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您的薪酬处理数据模板

ADP Workforce Now

您的薪酬处理数据模板

此模板提供了一个全面的框架，用于映射您在 ADP Workforce Now 中的薪酬周期。它概述了构建稳健事件日志所需的关键属性和活动，帮助您识别瓶颈并确保全公司的合规性。遵循这些指南，您可以将原始系统数据转化为实际业务运营的清晰可视化图表。

详细分析的推荐属性
关键流程步骤与里程碑
ADP Workforce Now 数据提取最佳实践

不熟悉事件日志？了解如何创建流程挖掘事件日志.

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薪酬处理属性

这些推荐的数据字段为您的事件日志提供了必要的背景，支持对发薪周期进行深入探索。

5 必填 7 推荐 6 可选

	名称	描述
	事件timestamp EventDateTime	活动发生的具体日期和时间。
描述此属性记录活动在系统中登记的准确时刻。它用于按时间顺序排列事件，并计算步骤之间的持续时间。精确的 timestamp 对于识别瓶颈、衡量提前期（如：审批时间）以及确保满足薪酬处理的服务水平协议 (SLA) 至关重要。为何重要它提供了所有周期时间和绩效分析所需的时间维度。获取方式与事务日志关联的系统 timestamp。示例 2023-10-01T08:30:00Z2023-10-01T14:45:12Z2023-10-02T09:15:00Z
	发薪记录 PayrollRecordId	特定员工与发薪周期组合的唯一标识符。
描述发薪记录 (Payroll Record) 是流程的核心案例标识符。它代表某个员工在特定周期（例如：员工 X 的第 12 个发薪周期）获得报酬的单次实例。在分析中，此属性将所有分散的事件（从最初的工时表提交到最终的税务申报）整合为一个完整的端到端旅程。它使分析人员能够追踪每条记录的支付速度和准确性。为何重要它是强制性的案件主键，将所有事件数据绑定在一起以实现流程重建。获取方式查阅 ADP Workforce Now 文档示例 PR-2023-10-A-00123PR-2023-10-A-00456PR-2023-10-B-00789
	活动 ActivityName	所执行流程步骤或事件的名称。
描述此属性记录了薪酬工作流中采取的具体操作，例如“工时表已提交”、“总薪资已计算”或“银行转账文件已生成”。它是流程图的基础，定义了图表中的节点，并使工作流顺序可视化。活动顺序的变化能直观展示返工循环和偏离标准作业程序的情况。为何重要它定义了流程中的“内容”，实现了流程流转和变体的可视化。获取方式 ADP Workforce Now 中的审计追踪或交易历史日志。示例工时表已提交发薪记录已审批执行数据修正
	最后数据更新 LastDataUpdate	指示记录在源系统中最后修改时间的 timestamp。
描述反映 ADP Workforce Now 中数据记录的最新修改时间。用于确定数据的实时性并管理增量数据加载，确保流程分析能够反映发薪记录的当前状态。为何重要对于增量数据提取以及确保分析基于当前数据至关重要。获取方式查阅 ADP Workforce Now 文档示例 2023-10-05T17:00:00Z2023-10-06T08:00:00Z
	源系统 SourceSystem	事件起源的记录系统。
描述识别提取数据的软件环境，本例中为“ADP Workforce Now”。在数据可能与其他 HRIS 或银行系统混合的复杂环境中，此字段可确保数据血缘关系，并有助于隔离特定系统的集成问题。为何重要它确保了可追溯性和上下文背景，特别是在多系统流程挖掘环境中。获取方式在 ETL 过程中硬编码。示例 ADP Workforce NowADP WFNADP_PROD
	总薪资额 GrossPayAmount	记录中扣除前的计算总工资。
描述为特定发薪周期内的员工计算的总报酬金额。虽然不直接用于流程分析，但它为 ActivityAmount 提供了背景信息，并在分析审计异常或追溯调整时帮助确定高价值记录的优先级。为何重要为发薪记录提供财务背景和金额维度。获取方式薪酬结果表。示例 2500.005430.501200.00
	是否为人工干预 IsManualIntervention	指示活动是否涉及手动数据录入或修正的标记。
描述一个布尔属性，派生自活动名称或事务来源（例如，如果活动为“执行数据修正”，则为 true）。该属性驱动“手动修正率”KPI，帮助管理层识别自动化失效以及人力成本高度集中的环节。为何重要直接支持自动化率和流程效率分析。获取方式派生自 ActivityName 或特定的交易代码。示例 truefalse
	是否为回溯项 IsRetrospective	指示该薪资记录是否为过往周期调整的标记。
描述识别处理是针对当前周期，还是针对先前已关闭周期的修正（追溯工资）。这支持“回溯性调整量”控制台，突出薪资流程的稳定性和发布后错误的发生频率。为何重要区分标准处理周期与返工/修正周期。获取方式派生自发薪运行类型或发薪周期与当前日期的比较。示例 truefalse
	税务管辖区 TaxJurisdictionCode	用于税务申报的特定地区或州代码。
描述指示与薪资记录相关的首要税务机关或地区（如：加州、纽约州、联邦）。 “税务申报完成基准”控制台需要此项，用于识别哪些地区正在经历法定申报延迟，并确保符合当地法规。为何重要对于合规性监控和区域绩效分析至关重要。获取方式税务概况或薪酬税务表。示例 US-CAUS-NYUS-TX
	薪资组 PayGroupCode	识别特定的发薪周期或组（如：美国双周薪）。
描述根据发薪频率和类型（如：每周、每两周、高管）将员工划分为不同的处理组。用于筛选特定周期的分析，对于“手动数据纠错频率”仪表板至关重要，以便观察某些特定群体是否比其他群体更容易出错。为何重要允许按发薪频率和员工类型对流程进行切片分析。获取方式薪资组配置或薪酬表头。示例 US_BiWeeklyCA_MonthlyUS_Executive
	薪酬专员 PayrollSpecialistName	负责执行该活动的员工或系统代理。
描述识别执行活动的个人（如薪资专员、经理）或自动系统账号。该属性支持“专员吞吐绩效”控制台，有助于平衡工作负载，并识别由资源约束导致的培训需求或瓶颈。为何重要它支持资源分析、负载平衡以及职责分离审计。获取方式审计日志中的用户 ID 或操作者字段。示例 Jane Doe系统管理员约翰·史密斯
	部门 DepartmentCode	与员工关联的部门或成本中心。
描述代表受薪员工的组织单位。在 ADP 中，通常为“归属部门”。此属性对于“部门流程差异”分析至关重要，使机构能够对比不同业务单元的审批时间和错误率。为何重要跨不同组织单元进行绩效基准测试的关键。获取方式员工主数据或成本中心字段。示例 Sales-101IT-Dev-200HR-Admin-001
	发薪周期结束日期 PayPeriodEndDate	工资周期的结算日期。
描述标志着员工获得报酬的周期结束。结合事件数据 timestamp，用于判断薪酬处理是否按照发薪周期结束后的预定时间表进行。为何重要用于计算计划执行情况和延迟时间的参考点。获取方式工资周期配置。示例 2023-10-152023-10-31
	员工ID EmployeeId	受薪员工的唯一标识符。
描述与发薪记录关联的特定员工 ID。 CaseId 追踪的是单次记录，而员工 ID 则允许对特定员工进行长期分析，例如发现哪些员工经常延迟提交工时表或需要频繁的手动更正。为何重要实现员工层面的行为模式分析。获取方式 ADP 中的 AssociateOID 或 File Number。示例 A102030000123456
	周期时间（天） CycleTimeDays	案例从开始到结束的总时长。
描述一个计算指标，代表从第一个事件（如：工时表提交）到最后一个事件（如：支付执行）的天数。它作为“端到端薪资周期趋势”控制台的高级绩效指标，用于监控整体流程的速度和效率。为何重要衡量整体流程速度的高级指标。获取方式在数据转换过程中计算。示例 3.55.02.1
	审计异常类型 AuditExceptionType	被标记的合规或数据警告的分类。
描述详细说明验证过程中发现的问题类型（例如：“净工资为负数”、“缺失税务 ID”）。用于“审计异常解决监控器”，分析哪些类型的错误导致的延迟最长，并指导上游数据质量改进的根本原因分析。为何重要提供流程停止或被标记的原因详情。获取方式查阅 ADP Workforce Now 文档示例缺失社会安全号码 (SSN)净工资为负数福利不匹配
	成本中心 CostCenterId	薪酬结算所使用的财务成本中心代码。
描述指示与薪资支出相关的特定总账 (GL) 单位或成本中心。该属性提供了流程的财务视角，允许组织将处理效率低下（如返工成本）与特定的业务单元相关联。为何重要将流程分析与财务报告结构相对齐。获取方式劳动力分配字段。示例 CC-500CC-900CC-120
	银行文件 ID BankTransferFileId	发送至银行的已生成支付文件的标识符。
描述在“银行转账文件已生成”活动期间生成的 ACH 或电汇文件的唯一参考号。这有助于将单个发薪记录与批量支付执行步骤联系起来，从而实现“发放与发布速度”分析。为何重要将单个案件与批处理事件链接。获取方式查阅 ADP Workforce Now 文档示例 ACH-20231005-01ACH-20231005-02

必填推荐可选

薪酬处理活动

这些关键流程步骤和里程碑捕捉了从初始工时录入到最终支付的完整薪酬运行生命周期。

9 推荐 6 可选

	活动	描述
	发薪记录已初始化	当发薪批次创建或开启时触发，实际上是为员工实例化了薪酬案例。该事件是根据活动批次中 Paydata 记录的创建 timestamp 推导出的。
为何重要建立特定薪资计算窗口的开始时间。通过与数据导入时间戳对比，衡量“激励数据集成滞后时间”。获取方式薪酬模块；薪资数据批次头创建 timestamp 或薪资数据网格中的第一条分录。捕获比较批次创建前后的状态字段事件类型 inferred
	发薪记录已审批	对薪酬批次的正式接受，锁定批次以防止进一步更改，并授权资金流转。这是 ADP WFN 中的“完成 (Finalize)”步骤。
为何重要标志着处理阶段结束、支付阶段开始的确定性里程碑。获取方式薪酬处理工作流；批次状态更改为“已完成”或“已提交”。捕获在执行“Finalize Payroll”交易时记录事件类型 explicit
	工时表已审批	代表经理对考勤卡的审批，授权将工时用于薪酬处理。这是将数据从考勤 (T&A) 模块转移到薪酬模块的关键风控步骤。
为何重要对“工时表审批周期时间”控制台至关重要。识别危及处理时间线的管理瓶颈。获取方式 ADP Time & Attendance 审计追踪；针对“Approved”状态变更进行过滤。捕获在执行“Approve Timecard”交易时记录事件类型 explicit
	工时表已提交	记录员工或经理提交该工资周期考勤数据的时刻。该数据直接从 ADP Workforce Now 的 Time & Attendance 模块审计日志中抓取。
为何重要启动薪酬周期的计时。此处的延迟会产生下游连锁反应，缩短薪酬专员验证数据的时间。获取方式 ADP Time & Attendance 审计追踪；针对 Timecard 对象的“Submitted”状态变更进行过滤。捕获在执行“Submit Timecard”交易时记录事件类型 explicit
	工资单已发布	员工通过自助服务门户 (iPay) 获取电子薪酬声明。通常根据支付日期安排时间。
为何重要支持“工资单发布提前期”和员工满意度分析。获取方式根据应用于 Check Date 的系统设置（工资单可用性规则）推断。捕获通过比较 Check Date 字段与发布规则派生事件类型 inferred
	已执行付款	资金发放给员工的生效日期。这通常是基于薪酬批次中定义的“支票日期”计算出的事件。
为何重要流程的主要产出。对于计算“税务申报合规提前期”至关重要。获取方式薪酬历史；“支票日期”字段。捕获通过比较 Check Date 字段与系统日期派生事件类型 calculated
	总薪资已计算	系统执行逻辑，将小时数乘以费率并加上补充收入。该事件是根据“计算薪酬”批处理的完成 timestamp 推导出的。
为何重要核心处理步骤。多次出现则表示存在返工循环，通常在“薪资预览循环分析”中进行可视化。获取方式薪酬审计日志；特定薪资组批次执行“计算”操作的完成时间。捕获派生自计算作业的完成时间戳事件类型 inferred
	标记审计异常	指示系统在计算过程中检测到违反验证规则的情况（如：净薪资为负、缺少税务管辖区）。从计算输出中生成的错误消息中捕捉。
为何重要 “审计异常解决监控器”的驱动因素。高业务量表示上游数据质量存在问题。获取方式薪酬处理错误日志或“验证薪酬”输出报告。捕获在系统生成验证错误时记录事件类型 explicit
	银行转账文件已生成	为直接存款技术性地创建 NACHA/ACH 文件。通常在“完成 (Finalize)”步骤结束后立即触发。
为何重要监控“银行转账文件生成时间”，确保技术对接环节不会延误付款。获取方式输出/报告日志；“ACH 文件”或“直接存款文件”生成的 timestamp。捕获在输出文件创建时记录事件类型 explicit
	执行数据修正	由薪资专员执行的对 Paydata Grid 的手动修改，用于解决错误或调整金额。通过字段级审计追踪捕捉。
为何重要 “手动数据修正频率”的关键指标。高修正率意味着自动化失效。获取方式薪资数据网格审计日志；用户在工资行上的“更新”操作。捕获在执行“Update Paydata”交易时记录事件类型 explicit
	激励数据已导入	记录通过 ADP 导入工具获取的外部薪酬数据（如佣金或奖金）。该事件追踪次要收入来源何时关联到发薪记录。
为何重要对于识别集成延迟至关重要。延迟导入通常会强制触发重新计算和返工循环。获取方式 ADP 集成/导入日志；“Paydata Import”作业的成功时间戳。捕获在执行“Import Paydata”交易时记录事件类型 explicit
	福利扣除已应用	将福利规则（医疗、401k）应用于总工资。通常与计算同时发生，但在审计逻辑上是独立的。
为何重要与“标记审计异常”相关联，以确定福利逻辑是否触发了合规错误。获取方式根据计算事件后 Paydata Grid 中扣除行项目的创建或更新推断。捕获比较计算前后的扣除字段事件类型 inferred
	税务申报已完成	标志着该工资周期法定税务申报的完成。对于使用 ADP 税务服务的客户，这代表 ADP 确认申报包已关闭。
为何重要追踪合规风险。此处的延迟可能导致罚款。获取方式税务模块；季末或期末申报状态更新。捕获需要系统分析事件类型 inferred
	薪酬结果已预览	生成用于人工核对的“预览工资表”登记表或报告。此步骤在完成最终结算前验证计算结果。
为何重要用于“薪酬预览循环分析”。过多的预览意味着对数据缺乏信心。获取方式系统日志；“预览工资表”报告生成的 timestamp。捕获在执行“Generate Preview”交易时记录事件类型 explicit
	追溯调整已提交	当对已关闭的发薪记录进行历史更正时触发，通常会影响下一个周期。这有助于识别流程正式结束后发现的错误。
为何重要对“回溯性调整量”分析至关重要，预示着上游质量检查失败。获取方式薪酬历史；新提交的交易，其“生效日期”为过去日期。捕获在执行“Post Adjustment”交易时记录事件类型 explicit

推荐可选

提取指南

如何从ADP Workforce Now获取您的数据

步骤

以管理员或薪资从业人员（Payroll Practitioner）权限登录 ADP Workforce Now。
导航至“Reports & Analytics”，并从控制台菜单中选择“Custom Reports”。
点击“New Custom Report”并选择“Payroll”数据领域。根据版本不同，这可能被标记为“Pay Data”或“Payroll Register”。
在“Field Selection”步骤中，找到并添加案件（case）的唯一标识符。选择 File Number 或 Associate ID，并结合 Pay Frequency 和 Pay Period Number 来构建 PayrollRecordId。
选择映射活动所需的所有相关日期字段。必须包括 Pay Period Start Date、Pay Period End Date、Check Date、Period End Date 和 Calculation Date。请注意，某些审计字段（如 Timecard Approval Date）如果未出现在主视图中，可能需要从 Time & Attendance 模块关联（Join）进来。
添加财务和维度字段，包括 Gross Pay、Net Pay、Department、Cost Center 和 Tax Jurisdiction。
如果可用，在报表布局中添加“Audit Trail”或“Field Changes”区块。这对于捕捉“执行数据修正”等手动事件至关重要。如果无法在同一个报表中关联，则必须创建一个单独的审计报表，并在外部通过 Employee ID 和发薪周期进行关联。
配置过滤器以排除作废支票，并将日期范围限制在所需的分析窗口内（如：过去 12 个月）。
导航至“Sort & Total”步骤，按 Pay Period Start Date 排序，然后按 Associate ID 排序，确保数据逻辑有序。
进入“Run/Schedule”步骤。选择“Run Now”进行测试，然后设置定期“Schedule”以 CSV 或 Excel 格式导出文件。
生成原始的宽表报表后，使用 ETL 工具或脚本对数据进行转换。您必须对日期列执行“逆透视”（Unpivot）操作，使每个日期字段成为事件日志中的独立行（Activity）。
在上传至 ProcessMind 之前，验证最终的 CSV 文件包含所需列：PayrollRecordId、ActivityName、EventDateTime 和 SourceSystem。

配置

报表类型：标准自定义报表
数据领域：Payroll / Pay Data Dictionary
输出格式：逗号分隔值 (CSV)
推荐日期范围：滚动 12 到 24 个月，以便进行趋势分析
关键过滤器：Pay Group Code（选择相关组）、Company Code（如果是多实体企业）、Status 为 Active 或 Leave
粒度：每个 Associate 每个发薪周期一行（原始数据），转换为每个 Associate 多行（最终数据）
所需权限：View Payroll Data、View Audit Trails、Create Custom Reports
本地化：请在用户首选项中将日期格式设置为 ISO 8601 (YYYY-MM-DD HH:MM:SS)，以避免歧义

a 查询示例 config

/* 
ADP Workforce Now does not accept SQL queries from end-users. 
The following configuration block represents the Transformation Logic required to convert the ADP Custom Report export (Wide Format) into the Process Mining Event Log (Long Format).

Input Source: ADP_Custom_Payroll_Export.csv
Logic Language: Pseudo-ETL/Config
*/

TRANSFORMATION_CONFIG {

  GLOBAL_SETTINGS {
    SOURCE_SYSTEM: "ADP Workforce Now"
    CASE_ID_FORMULA: CONCATENATE(Field_AssociateID, "-", Field_PayPeriodNumber, "-", Field_Year)
    LAST_DATA_UPDATE: SYSTEM_TIMESTAMP()
  }

  ACTIVITY_MAPPING_RULES {

    /* 1. Time Sheet Submitted */
    RULE "Time Sheet Submitted" {
      IF Field_Timecard_Submit_Date IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Time Sheet Submitted",
          TIMESTAMP: Field_Timecard_Submit_Date,
          ATTRIBUTES: [PayrollSpecialistName: Field_Timecard_User, IsManualIntervention: "False"]
        )
    }

    /* 2. Time Sheet Approved */
    RULE "Time Sheet Approved" {
      IF Field_Timecard_Approval_Date IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Time Sheet Approved",
          TIMESTAMP: Field_Timecard_Approval_Date,
          ATTRIBUTES: [PayrollSpecialistName: Field_Manager_Name, IsManualIntervention: "True"]
        )
    }

    /* 3. Payroll Record Initialized */
    RULE "Payroll Record Initialized" {
      IF Field_Pay_Period_Start_Date IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Payroll Record Initialized",
          TIMESTAMP: Field_Pay_Period_Start_Date,
          ATTRIBUTES: [PayGroupCode: Field_PayGroup, IsRetrospective: "False"]
        )
    }

    /* 4. Incentive Data Imported */
    RULE "Incentive Data Imported" {
      IF Field_Import_Batch_Date IS NOT NULL AND Field_Batch_Type == "Import" THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Incentive Data Imported",
          TIMESTAMP: Field_Import_Batch_Date,
          ATTRIBUTES: [IsManualIntervention: "False"]
        )
    }

    /* 5. Gross Pay Calculated */
    RULE "Gross Pay Calculated" {
      IF Field_Calc_DateTime IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Gross Pay Calculated",
          TIMESTAMP: Field_Calc_DateTime,
          ATTRIBUTES: [GrossPayAmount: Field_Gross_Pay, DepartmentCode: Field_Home_Dept]
        )
    }

    /* 6. Benefits Deductions Applied */
    RULE "Benefits Deductions Applied" {
      /* Often occurs simultaneous to Calc, adding 1 second for logical sort */
      IF Field_Calc_DateTime IS NOT NULL AND Field_Total_Deductions > 0 THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Benefits Deductions Applied",
          TIMESTAMP: DATE_ADD(Field_Calc_DateTime, 1, "SECOND"),
          ATTRIBUTES: [GrossPayAmount: Field_Gross_Pay]
        )
    }

    /* 7. Audit Exception Flagged */
    RULE "Audit Exception Flagged" {
      IF Field_Error_Message_Timestamp IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Audit Exception Flagged",
          TIMESTAMP: Field_Error_Message_Timestamp,
          ATTRIBUTES: [IsManualIntervention: "False"]
        )
    }

    /* 8. Data Correction Performed */
    RULE "Data Correction Performed" {
      IF Field_Audit_Change_Date IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Data Correction Performed",
          TIMESTAMP: Field_Audit_Change_Date,
          ATTRIBUTES: [PayrollSpecialistName: Field_Audit_User, IsManualIntervention: "True"]
        )
    }

    /* 9. Payroll Result Previewed */
    RULE "Payroll Result Previewed" {
      IF Field_Preview_Run_DateTime IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Payroll Result Previewed",
          TIMESTAMP: Field_Preview_Run_DateTime,
          ATTRIBUTES: [IsManualIntervention: "True"]
        )
    }

    /* 10. Payroll Record Approved */
    RULE "Payroll Record Approved" {
      IF Field_Finalize_DateTime IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Payroll Record Approved",
          TIMESTAMP: Field_Finalize_DateTime,
          ATTRIBUTES: [PayrollSpecialistName: Field_Finalizer_User, IsManualIntervention: "True"]
        )
    }

    /* 11. Bank Transfer File Generated */
    RULE "Bank Transfer File Generated" {
      /* Logic: Usually occurs 2 hours after Finalize or at specific cutoff */
      IF Field_ACH_File_Date IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Bank Transfer File Generated",
          TIMESTAMP: Field_ACH_File_Date,
          ATTRIBUTES: [IsManualIntervention: "False"]
        )
    }

    /* 12. Payment Executed */
    RULE "Payment Executed" {
      IF Field_Check_Date IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Payment Executed",
          TIMESTAMP: Field_Check_Date,
          ATTRIBUTES: [GrossPayAmount: Field_Gross_Pay, IsRetrospective: "False"]
        )
    }

    /* 13. Pay Slip Published */
    RULE "Pay Slip Published" {
      IF Field_Advice_Available_Date IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Pay Slip Published",
          TIMESTAMP: Field_Advice_Available_Date,
          ATTRIBUTES: [IsManualIntervention: "False"]
        )
    }

    /* 14. Tax Filing Completed */
    RULE "Tax Filing Completed" {
      IF Field_Tax_Filing_Confirmation_Date IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Tax Filing Completed",
          TIMESTAMP: Field_Tax_Filing_Confirmation_Date,
          ATTRIBUTES: [TaxJurisdictionCode: Field_Tax_State, IsManualIntervention: "False"]
        )
    }

    /* 15. Retrospective Adjustment Posted */
    RULE "Retrospective Adjustment Posted" {
      IF Field_Adjustment_Run_Date IS NOT NULL AND Field_Run_Type == "Adjustment" THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Retrospective Adjustment Posted",
          TIMESTAMP: Field_Adjustment_Run_Date,
          ATTRIBUTES: [IsRetrospective: "True", IsManualIntervention: "True"]
        )
    }
  }
}

步骤

获取 ADP Marketplace API 凭据，包括 Client ID、Client Secret 以及与您的应用程序关联的 SSL 客户端证书（PEM 和 Key 文件）。
验证您的应用程序已启用必要的权限范围（Scope）：Payroll (read)、Worker (read) 和 Time (read)。
使用 pip 安装所需的 Python 库：requests、pandas 和 pyOpenSSL（通常为处理双向 TLS 所需）。
使用您特定的 ADP API 终端和凭据文件路径配置下方提供的 Python 脚本。
脚本将初始化一个使用双向 TLS 的安全会话，以针对 ADP 令牌终端进行身份验证。
脚本首先查询 Time and Labor Management API，以检索目标周期的工时卡状态变更。
接着，查询 Payroll Output API (payroll-v1)，以获取每个员工的详细 Pay Statement JSON 数据。
脚本遍历复杂的嵌套 JSON 结构，以识别特定事件的时间戳，如计算、审批和文件生成。
通过检查响应中的通知/警告数组，应用条件逻辑来推断活动，例如“标记审计异常”。
来自 Time 和 Payroll 的数据将基于 AssociateOID（ADP 中的唯一员工标识符）进行合并。
最终的事件列表将转换为 Pandas DataFrame，并根据 ProcessMind 事件日志模式进行格式化。
运行脚本生成输出 CSV 文件，并在上传至 ProcessMind 之前验证列标题是否符合要求。

配置

Client ID and Secret：从 ADP 开发者门户为您的特定应用程序获取这些信息。
SSL Certificates：client.pem 和 client.key 文件的路径。ADP 要求使用双向 TLS (mTLS) 进行 API 通信。
API Base URL：通常为 https://api.adp.com，但特定环境（如 wfn-api.adp.com）可能有所不同。
Date Range：建议每次提取 3 到 6 个月的数据，以符合 API 分页和超时限制。
Page Size：将 $top 参数（限制）设置为每请求 50 或 100 条记录，以在不触发超时的情况下优化吞吐量。
Company Code：如果您的 ADP 实例托管多个法律实体，请按 Organization Unit 或 Company Code 过滤。
AssociateOID：这是关联 Time 和 Payroll 数据的关键主键，与可见的 Employee ID 不同。

a 查询示例 python

import requests
import pandas as pd
import json
from datetime import datetime
import uuid

class=class="hl-string">"hl-comment"># === CONFIGURATION ===
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace these placeholders with your actual ADP credentials and paths
ADP_CLIENT_ID = class="hl-string">"[Your ADP Client ID]"
ADP_CLIENT_SECRET = class="hl-string">"[Your ADP Client Secret]"
CERT_PATH = class="hl-string">"path/to/your/client_certificate.pem"
KEY_PATH = class="hl-string">"path/to/your/client_private_key.key"
TOKEN_URL = class="hl-string">"https://api.adp.com/auth/oauth/v2/token"
PAYROLL_API_URL = class="hl-string">"https://api.adp.com/payroll/v1/payroll-output"
TIME_API_URL = class="hl-string">"https://api.adp.com/time/v1/time-cards"

class=class="hl-string">"hl-comment"># Output File
OUTPUT_FILENAME = class="hl-string">"ADP_Payroll_Event_Log.csv"

class=class="hl-string">"hl-comment"># === AUTHENTICATION ===
def get_access_token():
    class=class="hl-string">"hl-comment"># ADP requires mutual TLS (mTLS) for authentication
    payload = {
        class="hl-string">'client_id': ADP_CLIENT_ID,
        class="hl-string">'client_secret': ADP_CLIENT_SECRET,
        class="hl-string">'grant_type': class="hl-string">'client_credentials'
    }
    try:
        response = requests.post(
            TOKEN_URL,
            data=payload,
            cert=(CERT_PATH, KEY_PATH),
            verify=True
        )
        response.raise_for_status()
        return response.json()[class="hl-string">'access_token']
    except Exception as e:
        print(fclass="hl-string">"Authentication failed: {str(e)}")
        return None

class=class="hl-string">"hl-comment"># === DATA EXTRACTION ===
def fetch_adp_data(url, token, params=None):
    headers = {
        class="hl-string">'Authorization': fclass="hl-string">'Bearer {token}',
        class="hl-string">'Accept': class="hl-string">'application/json'
    }
    all_records = []
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Simple pagination loop (ADP uses class="hl-string">'skip' and class="hl-string">'top' or class="hl-string">'next' links)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># This is a simplified implementation assuming standard offset pagination
    skip = 0
    limit = 50
    fetching = True
    
    while fetching:
        current_params = params.copy() if params else {}
        current_params[class="hl-string">'$skip'] = skip
        current_params[class="hl-string">'$top'] = limit
        
        try:
            response = requests.get(
                url, 
                headers=headers, 
                params=current_params, 
                cert=(CERT_PATH, KEY_PATH)
            )
            if response.status_code != 200:
                break
                
            data = response.json()
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Adjust key based on actual API response structure (e.g., class="hl-string">'payrollOutputs', class="hl-string">'timeCards')
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Using generic list detection for the script
            key = next((k for k in data.keys() if isinstance(data[k], list)), None)
            
            if not key or len(data[key]) == 0:
                fetching = False
            else:
                all_records.extend(data[key])
                skip += limit
                
        except Exception:
            fetching = False
            
    return all_records

class=class="hl-string">"hl-comment"># === EVENT LOG GENERATION ===
def generate_event_log(payroll_data, time_data):
    event_log = []
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Index time data by AssociateOID for quick lookup
    time_map = {item.get(class="hl-string">'associateOID'): item for item in time_data}

    for pay_record in payroll_data:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Basic Attributes
        associate_id = pay_record.get(class="hl-string">'associateOID', class="hl-string">'Unknown')
        pay_period_start = pay_record.get(class="hl-string">'payPeriodStartDate', class="hl-string">'')
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Create a unique Case ID using AssociateID and Pay Period
        case_id = fclass="hl-string">"{associate_id}-{pay_period_start}"
        
        dept_code = pay_record.get(class="hl-string">'worker', {}).get(class="hl-string">'homeOrganizationalUnits', [{}])[0].get(class="hl-string">'nameCode', {}).get(class="hl-string">'code', class="hl-string">'Unknown')
        pay_group = pay_record.get(class="hl-string">'payrollGroupCode', class="hl-string">'Main')
        gross_pay = pay_record.get(class="hl-string">'grossPayAmount', 0.0)
        tax_jur = pay_record.get(class="hl-string">'taxJurisdiction', {}).get(class="hl-string">'code', class="hl-string">'US')
        last_update = datetime.now().isoformat() class=class="hl-string">"hl-comment"># Using extraction time as fallback if record update time missing

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Helper to append event
        def add_event(activity, timestamp, specialist=None, manual=False, retro=False):
            if timestamp:
                event_log.append({
                    class="hl-string">'PayrollRecordId': case_id,
                    class="hl-string">'ActivityName': activity,
                    class="hl-string">'EventDateTime': timestamp,
                    class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'ADP Workforce Now',
                    class="hl-string">'LastDataUpdate': last_update,
                    class="hl-string">'PayrollSpecialistName': specialist if specialist else class="hl-string">'System Agent',
                    class="hl-string">'DepartmentCode': dept_code,
                    class="hl-string">'PayGroupCode': pay_group,
                    class="hl-string">'GrossPayAmount': gross_pay,
                    class="hl-string">'TaxJurisdictionCode': tax_jur,
                    class="hl-string">'IsManualIntervention': manual,
                    class="hl-string">'IsRetrospective': retro
                })

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- ACTIVITY 1: Time Sheet Submitted ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Derived from Time API
        t_card = time_map.get(associate_id)
        if t_card and t_card.get(class="hl-string">'submissionDateTime'):
            add_event(class="hl-string">"Time Sheet Submitted", t_card[class="hl-string">'submissionDateTime'], specialist=t_card.get(class="hl-string">'submittedBy'))

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- ACTIVITY 2: Time Sheet Approved ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Derived from Time API
        if t_card and t_card.get(class="hl-string">'approvalDateTime'):
            add_event(class="hl-string">"Time Sheet Approved", t_card[class="hl-string">'approvalDateTime'], specialist=t_card.get(class="hl-string">'approvedBy'))

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- ACTIVITY 3: Payroll Record Initialized ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Creation of the pay data record
        create_time = pay_record.get(class="hl-string">'creationDateTime')
        add_event(class="hl-string">"Payroll Record Initialized", create_time)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- ACTIVITY 4: Incentive Data Imported ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Check for specific earnings codes related to incentives
        earnings = pay_record.get(class="hl-string">'earnings', [])
        for earn in earnings:
            if earn.get(class="hl-string">'typeCode') in [class="hl-string">'BONUS', class="hl-string">'COMMISSION']:
                class=class="hl-string">"hl-comment"># Use entry time of the specific line item
                add_event(class="hl-string">"Incentive Data Imported", earn.get(class="hl-string">'entryDateTime', create_time))
                break class=class="hl-string">"hl-comment"># Capture once per case to avoid duplicates or refine logic for multiple

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- ACTIVITY 5: Gross Pay Calculated ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># When the calculation engine finished
        calc_time = pay_record.get(class="hl-string">'calculationDateTime')
        add_event(class="hl-string">"Gross Pay Calculated", calc_time)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- ACTIVITY 6: Benefits Deductions Applied ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Usually happens same time as calc, but logically distinct
        class=class="hl-string">"hl-comment"># We look for deduction processing timestamp
        deductions = pay_record.get(class="hl-string">'deductions', [])
        if deductions and calc_time:
             add_event(class="hl-string">"Benefits Deductions Applied", calc_time)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- ACTIVITY 7: Audit Exception Flagged ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Check notification messages
        msgs = pay_record.get(class="hl-string">'notificationMessages', [])
        if msgs:
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Take the timestamp of the first warning
            add_event(class="hl-string">"Audit Exception Flagged", msgs[0].get(class="hl-string">'generationDateTime', calc_time))

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- ACTIVITY 8: Data Correction Performed ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Compare modification time vs creation time. If significantly different, assume correction.
        mod_time = pay_record.get(class="hl-string">'modificationDateTime')
        if mod_time and create_time and mod_time > create_time:
            add_event(class="hl-string">"Data Correction Performed", mod_time, manual=True)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- ACTIVITY 9: Payroll Result Previewed ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Report generation time
        report_time = pay_record.get(class="hl-string">'reportGenerationDateTime')
        add_event(class="hl-string">"Payroll Result Previewed", report_time)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- ACTIVITY 10: Payroll Record Approved ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Final approval timestamp
        approve_time = pay_record.get(class="hl-string">'approvalDateTime')
        add_event(class="hl-string">"Payroll Record Approved", approve_time, specialist=class="hl-string">"Payroll Manager")

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- ACTIVITY 11: Bank Transfer File Generated ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Distribution file generation
        dist_time = pay_record.get(class="hl-string">'distribution', {}).get(class="hl-string">'fileGenerationDateTime')
        add_event(class="hl-string">"Bank Transfer File Generated", dist_time)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- ACTIVITY 12: Payment Executed ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># The actual check date or payment date
        pay_date = pay_record.get(class="hl-string">'paymentDate')
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Convert date-only string to datetime (assuming 9 AM local)
        if pay_date:
            pay_dt_time = fclass="hl-string">"{pay_date}T09:00:00"
            add_event(class="hl-string">"Payment Executed", pay_dt_time)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- ACTIVITY 13: Pay Slip Published ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Usually available on Check Date
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Or specific class="hl-string">'publicationDate' if available
        pub_date = pay_record.get(class="hl-string">'payStatementAvailableDateTime')
        if not pub_date and pay_date:
             pub_date = fclass="hl-string">"{pay_date}T08:00:00"
        add_event(class="hl-string">"Pay Slip Published", pub_date)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- ACTIVITY 14: Tax Filing Completed ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Tax filing status date
        tax_file_time = pay_record.get(class="hl-string">'taxFiling', {}).get(class="hl-string">'completionDateTime')
        add_event(class="hl-string">"Tax Filing Completed", tax_file_time)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- ACTIVITY 15: Retrospective Adjustment Posted ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Check if this record is marked as a retro adjustment
        is_retro = pay_record.get(class="hl-string">'isRetroactive', False)
        if is_retro:
            retro_time = pay_record.get(class="hl-string">'postingDateTime', calc_time)
            add_event(class="hl-string">"Retrospective Adjustment Posted", retro_time, retro=True)

    return pd.DataFrame(event_log)

class=class="hl-string">"hl-comment"># === EXECUTION ===
if __name__ == class="hl-string">"__main__":
    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Authenticate
    token = get_access_token()
    
    if token:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Fetch Data
        print(class="hl-string">"Fetching Payroll Data...")
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Filter for last 90 days - example
        payroll_raw = fetch_adp_data(PAYROLL_API_URL, token)
        
        print(class="hl-string">"Fetching Time Data...")
        time_raw = fetch_adp_data(TIME_API_URL, token)
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. Transform
        print(class="hl-string">"Generating Event Log...")
        df_events = generate_event_log(payroll_raw, time_raw)
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># 4. Export
        if not df_events.empty:
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Ensure timestamp format
            df_events[class="hl-string">'EventDateTime'] = pd.to_datetime(df_events[class="hl-string">'EventDateTime']).dt.strftime(class="hl-string">'%Y-%m-%d %H:%M:%S')
            df_events.to_csv(OUTPUT_FILENAME, index=False)
            print(fclass="hl-string">"Success! Event log written to {OUTPUT_FILENAME} with {len(df_events)} rows.")
        else:
            print(class="hl-string">"No events generated.")

步骤

以管理员或薪资从业人员（Payroll Practitioner）权限登录 ADP Workforce Now。
导航至“Reports & Analytics”，并从控制台菜单中选择“Custom Reports”。
点击“New Custom Report”并选择“Payroll”数据领域。根据版本不同，这可能被标记为“Pay Data”或“Payroll Register”。
在“Field Selection”步骤中，找到并添加案件（case）的唯一标识符。选择 File Number 或 Associate ID，并结合 Pay Frequency 和 Pay Period Number 来构建 PayrollRecordId。
选择映射活动所需的所有相关日期字段。必须包括 Pay Period Start Date、Pay Period End Date、Check Date、Period End Date 和 Calculation Date。请注意，某些审计字段（如 Timecard Approval Date）如果未出现在主视图中，可能需要从 Time & Attendance 模块关联（Join）进来。
添加财务和维度字段，包括 Gross Pay、Net Pay、Department、Cost Center 和 Tax Jurisdiction。
如果可用，在报表布局中添加“Audit Trail”或“Field Changes”区块。这对于捕捉“执行数据修正”等手动事件至关重要。如果无法在同一个报表中关联，则必须创建一个单独的审计报表，并在外部通过 Employee ID 和发薪周期进行关联。
配置过滤器以排除作废支票，并将日期范围限制在所需的分析窗口内（如：过去 12 个月）。
导航至“Sort & Total”步骤，按 Pay Period Start Date 排序，然后按 Associate ID 排序，确保数据逻辑有序。
进入“Run/Schedule”步骤。选择“Run Now”进行测试，然后设置定期“Schedule”以 CSV 或 Excel 格式导出文件。
生成原始的宽表报表后，使用 ETL 工具或脚本对数据进行转换。您必须对日期列执行“逆透视”（Unpivot）操作，使每个日期字段成为事件日志中的独立行（Activity）。
在上传至 ProcessMind 之前，验证最终的 CSV 文件包含所需列：PayrollRecordId、ActivityName、EventDateTime 和 SourceSystem。

配置

报表类型：标准自定义报表
数据领域：Payroll / Pay Data Dictionary
输出格式：逗号分隔值 (CSV)
推荐日期范围：滚动 12 到 24 个月，以便进行趋势分析
关键过滤器：Pay Group Code（选择相关组）、Company Code（如果是多实体企业）、Status 为 Active 或 Leave
粒度：每个 Associate 每个发薪周期一行（原始数据），转换为每个 Associate 多行（最终数据）
所需权限：View Payroll Data、View Audit Trails、Create Custom Reports
本地化：请在用户首选项中将日期格式设置为 ISO 8601 (YYYY-MM-DD HH:MM:SS)，以避免歧义

a 查询示例 config

/* 
ADP Workforce Now does not accept SQL queries from end-users. 
The following configuration block represents the Transformation Logic required to convert the ADP Custom Report export (Wide Format) into the Process Mining Event Log (Long Format).

Input Source: ADP_Custom_Payroll_Export.csv
Logic Language: Pseudo-ETL/Config
*/

TRANSFORMATION_CONFIG {

  GLOBAL_SETTINGS {
    SOURCE_SYSTEM: "ADP Workforce Now"
    CASE_ID_FORMULA: CONCATENATE(Field_AssociateID, "-", Field_PayPeriodNumber, "-", Field_Year)
    LAST_DATA_UPDATE: SYSTEM_TIMESTAMP()
  }

  ACTIVITY_MAPPING_RULES {

    /* 1. Time Sheet Submitted */
    RULE "Time Sheet Submitted" {
      IF Field_Timecard_Submit_Date IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Time Sheet Submitted",
          TIMESTAMP: Field_Timecard_Submit_Date,
          ATTRIBUTES: [PayrollSpecialistName: Field_Timecard_User, IsManualIntervention: "False"]
        )
    }

    /* 2. Time Sheet Approved */
    RULE "Time Sheet Approved" {
      IF Field_Timecard_Approval_Date IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Time Sheet Approved",
          TIMESTAMP: Field_Timecard_Approval_Date,
          ATTRIBUTES: [PayrollSpecialistName: Field_Manager_Name, IsManualIntervention: "True"]
        )
    }

    /* 3. Payroll Record Initialized */
    RULE "Payroll Record Initialized" {
      IF Field_Pay_Period_Start_Date IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Payroll Record Initialized",
          TIMESTAMP: Field_Pay_Period_Start_Date,
          ATTRIBUTES: [PayGroupCode: Field_PayGroup, IsRetrospective: "False"]
        )
    }

    /* 4. Incentive Data Imported */
    RULE "Incentive Data Imported" {
      IF Field_Import_Batch_Date IS NOT NULL AND Field_Batch_Type == "Import" THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Incentive Data Imported",
          TIMESTAMP: Field_Import_Batch_Date,
          ATTRIBUTES: [IsManualIntervention: "False"]
        )
    }

    /* 5. Gross Pay Calculated */
    RULE "Gross Pay Calculated" {
      IF Field_Calc_DateTime IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Gross Pay Calculated",
          TIMESTAMP: Field_Calc_DateTime,
          ATTRIBUTES: [GrossPayAmount: Field_Gross_Pay, DepartmentCode: Field_Home_Dept]
        )
    }

    /* 6. Benefits Deductions Applied */
    RULE "Benefits Deductions Applied" {
      /* Often occurs simultaneous to Calc, adding 1 second for logical sort */
      IF Field_Calc_DateTime IS NOT NULL AND Field_Total_Deductions > 0 THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Benefits Deductions Applied",
          TIMESTAMP: DATE_ADD(Field_Calc_DateTime, 1, "SECOND"),
          ATTRIBUTES: [GrossPayAmount: Field_Gross_Pay]
        )
    }

    /* 7. Audit Exception Flagged */
    RULE "Audit Exception Flagged" {
      IF Field_Error_Message_Timestamp IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Audit Exception Flagged",
          TIMESTAMP: Field_Error_Message_Timestamp,
          ATTRIBUTES: [IsManualIntervention: "False"]
        )
    }

    /* 8. Data Correction Performed */
    RULE "Data Correction Performed" {
      IF Field_Audit_Change_Date IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Data Correction Performed",
          TIMESTAMP: Field_Audit_Change_Date,
          ATTRIBUTES: [PayrollSpecialistName: Field_Audit_User, IsManualIntervention: "True"]
        )
    }

    /* 9. Payroll Result Previewed */
    RULE "Payroll Result Previewed" {
      IF Field_Preview_Run_DateTime IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Payroll Result Previewed",
          TIMESTAMP: Field_Preview_Run_DateTime,
          ATTRIBUTES: [IsManualIntervention: "True"]
        )
    }

    /* 10. Payroll Record Approved */
    RULE "Payroll Record Approved" {
      IF Field_Finalize_DateTime IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Payroll Record Approved",
          TIMESTAMP: Field_Finalize_DateTime,
          ATTRIBUTES: [PayrollSpecialistName: Field_Finalizer_User, IsManualIntervention: "True"]
        )
    }

    /* 11. Bank Transfer File Generated */
    RULE "Bank Transfer File Generated" {
      /* Logic: Usually occurs 2 hours after Finalize or at specific cutoff */
      IF Field_ACH_File_Date IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Bank Transfer File Generated",
          TIMESTAMP: Field_ACH_File_Date,
          ATTRIBUTES: [IsManualIntervention: "False"]
        )
    }

    /* 12. Payment Executed */
    RULE "Payment Executed" {
      IF Field_Check_Date IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Payment Executed",
          TIMESTAMP: Field_Check_Date,
          ATTRIBUTES: [GrossPayAmount: Field_Gross_Pay, IsRetrospective: "False"]
        )
    }

    /* 13. Pay Slip Published */
    RULE "Pay Slip Published" {
      IF Field_Advice_Available_Date IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Pay Slip Published",
          TIMESTAMP: Field_Advice_Available_Date,
          ATTRIBUTES: [IsManualIntervention: "False"]
        )
    }

    /* 14. Tax Filing Completed */
    RULE "Tax Filing Completed" {
      IF Field_Tax_Filing_Confirmation_Date IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Tax Filing Completed",
          TIMESTAMP: Field_Tax_Filing_Confirmation_Date,
          ATTRIBUTES: [TaxJurisdictionCode: Field_Tax_State, IsManualIntervention: "False"]
        )
    }

    /* 15. Retrospective Adjustment Posted */
    RULE "Retrospective Adjustment Posted" {
      IF Field_Adjustment_Run_Date IS NOT NULL AND Field_Run_Type == "Adjustment" THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Retrospective Adjustment Posted",
          TIMESTAMP: Field_Adjustment_Run_Date,
          ATTRIBUTES: [IsRetrospective: "True", IsManualIntervention: "True"]
        )
    }
  }
}

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