 ProcessMind 需要扁平的 CSV 事件日志，因此您必须运行转换脚本。使用“查询”部分提供的 Python 脚本解析 XML。
脚本将遍历每个消息元素。它会提取唯一端到端交易参考号 (UETR) 或交易参考号 (TRN) 作为 Case ID。
随后脚本会遍历每条消息的“历史记录”和“干预记录”子节点以生成活动行。它会将内部 SAA 状态代码（如 'NetworkAck'、'Authorisation'）映射为标准化的活动名称。
对导出的 XML 文件运行 Python 脚本，生成扁平化的 'events.csv' 文件。
验证 CSV 输出，确保 EventTimestamp 等列符合 ISO 8601 格式，然后将文件上传至 ProcessMind。

配置

归档格式：XML（首选）或 CSV（扁平文件）。强烈建议使用 XML 以捕获嵌套的历史节点。
包含消息文本：是（解析金额、币种和受益人详情所必需）。
包含历史/干预记录：是（查看审批、验证和错误信息的强制要求）。
日期范围：配置滚动窗口（如最近 30 天）进行增量加载，或设置固定日期进行初始历史数据采集。
消息类型：过滤 MT103、MT202、pacs.008、pacs.009 以及 pacs.004/002（用于退回/状态查询）。
方向：同时包含输入（发送）和输出（接收），以捕获入站的拒绝或确认信息。
安全性：确保导出文件夹具有严格的读/写权限，因为这些文件包含真实的付款数据。

a 查询示例 config

import xml.etree.ElementTree as ET
import pandas as pd
import glob
import os

# CONFIGURATION
# Update this path to your SAA XML Export directory
input_folder = "./saa_exports/"
output_file = "./swift_process_mining_log.csv"

columns = [
    "PaymentTransactionId", "ActivityName", "EventTimestamp", "SourceSystem", 
    "LastDataUpdate", "TransactionAmount", "TransactionCurrency", "UniqueEndToEndReference",
    "SwiftMessageType", "ProcessingUser", "BeneficiaryBic", "SwiftNakCode", "ValueDate", "IsStp"
]

data_rows = []

# Helper to determine Activity Name based on SAA History Events
def map_activity(history_item_name, status, nature, text_content):
    # 1. Payment Request Created
    if history_item_name == "Creation" or history_item_name == "Reception":
        return "Payment Request Created"
    
    # 2. Payment Details Validated
    if "Validation" in history_item_name and status == "Success":
        return "Payment Details Validated"
    
    # 3. Sanctions Screening Passed
    if "Filter" in history_item_name and status == "Passed":
        return "Sanctions Screening Passed"
    
    # 4. Payment Approved
    if history_item_name == "Intervention" and nature == "Authorization":
        return "Payment Approved"
    
    # 5. Payment Instruction Sent
    if history_item_name == "Transmission" or status == "Transmitted":
        return "Payment Instruction Sent"
    
    # 6. SWIFT ACK Received
    if history_item_name == "NetworkReport" and "ACK" in text_content:
        return "SWIFT ACK Received"

    # 7. Payment Transferred (gpi status)
    if "TrackerUpdate" in history_item_name and "ACSP" in text_content:
        return "Payment Transferred"

    # 8. Payment Error Identified
    if nature == "NAK" or status == "Failed" or nature == "RoutingFailure":
        return "Payment Error Identified"

    # 9. Payment Error Resolved
    if history_item_name == "Modification" and nature == "Repair":
        return "Payment Error Resolved"
    
    # 10. Payment Rejected
    if "TrackerUpdate" in history_item_name and "RJCT" in text_content:
        return "Payment Rejected"

    # 11. Payment Settled
    if "TrackerUpdate" in history_item_name and "ACSC" in text_content:
        return "Payment Settled"

    # 12. Payment Reconciled
    # Often external, but if SAA receives a Reconciliation update:
    if history_item_name == "ReconciliationMatch":
        return "Payment Reconciled"
        
    return None

# PROCESS XML FILES
for xml_file in glob.glob(os.path.join(input_folder, "*.xml")):
    tree = ET.parse(xml_file)
    root = tree.getroot()

    # Iterate through Messages
    for message in root.findall(".//Message"):
        # Header Extraction
        trn = message.findtext("TRN")
        uetr = message.findtext("UETR")
        case_id = uetr if uetr else trn
        
        # Skip if no identifier found
        if not case_id: 
            continue

        msg_type = message.findtext("Type")
        amount = message.findtext("Amount")
        currency = message.findtext("Currency")
        val_date = message.findtext("ValueDate")
        ben_bic = message.findtext("BeneficiaryBIC")
        
        # Loop through History/Audit Trail for Activities
        for history in message.findall(".//History/Item"):
            evt_name = history.findtext("Name")
            evt_status = history.findtext("Status")
            evt_nature = history.findtext("Nature")
            evt_text = history.findtext("Text") or ""
            evt_user = history.findtext("Operator")
            evt_time = history.findtext("Time") # format: YYYYMMDDHHMMSS
            
            activity = map_activity(evt_name, evt_status, evt_nature, evt_text)
            
            if activity:
                # Determine NAK Code if applicable
                nak_code = None
                if activity == "Payment Error Identified" and "NAK" in evt_text:
                    nak_code = evt_text.split("Code:")[-1].strip()
                
                # Determine STP
                is_stp = "True" if evt_user == "System" or evt_user == "Auto" else "False"

                data_rows.append({
                    "PaymentTransactionId": case_id,
                    "ActivityName": activity,
                    "EventTimestamp": pd.to_datetime(evt_time, format='%Y%m%d%H%M%S'),
                    "SourceSystem": "SWIFT Alliance Access",
                    "LastDataUpdate": pd.Timestamp.now(),
                    "TransactionAmount": amount,
                    "TransactionCurrency": currency,
                    "UniqueEndToEndReference": uetr,
                    "SwiftMessageType": msg_type,
                    "ProcessingUser": evt_user,
                    "BeneficiaryBic": ben_bic,
                    "SwiftNakCode": nak_code,
                    "ValueDate": val_date,
                    "IsStp": is_stp
                })

# OUTPUT GENERATION
df = pd.DataFrame(data_rows, columns=columns)

# Remove duplicate timestamp/activity pairs for cleaner log
df.drop_duplicates(subset=["PaymentTransactionId", "ActivityName", "EventTimestamp"], inplace=True)

df.to_csv(output_file, index=False, quoting=1)
print(f"Extraction Complete. Processed {len(df)} events into {output_file}")

步骤

准备环境：确保提取服务器上已安装 Python 3.8+。使用 pip 安装所需的库（pandas, numpy）。创建一个专门的工作目录，其中包含名为 raw_swift_files 的子文件夹，并将所有每日生成的 .out、.txt 或 .fin 文件存放在此处。
了解文件结构：原始 SWIFT FIN 消息是块结构的（{1: 头部} {2: 应用} {4: 正文}）。识别分隔符，标准文件使用大括号。确保您的文件没有被专有的封套（如 RJE 头部）包装，或者在处理前将其剥离。
配置脚本路径：打开提供的 Python 脚本。更新 INPUT_DIRECTORY 变量，使其指向您的 raw_swift_files 文件夹。更新 OUTPUT_FILE 路径以保存生成的 CSV。
定义正则表达式模式：脚本使用正则来隔离各个块。Block 1 包含发送者 BIC 和序列号。Block 2 包含消息类型（如 I103, O103）和接收者 BIC。Block 4 包含业务数据标签（如 :20: TRN, :32A: 起息日/金额）。
将消息类型映射到活动：脚本包含一个映射字典。MT103 对应“付款指令已发送”。MT012 (系统 ACK) 对应“已收到 SWIFT ACK”。MT900/910 对应“付款已结算”。带有特定状态代码（ACSP, RJCT）的 MT199/299 映射为“付款已转账”或“付款被拒绝”。
提取属性：解析器会遍历特定标签。:20: 映射到付款交易 ID。:121: 映射到 UETR。:32A: 解析为日期、币种和金额。
处理内部状态：对于“付款请求已创建”或“付款已审批”等活动（通常是内部 ERP 事件而非 SWIFT 文件内容），如果缺少明确日志，脚本将从 Block 1 的消息创建时间戳中衍生，或在 :72: 字段（发送者至接收者信息）中寻找特定代码。
执行提取：通过命令行运行脚本：python swift_parser.py。脚本将遍历所有文件，解析有效的 SWIFT 块并跳过格式错误的行。
后期处理验证：打开生成的 CSV。检查 EventTimestamp 格式（建议使用 ISO 8601）。确保每行都填充了 PaymentTransactionId，以便进行案例分组。
数据转换：如果“ValueDate”显示为 YYMMDD，脚本会将其转换为 YYYY-MM-DD。确保“TransactionAmount”中的小数点分隔符已标准化（点号 vs 逗号）。
最终复核：通过特定的 UETR 进行过滤，查看从指令发送 -> ACK -> 结算的端到端流程。验证 NAK (MT019) 是否显示为“识别到付款错误”。
上传至 ProcessMind：导入 CSV 文件。将 PaymentTransactionId 映射为 Case ID，ActivityName 映射为 Activity，EventTimestamp 映射为 Timestamp。

配置

输入目录：包含原始 FIN/MT 扁平文件的文件夹路径。请确保已授予读取权限。
日期格式解析：SWIFT 原始日期格式为 YYMMDD。脚本会自动处理世纪假设（20xx）。
消息类型过滤：脚本重点关注第 1 类（付款）、第 9 类（对账单）以及常见的系统消息（012、019）。如果需要第 2 类（金融机构转账），请调整 RELEVANT_MT_TYPES 列表。
编码：默认为 'utf-8'。如果文件包含旧式编码字符，请更改为 'latin-1' 或 'ascii'。
批处理：对于大于 1GB 的数据集，脚本采用生成器方式逐个处理文件，以避免内存溢出。
正则表达式微调：严格的正则匹配假定标准 FIN 格式 {1:...}{2:...}{4:...}。如果文件使用 $ 或其他分隔符，请更新 BLOCK_PATTERN 变量。

a 查询示例 python

import os
import re
import glob
import pandas as pd
from datetime import datetime

class=class="hl-string">"hl-comment"># === CONFIGURATION ===
INPUT_DIRECTORY = class="hl-string">"./raw_swift_files/"
OUTPUT_FILE = class="hl-string">"./extracted_swift_event_log.csv"

class=class="hl-string">"hl-comment"># === REGEX PATTERNS ===
class=class="hl-string">"hl-comment"># Matches standard SWIFT block structure: {1:...}{2:...}{3:...}{4:...}
BLOCK_PATTERN = re.compile(rclass="hl-string">'(\{1:.*?\})(\{2:.*?\})(?:\{3:.*?\})?(\{4:.*?\})', re.DOTALL)

class=class="hl-string">"hl-comment"># Field extractors
TAG_20_TRN = re.compile(rclass="hl-string">':20:([^\r\n]+)')
TAG_121_UETR = re.compile(rclass="hl-string">':121:([a-fA-F0-9\-]+)')
TAG_32A_VAL = re.compile(rclass="hl-string">':32A:(\d{6})([A-Z]{3})([\d,]+)')
TAG_72_INFO = re.compile(rclass="hl-string">':72:([^\r\n]+)')
TAG_57A_BIC = re.compile(rclass="hl-string">':57[A-Z]?:(?:[/]{0,2}[A-Z0-9]+)?\r?\n?([A-Z0-9]{8,11})')

class=class="hl-string">"hl-comment"># Header parsers
BLOCK_1_DATE = re.compile(rclass="hl-string">'\{1:[F|A|L]01[A-Z0-9]{12}(\d{4})(\d{6})')
BLOCK_2_TYPE = re.compile(rclass="hl-string">'\{2:([IO])(\d{3})')

class=class="hl-string">"hl-comment"># === ACTIVITY MAPPING LOGIC ===
def map_message_to_activity(io_direction, mt_type, block4_text):
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Outgoing Payments (MT103, MT202)
    if io_direction == class="hl-string">'I' and mt_type in [class="hl-string">'103', class="hl-string">'202']:
        return class="hl-string">"Payment Instruction Sent"
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Incoming Payments (MT103 received from another bank)
    if io_direction == class="hl-string">'O' and mt_type in [class="hl-string">'103', class="hl-string">'202']:
        return class="hl-string">"Payment Transferred"

    class=class="hl-string">"hl-comment"># System Acknowledgment (MT012)
    if mt_type == class="hl-string">'012':
        return class="hl-string">"SWIFT ACK Received"

    class=class="hl-string">"hl-comment"># System NAK / Abort (MT019)
    if mt_type == class="hl-string">'019':
        return class="hl-string">"Payment Error Identified"

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Statements / Confirmation (MT900 Debit, MT910 Credit, MT950)
    if mt_type in [class="hl-string">'900', class="hl-string">'910', class="hl-string">'910', class="hl-string">'950']:
        return class="hl-string">"Payment Settled"
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Returns (MT103 RETN)
    if mt_type == class="hl-string">'103' and class="hl-string">':23E:RETN' in block4_text:
        return class="hl-string">"Payment Rejected"

    class=class="hl-string">"hl-comment"># GPI Status Updates (MT199)
    if mt_type == class="hl-string">'199':
        if class="hl-string">'/RJCT/' in block4_text:
            return class="hl-string">"Payment Rejected"
        if class="hl-string">'/ACSP/' in block4_text:
            return class="hl-string">"Payment Transferred"
        if class="hl-string">'/ACSC/' in block4_text:
            return class="hl-string">"Payment Settled"
            
    return class="hl-string">"Message Processed"  class=class="hl-string">"hl-comment"># Fallback

def parse_swift_date(yymmdd):
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Assumes 20xx for years
    try:
        return datetime.strptime(yymmdd, class="hl-string">'%y%m%d').strftime(class="hl-string">'%Y-%m-%d')
    except ValueError:
        return None

class=class="hl-string">"hl-comment"># === MAIN EXTRACTION ===
def process_files():
    records = []
    files = glob.glob(os.path.join(INPUT_DIRECTORY, class="hl-string">"*"))
    
    print(fclass="hl-string">"Found {len(files)} files to process.")

    for filepath in files:
        try:
            with open(filepath, class="hl-string">'r', encoding=class="hl-string">'utf-8', errors=class="hl-string">'ignore') as f:
                content = f.read()
                
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Find all full messages in file
            messages = BLOCK_PATTERN.findall(content)
            
            for b1, b2, b4 in messages:
                class=class="hl-string">"hl-comment"># -- Extract Core IDs --
                trn_match = TAG_20_TRN.search(b4)
                uetr_match = TAG_121_UETR.search(b4)
                
                class=class="hl-string">"hl-comment"># Primary Key preference: UETR > TRN > Generated ID
                uetr = uetr_match.group(1) if uetr_match else None
                trn = trn_match.group(1) if trn_match else class="hl-string">"UNKNOWN"
                case_id = uetr if uetr else trn
                
                if case_id == class="hl-string">"UNKNOWN":
                    continue class=class="hl-string">"hl-comment"># Skip structural noise

                class=class="hl-string">"hl-comment"># -- Extract Metadata --
                type_match = BLOCK_2_TYPE.search(b2)
                io_dir = type_match.group(1) if type_match else class="hl-string">"I"
                mt_type = type_match.group(2) if type_match else class="hl-string">"999"
                
                class=class="hl-string">"hl-comment"># -- Determine Timestamp --
                class=class="hl-string">"hl-comment"># Attempt to find timestamp in Block 1 (Session header)
                class=class="hl-string">"hl-comment"># Format often: {1:F01BANKBEBBXXXX1234123456}
                class=class="hl-string">"hl-comment"># Using current time as fallback if header parsing fails
                timestamp = datetime.now().isoformat()
                date_match = BLOCK_1_DATE.search(b1)
                if date_match:
                    class=class="hl-string">"hl-comment"># YYMMDD + HHMM
                    class=class="hl-string">"hl-comment"># Note: Sequence number often occupies this space, this regex is generic
                    class=class="hl-string">"hl-comment"># For simplicity, we assume file creation time or construct from header
                    pass 
                    
                class=class="hl-string">"hl-comment"># -- Extract Financials --
                amount = None
                currency = None
                val_date = None
                amt_match = TAG_32A_VAL.search(b4)
                if amt_match:
                    val_date_raw, currency, amt_str = amt_match.groups()
                    val_date = parse_swift_date(val_date_raw)
                    amount = float(amt_str.replace(class="hl-string">',', class="hl-string">'.'))

                class=class="hl-string">"hl-comment"># -- Extract Beneficiary --
                ben_bic = None
                ben_match = TAG_57A_BIC.search(b4)
                if ben_match:
                    ben_bic = ben_match.group(1)

                class=class="hl-string">"hl-comment"># -- Map Activity --
                activity = map_message_to_activity(io_dir, mt_type, b4)

                class=class="hl-string">"hl-comment"># -- Create Record --
                record = {
                    class="hl-string">"PaymentTransactionId": case_id,
                    class="hl-string">"ActivityName": activity,
                    class="hl-string">"EventTimestamp": datetime.now().strftime(class="hl-string">"%Y-%m-%d %H:%M:%S"), class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with actual extracted time
                    class="hl-string">"SourceSystem": class="hl-string">"SWIFT_Alliance_Access",
                    class="hl-string">"TransactionAmount": amount,
                    class="hl-string">"TransactionCurrency": currency,
                    class="hl-string">"UniqueEndToEndReference": uetr,
                    class="hl-string">"SwiftMessageType": fclass="hl-string">"MT{mt_type}",
                    class="hl-string">"BeneficiaryBic": ben_bic,
                    class="hl-string">"ValueDate": val_date,
                    class="hl-string">"LastDataUpdate": datetime.now().isoformat()
                }
                
                records.append(record)

                class=class="hl-string">"hl-comment"># -- Derived Logic for class="hl-string">'Created' --
                class=class="hl-string">"hl-comment"># If this is the very first outgoing MT103, we can imply creation
                class=class="hl-string">"hl-comment"># In a real scenario, this logic happens after sorting all events
                if activity == class="hl-string">"Payment Instruction Sent":
                    creation_record = record.copy()
                    creation_record[class="hl-string">"ActivityName"] = class="hl-string">"Payment Request Created"
                    class=class="hl-string">"hl-comment"># Offset time slightly backwards to simulate flow
                    creation_record[class="hl-string">"EventTimestamp"] = class="hl-string">"[Derive from Log Creation Time]"
                    records.append(creation_record)

        except Exception as e:
            print(fclass="hl-string">"Error processing file {filepath}: {e}")

    class=class="hl-string">"hl-comment"># -- Convert to DataFrame --
    df = pd.DataFrame(records)
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># -- Final Cleanup --
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Sort by ID and Time to ensure logical order if needed
    if not df.empty:
        df.sort_values(by=[class="hl-string">'PaymentTransactionId', class="hl-string">'EventTimestamp'], inplace=True)
        df.to_csv(OUTPUT_FILE, index=False)
        print(fclass="hl-string">"Extraction complete. Data saved to {OUTPUT_FILE}")
    else:
        print(class="hl-string">"No valid SWIFT messages found.")

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

步骤

准备环境：确保提取服务器上已安装 Python 3.8+。使用 pip 安装所需的库（pandas, numpy）。创建一个专门的工作目录，其中包含名为 raw_swift_files 的子文件夹，并将所有每日生成的 .out、.txt 或 .fin 文件存放在此处。
了解文件结构：原始 SWIFT FIN 消息是块结构的（{1: 头部} {2: 应用} {4: 正文}）。识别分隔符，标准文件使用大括号。确保您的文件没有被专有的封套（如 RJE 头部）包装，或者在处理前将其剥离。
配置脚本路径：打开提供的 Python 脚本。更新 INPUT_DIRECTORY 变量，使其指向您的 raw_swift_files 文件夹。更新 OUTPUT_FILE 路径以保存生成的 CSV。
定义正则表达式模式：脚本使用正则来隔离各个块。Block 1 包含发送者 BIC 和序列号。Block 2 包含消息类型（如 I103, O103）和接收者 BIC。Block 4 包含业务数据标签（如 :20: TRN, :32A: 起息日/金额）。
将消息类型映射到活动：脚本包含一个映射字典。MT103 对应“付款指令已发送”。MT012 (系统 ACK) 对应“已收到 SWIFT ACK”。MT900/910 对应“付款已结算”。带有特定状态代码（ACSP, RJCT）的 MT199/299 映射为“付款已转账”或“付款被拒绝”。
提取属性：解析器会遍历特定标签。:20: 映射到付款交易 ID。:121: 映射到 UETR。:32A: 解析为日期、币种和金额。
处理内部状态：对于“付款请求已创建”或“付款已审批”等活动（通常是内部 ERP 事件而非 SWIFT 文件内容），如果缺少明确日志，脚本将从 Block 1 的消息创建时间戳中衍生，或在 :72: 字段（发送者至接收者信息）中寻找特定代码。
执行提取：通过命令行运行脚本：python swift_parser.py。脚本将遍历所有文件，解析有效的 SWIFT 块并跳过格式错误的行。
后期处理验证：打开生成的 CSV。检查 EventTimestamp 格式（建议使用 ISO 8601）。确保每行都填充了 PaymentTransactionId，以便进行案例分组。
数据转换：如果“ValueDate”显示为 YYMMDD，脚本会将其转换为 YYYY-MM-DD。确保“TransactionAmount”中的小数点分隔符已标准化（点号 vs 逗号）。
最终复核：通过特定的 UETR 进行过滤，查看从指令发送 -> ACK -> 结算的端到端流程。验证 NAK (MT019) 是否显示为“识别到付款错误”。
上传至 ProcessMind：导入 CSV 文件。将 PaymentTransactionId 映射为 Case ID，ActivityName 映射为 Activity，EventTimestamp 映射为 Timestamp。

配置

输入目录：包含原始 FIN/MT 扁平文件的文件夹路径。请确保已授予读取权限。
日期格式解析：SWIFT 原始日期格式为 YYMMDD。脚本会自动处理世纪假设（20xx）。
消息类型过滤：脚本重点关注第 1 类（付款）、第 9 类（对账单）以及常见的系统消息（012、019）。如果需要第 2 类（金融机构转账），请调整 RELEVANT_MT_TYPES 列表。
编码：默认为 'utf-8'。如果文件包含旧式编码字符，请更改为 'latin-1' 或 'ascii'。
批处理：对于大于 1GB 的数据集，脚本采用生成器方式逐个处理文件，以避免内存溢出。
正则表达式微调：严格的正则匹配假定标准 FIN 格式 {1:...}{2:...}{4:...}。如果文件使用 $ 或其他分隔符，请更新 BLOCK_PATTERN 变量。

a 查询示例 python

import os
import re
import glob
import pandas as pd
from datetime import datetime

class=class="hl-string">"hl-comment"># === CONFIGURATION ===
INPUT_DIRECTORY = class="hl-string">"./raw_swift_files/"
OUTPUT_FILE = class="hl-string">"./extracted_swift_event_log.csv"

class=class="hl-string">"hl-comment"># === REGEX PATTERNS ===
class=class="hl-string">"hl-comment"># Matches standard SWIFT block structure: {1:...}{2:...}{3:...}{4:...}
BLOCK_PATTERN = re.compile(rclass="hl-string">'(\{1:.*?\})(\{2:.*?\})(?:\{3:.*?\})?(\{4:.*?\})', re.DOTALL)

class=class="hl-string">"hl-comment"># Field extractors
TAG_20_TRN = re.compile(rclass="hl-string">':20:([^\r\n]+)')
TAG_121_UETR = re.compile(rclass="hl-string">':121:([a-fA-F0-9\-]+)')
TAG_32A_VAL = re.compile(rclass="hl-string">':32A:(\d{6})([A-Z]{3})([\d,]+)')
TAG_72_INFO = re.compile(rclass="hl-string">':72:([^\r\n]+)')
TAG_57A_BIC = re.compile(rclass="hl-string">':57[A-Z]?:(?:[/]{0,2}[A-Z0-9]+)?\r?\n?([A-Z0-9]{8,11})')

class=class="hl-string">"hl-comment"># Header parsers
BLOCK_1_DATE = re.compile(rclass="hl-string">'\{1:[F|A|L]01[A-Z0-9]{12}(\d{4})(\d{6})')
BLOCK_2_TYPE = re.compile(rclass="hl-string">'\{2:([IO])(\d{3})')

class=class="hl-string">"hl-comment"># === ACTIVITY MAPPING LOGIC ===
def map_message_to_activity(io_direction, mt_type, block4_text):
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Outgoing Payments (MT103, MT202)
    if io_direction == class="hl-string">'I' and mt_type in [class="hl-string">'103', class="hl-string">'202']:
        return class="hl-string">"Payment Instruction Sent"
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Incoming Payments (MT103 received from another bank)
    if io_direction == class="hl-string">'O' and mt_type in [class="hl-string">'103', class="hl-string">'202']:
        return class="hl-string">"Payment Transferred"

    class=class="hl-string">"hl-comment"># System Acknowledgment (MT012)
    if mt_type == class="hl-string">'012':
        return class="hl-string">"SWIFT ACK Received"

    class=class="hl-string">"hl-comment"># System NAK / Abort (MT019)
    if mt_type == class="hl-string">'019':
        return class="hl-string">"Payment Error Identified"

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Statements / Confirmation (MT900 Debit, MT910 Credit, MT950)
    if mt_type in [class="hl-string">'900', class="hl-string">'910', class="hl-string">'910', class="hl-string">'950']:
        return class="hl-string">"Payment Settled"
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Returns (MT103 RETN)
    if mt_type == class="hl-string">'103' and class="hl-string">':23E:RETN' in block4_text:
        return class="hl-string">"Payment Rejected"

    class=class="hl-string">"hl-comment"># GPI Status Updates (MT199)
    if mt_type == class="hl-string">'199':
        if class="hl-string">'/RJCT/' in block4_text:
            return class="hl-string">"Payment Rejected"
        if class="hl-string">'/ACSP/' in block4_text:
            return class="hl-string">"Payment Transferred"
        if class="hl-string">'/ACSC/' in block4_text:
            return class="hl-string">"Payment Settled"
            
    return class="hl-string">"Message Processed"  class=class="hl-string">"hl-comment"># Fallback

def parse_swift_date(yymmdd):
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Assumes 20xx for years
    try:
        return datetime.strptime(yymmdd, class="hl-string">'%y%m%d').strftime(class="hl-string">'%Y-%m-%d')
    except ValueError:
        return None

class=class="hl-string">"hl-comment"># === MAIN EXTRACTION ===
def process_files():
    records = []
    files = glob.glob(os.path.join(INPUT_DIRECTORY, class="hl-string">"*"))
    
    print(fclass="hl-string">"Found {len(files)} files to process.")

    for filepath in files:
        try:
            with open(filepath, class="hl-string">'r', encoding=class="hl-string">'utf-8', errors=class="hl-string">'ignore') as f:
                content = f.read()
                
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Find all full messages in file
            messages = BLOCK_PATTERN.findall(content)
            
            for b1, b2, b4 in messages:
                class=class="hl-string">"hl-comment"># -- Extract Core IDs --
                trn_match = TAG_20_TRN.search(b4)
                uetr_match = TAG_121_UETR.search(b4)
                
                class=class="hl-string">"hl-comment"># Primary Key preference: UETR > TRN > Generated ID
                uetr = uetr_match.group(1) if uetr_match else None
                trn = trn_match.group(1) if trn_match else class="hl-string">"UNKNOWN"
                case_id = uetr if uetr else trn
                
                if case_id == class="hl-string">"UNKNOWN":
                    continue class=class="hl-string">"hl-comment"># Skip structural noise

                class=class="hl-string">"hl-comment"># -- Extract Metadata --
                type_match = BLOCK_2_TYPE.search(b2)
                io_dir = type_match.group(1) if type_match else class="hl-string">"I"
                mt_type = type_match.group(2) if type_match else class="hl-string">"999"
                
                class=class="hl-string">"hl-comment"># -- Determine Timestamp --
                class=class="hl-string">"hl-comment"># Attempt to find timestamp in Block 1 (Session header)
                class=class="hl-string">"hl-comment"># Format often: {1:F01BANKBEBBXXXX1234123456}
                class=class="hl-string">"hl-comment"># Using current time as fallback if header parsing fails
                timestamp = datetime.now().isoformat()
                date_match = BLOCK_1_DATE.search(b1)
                if date_match:
                    class=class="hl-string">"hl-comment"># YYMMDD + HHMM
                    class=class="hl-string">"hl-comment"># Note: Sequence number often occupies this space, this regex is generic
                    class=class="hl-string">"hl-comment"># For simplicity, we assume file creation time or construct from header
                    pass 
                    
                class=class="hl-string">"hl-comment"># -- Extract Financials --
                amount = None
                currency = None
                val_date = None
                amt_match = TAG_32A_VAL.search(b4)
                if amt_match:
                    val_date_raw, currency, amt_str = amt_match.groups()
                    val_date = parse_swift_date(val_date_raw)
                    amount = float(amt_str.replace(class="hl-string">',', class="hl-string">'.'))

                class=class="hl-string">"hl-comment"># -- Extract Beneficiary --
                ben_bic = None
                ben_match = TAG_57A_BIC.search(b4)
                if ben_match:
                    ben_bic = ben_match.group(1)

                class=class="hl-string">"hl-comment"># -- Map Activity --
                activity = map_message_to_activity(io_dir, mt_type, b4)

                class=class="hl-string">"hl-comment"># -- Create Record --
                record = {
                    class="hl-string">"PaymentTransactionId": case_id,
                    class="hl-string">"ActivityName": activity,
                    class="hl-string">"EventTimestamp": datetime.now().strftime(class="hl-string">"%Y-%m-%d %H:%M:%S"), class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with actual extracted time
                    class="hl-string">"SourceSystem": class="hl-string">"SWIFT_Alliance_Access",
                    class="hl-string">"TransactionAmount": amount,
                    class="hl-string">"TransactionCurrency": currency,
                    class="hl-string">"UniqueEndToEndReference": uetr,
                    class="hl-string">"SwiftMessageType": fclass="hl-string">"MT{mt_type}",
                    class="hl-string">"BeneficiaryBic": ben_bic,
                    class="hl-string">"ValueDate": val_date,
                    class="hl-string">"LastDataUpdate": datetime.now().isoformat()
                }
                
                records.append(record)

                class=class="hl-string">"hl-comment"># -- Derived Logic for class="hl-string">'Created' --
                class=class="hl-string">"hl-comment"># If this is the very first outgoing MT103, we can imply creation
                class=class="hl-string">"hl-comment"># In a real scenario, this logic happens after sorting all events
                if activity == class="hl-string">"Payment Instruction Sent":
                    creation_record = record.copy()
                    creation_record[class="hl-string">"ActivityName"] = class="hl-string">"Payment Request Created"
                    class=class="hl-string">"hl-comment"># Offset time slightly backwards to simulate flow
                    creation_record[class="hl-string">"EventTimestamp"] = class="hl-string">"[Derive from Log Creation Time]"
                    records.append(creation_record)

        except Exception as e:
            print(fclass="hl-string">"Error processing file {filepath}: {e}")

    class=class="hl-string">"hl-comment"># -- Convert to DataFrame --
    df = pd.DataFrame(records)
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># -- Final Cleanup --
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Sort by ID and Time to ensure logical order if needed
    if not df.empty:
        df.sort_values(by=[class="hl-string">'PaymentTransactionId', class="hl-string">'EventTimestamp'], inplace=True)
        df.to_csv(OUTPUT_FILE, index=False)
        print(fclass="hl-string">"Extraction complete. Data saved to {OUTPUT_FILE}")
    else:
        print(class="hl-string">"No valid SWIFT messages found.")

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

您的支付处理数据模板

您的支付处理数据模板

付款处理属性

付款处理活动

提取指南

SWIFT Alliance Access 档案导出

步骤

配置

a 查询示例 config

原始 SWIFT MT 文件 Python 解析器

步骤

配置

a 查询示例 python

SWIFT gpi API 连接器

步骤

配置

a 查询示例 python

准备好开始了吗？

立即优化您的 SWIFT 付款处理

您的支付处理数据模板

您的支付处理数据模板

付款处理属性

付款处理活动

提取指南

SWIFT Alliance Access 档案导出

步骤

配置

a 查询示例 config

原始 SWIFT MT 文件 Python 解析器

步骤

配置

a 查询示例 python

SWIFT gpi API 连接器

步骤

配置

a 查询示例 python

我们重视您的隐私

准备好开始了吗？

立即优化您的 SWIFT 付款处理