您的支付处理数据模板

Name: 支付处理 Process Mining Data Template
Creator: ProcessMind
License: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Fiserv

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支付处理属性 (19) 支付处理活动 (13) 提取指南 (1)

您的支付处理数据模板

此模板提供结构化框架，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和对账周期所需的关键属性与活动。按照本指南操作，您可以创建可靠的事件日志，突出财务运营中的低效环节和合规风险。

支付分析所需的推荐属性
需要监控的关键流程里程碑
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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支付处理属性

以下建议的数据字段可为事件日志提供必要背景，支持全面分析整个支付生命周期。

5 必需 9 建议 5 可选

	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，是周期时间、交付周期和瓶颈识别等所有时间分析的基础。在仪表板中，这些数据用于计算步骤之间的时长，例如从“付款请求已创建”到“付款已授权”的时间。高精度时间戳对于准确排列快速连续发生的事件十分必要。为什么重要用于排列事件顺序并计算流程绩效时长。获取位置审计日志或交易更新时间戳字段。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	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中心键。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完整过程。在Fiserv环境中，这通常是交易历史表的主键。它对于重建流程路径至关重要，也能确保彼此分离的事件（例如授权数日后才完成结算）正确关联到同一业务对象。为什么重要这是将事件归入流程实例所需的基础Case ID。获取位置请查阅Fiserv文档中的Transaction或Payment Header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。通过分析不同活动，组织可以直观了解工作流、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。为什么重要定义构成流程时间线的事件。获取位置交易历史日志或状态变更审计表。示例已创建支付请求支付已授权已识别支付错误付款已结算付款已取消
	数据最后更新时间 LastDataUpdate	记录最后一次提取或刷新的时间戳。
说明表示用于分析的数据新鲜度，有助于判断仪表板反映的是实时运营情况还是历史快照。它有助于用户信任所显示的指标，确保用户不会依据过时数据做出决策，尤其是在监控截止时间合规情况或活跃瓶颈时。为什么重要确保数据及时、可靠。获取位置 ETL执行时刻的系统时间。示例 2023-10-27T12:00:00Z2023-10-28T06:00:00Z
	源系统 SourceSystem	数据产生所在系统的名称。
说明标识生成事件的具体Fiserv模块或外部系统。在复杂系统环境中，这一点尤其有用，因为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。分析人员可以按来源系统筛选流程视图，将分析聚焦于特定技术环境或集成点。为什么重要提供技术背景和数据血缘信息。获取位置在提取过程中硬编码，或来自系统元数据。示例 Fiserv PremierFiserv SignatureFiserv DNAFiserv Enterprise Payments Platform
	付款到期日 PaymentDueDate	付款必须完成处理的日期。
说明付款完成的目标日期。“处理截止时间合规监控”使用该属性标记可能延迟的交易。将“付款已结算”时间戳与此属性比较，可以计算按时交付指标，帮助组织维护收款方信任。为什么重要衡量SLA遵循情况的参考点。获取位置付款指令详情。示例 2023-11-012023-11-15
	付款方式 PaymentMethod	执行付款所使用的机制，例如Wire、ACH。
说明按处理通道对交易进行分类。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存在显著差异。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Wire）所特有，还是组织普遍存在的问题。为什么重要按所使用的基础设施划分流程路径。获取位置交易类型或工具代码字段。示例电汇ACH支票RTP内部转账
	付款方账号 PayerAccountNumber	用于扣款的账号。
说明标识付款的来源账号，是“重复付款检测视图”的关键组成部分。与收款方、金额和时间结合后，可形成用于识别意外重复付款的唯一特征。它还支持按来源账号分析付款量，以识别最活跃的内部账户组合。为什么重要重复付款检测和欺诈分析的必要数据。获取位置交易明细中的Debit Account列。示例 123456789987654321ACC-001-992
	付款金额 PaymentAmount	付款交易的货币价值。
说明此属性表示付款对应的财务价值，是分析分段的重要维度，可帮助用户区分高价值战略付款与低价值日常交易。它对于“重复付款检测视图”至关重要，将相同金额与付款方、收款方信息结合，可识别潜在错误。它还支持审批权限分析，因为较高金额通常会触发不同的工作流路径。为什么重要财务风险分析和重复付款检测的关键数据。获取位置交易头表中的Amount列。示例 150.0025000.5010.991000000.00
	处理用户 ProcessingUser	负责执行活动的用户ID或系统代理。
说明标识执行具体操作的主体，无论是人工审批人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。通过跟踪用户，分析人员可以识别错误率较高人员的培训需求，也可以发现特定审批人请求过载形成的瓶颈。为什么重要支持资源分析和瓶颈识别。获取位置审计日志中的User ID列。示例 jdoeSYSTEM_BATCHmsmith_approverAPI_USER
	收款方账号 PayeeAccountNumber	用于收款的账号。
说明标识目标账号。与付款方账号一样，它对于“重复付款检测视图”至关重要，可确保分析准确定位具体收款关系。在截止时间合规监控中，收款方信息有助于优先处理重要供应商或关键结算，避免付款失败。为什么重要重复付款检测和收款方分析的必要数据。获取位置交易明细中的Credit Account或Beneficiary列。示例 555000111222333444BEN-882-11
	是否为STP IsStraightThroughProcessing	表示付款是否无需人工干预的标记。
说明计算得出的布尔属性。如果案例不包含“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。它直接支持直通式处理率KPI。该属性可将流程二分为纯自动化路径和需要人工介入的路径，清晰呈现自动化潜力。为什么重要衡量流程效率和自动化成效的核心指标。获取位置在数据转换过程中计算。示例 truefalse
	货币代码 CurrencyCode	付款金额对应的ISO货币代码。
说明指定付款使用的货币，例如USD、EUR。此属性对于“货币与方式量趋势”仪表板十分重要，可帮助组织监控不同外汇的风险敞口。它还用于统一全球报告中的金额，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交易。为什么重要多币种处理分析所必需。获取位置交易头表中的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。汇总具体错误代码的发生频率后，组织可以定位系统性数据质量问题（例如“路由号码无效”），并针对性改进验证逻辑或用户培训。为什么重要识别返工的根本原因。获取位置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最多人工返工或错误。它支持“付款路径合规审计”，确保不同部门遵守各自的监管要求或内部控制要求。为什么重要为绩效分析提供组织背景。获取位置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
	审批级别 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级别。“审批权限吞吐量”仪表板使用该属性分析高级审批人是否形成瓶颈。了解不同级别（例如1级与3级）的付款分布，有助于优化授权政策。为什么重要按层级划分审批瓶颈。获取位置用户角色或审批工作流表。示例一级经理总监CFO
	收款银行 BeneficiaryBank	收款银行的名称或标识符。
说明标识接收付款的金融机构，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问题可能不同。它为“结算至对账间隔”仪表板增加分析维度，帮助判断延迟源于外部银行还是内部流程。为什么重要外部依赖分析。获取位置交易明细中的Bank ID或Name列。示例 ChaseBank of AmericaWells FargoCitibank
	是否为返工 IsRework	表示此特定活动是否属于返工循环的标记。
说明用于标记错误已识别但尚未解决期间发生的活动，或重复发生的活动。它支持付款验证返工率KPI。分析人员可以筛选流程图，仅显示“正常路径”，也可以专门查看“返工路径”，以了解失败模式。为什么重要区分增值工作与纠正工作。获取位置根据流程循环计算。示例 truefalse
	是否错过截止时间 IsCutoffMissed	表示付款是否在每日银行截止时间之后发送的标记。
说明计算得出的布尔值，将“付款指令已发送”的时间与特定币种和方式对应的每日截止时间进行比较。它支持截止时间遵循率KPI。识别错过的截止时间有助于调查延迟根因，判断问题源于发起过晚还是内部处理缓慢。为什么重要运营合规和流动性管理的关键指标。获取位置通过将EventTimestamp与Cutoff Reference表进行比较计算。示例 truefalse

必需建议可选

支付处理活动

在事件日志中记录这些关键流程步骤和里程碑，以准确发现并优化支付工作流。

5 建议 8 可选

	活动	说明
	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，完成会计处理闭环。
为什么重要 “结算至对账间隔”所需，确保财务账簿准确结账。获取位置对账模块日志，状态更新为“已匹配”或“已对账”。采集完成对账匹配时记录事件类型 explicit
	付款已结算	资金划转已完成，并已记入总账。从银行角度看，这标志着交易在财务上的完成。
为什么重要 “直通式处理率”的主要终点，表示资金已实际完成划转。获取位置交易状态为“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（例如ACH批次、Wire消息）传输至外部网络或清算机构。这是关键的交接点。
为什么重要对于“处理截止时间合规监控”至关重要，确保组织遵守每日银行处理截止时间。获取位置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”。采集批次文件生成时记录事件类型 explicit
	已创建支付请求	支付指令首次录入Fiserv系统的时间。当用户或外部系统通过API或界面发起交易时，系统会明确记录这一活动。
为什么重要标志着流程时间线的开始，是计算总周期时间和识别接入瓶颈的基础。获取位置交易历史表的创建时间戳。请查找具有特定Payment Transaction ID的最早记录。采集交易记录插入时记录事件类型 explicit
	支付已批准	根据权限限额作出的允许支付继续处理的人工或自动决策。当授权用户或系统规则更新审批标记时，系统会记录这一活动。
为什么重要这是“Authorization Cycle Time Analysis”的关键指标。此处延迟说明人工审批链存在瓶颈。获取位置审计日志显示用户操作将状态从“Pending Approval”变更为“Approved”。采集执行审批操作时记录事件类型 explicit
	付款已取消	在结算前终止付款流程，可由用户或系统规则发起，并停止后续所有处理。
为什么重要用于识别浪费和中止的工作。批准后取消率较高，通常表明流程效率存在问题。获取位置状态变更为“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	付款已获批准，但因未来生效日期而暂缓处理时触发。系统会将交易排入队列，直到处理窗口开启。
为什么重要用于解释流程中的闲置时间，区分由瓶颈造成的延迟与有意等待到期日。获取位置比较“录入日期”与“生效日期”。如果生效日期晚于当前日期，则此状态处于激活状态。采集通过比较字段X与Y得出事件类型 calculated
	付款已确认	接收来自外部网络或网关的肯定确认（ACK）。这表示下一处理方已有效接收该指令。
为什么重要用于验证“指令已发送”是否成功。此处出现间隔通常表示网络连接或外部格式存在问题。获取位置入站文件处理日志或确认接收的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	系统向付款方或收款方发送电子邮件或短信，确认交易已完成，从而提升客户对交易状态的透明度。
为什么重要支持“通知速度与响应能力”分析。结算后长时间未通知会降低客户信任。获取位置与交易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
	已识别支付错误	记录交易被标记为失败状态或异常代码的时刻。当验证规则失败或外部检查返回否定结果时，就会发生这一情况。
为什么重要这是“Validation Error and Rework Tracker”仪表板的关键数据。此处数量较高，说明上游数据质量存在问题。获取位置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
	支付已授权	确认资金可用并允许交易执行的最终内部确认。该活动可能与审批同时发生，也可能作为独立的系统检查执行。
为什么重要区分管理审批与系统级授权。对于“审批权限吞吐量”仪表板至关重要。获取位置表示状态变更为“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
	支付详情已验证	系统检查账号、路由号码和格式合规性。通常可根据交易从已接收状态成功转为待处理或已批准状态，且未触发错误来推断该活动。
为什么重要表示交易已通过第一个自动化关卡。此处失败通常代表数据质量问题，而非流动性或审批问题。获取位置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
	支付错误已解决	表示对先前出错交易的修正。通常可根据交易从错误状态恢复为处理中或有效状态来推断。
为什么重要这是计算“Mean Time to Resolve Payment Errors”的基础，有助于衡量运营团队的处理效率。获取位置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

建议可选

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API Key和API Secret，有时也称为Client ID和Client Secret，并授予访问Transaction Inquiry或Search API的权限。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. 脚本配置

将所提供的Python脚本下载到工作目录。打开脚本并更新顶部的配置区域。必须填写具体的API_KEY、API_SECRET和BASE_URL，测试时使用沙箱URL，正式运行时使用生产URL。调整START_DATE和END_DATE，覆盖所需的流程挖掘窗口。

4. 实现身份验证逻辑

脚本包含用于处理Fiserv特定身份验证要求的辅助类，通常需要使用API Secret、时间戳和请求负载生成HMAC签名。除非您的Fiserv实施采用不同标准，例如OAuth2 Bearer令牌，否则不要修改签名生成逻辑。

5. 了解解析逻辑

脚本通过API查询交易。API通常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。脚本解析这一JSON对象，并将其转换为事件日志中的多行记录。例如，包含提交时间戳和结算时间戳的单条JSON记录，至少会在CSV中生成两行不同事件。

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，直到获取日期范围内的全部交易。大数据量处理可能需要较长时间，请确保网络连接稳定。

7. 执行

通过命令行运行脚本：python fiserv_extraction.py。控制台会显示处理页数和获取交易数等进度信息。注意HTTP 401（Unauthorized）或429（Rate Limit）错误。

8. 验证输出

脚本运行完成后，检查目录中是否存在名为fiserv_event_log.csv的文件。打开文件，确认ActivityName列包含13个必需活动中的多个活动，并确认EventTimestamp字段格式正确。

9. 后处理（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，或在上传后通过ProcessMind处理。

10. 上传至ProcessMind

将CSV文件导入ProcessMind。将PaymentTransactionId映射为Case ID，将ActivityName映射为Activity，将EventTimestamp映射为Timestamp。确保将PaymentAmount等数值列映射为属性。

配置

API凭据：需要API Key和Secret/Shared Secret。请确保其拥有访问Transaction Reporting端点的读取权限。
基础URL：生产环境设置为https://api.commerce.fiserv.com，或设置为接入时提供的特定证书/沙箱URL。
日期范围：由于API载荷大小限制，建议提取30至90天的数据。加载历史数据时，请按月分批运行脚本。
页面大小：每次调用配置为100条记录，在内存使用和网络开销之间取得平衡。
时区：API以UTC返回时间戳。脚本保留该标准，以确保跨地区一致性。
重试逻辑：已包含针对间歇性网络超时（HTTP 500/502/503）的基础重试机制。

a 示例查询 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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