## 一、 数字化时代的“人生风险雷达”
在消费金融信贷审批、关键岗位员工背调、大额租赁服务以及高端社交筛选等众多高风险场景中，准确评估个人的信用画像与潜在风险是业务安全的关键屏障。**个人风险报告API**正是为您提供决策依据的智能导航仪。

该API不仅仅是简单的数据查询，它通过AI大数据技术，深度整合了谛听多维报告与司法涉诉信息，能够输出包括反欺诈评分、信用评分、逾期借贷历史、司法诉讼记录及公安不良行为在内的360度全景画像。本文将作为一份详尽的开发指南，深入剖析此API的接入流程，解读其返回的复杂数据结构，帮助开发者利用底层能力，快速构建企业级的人员风险预警系统与信用评估模型。



## 二、 API接口调用示例

本接口采用高安全性的数据传输规范，要求上传授权书并在请求体中进行加密传输。

### 1. 接口技术概览

- **接口地址**：`https://api.tianyuanapi.com/api/v1/COMBTY11?t=13位时间戳`
- **请求方式**：POST
- **核心机制**：入参（包含授权书URL）需经过加密处理，并转换为Base64字符串放入 `data` 字段。
- **适用场景**：信贷风控、员工入职背调、租赁准入等。

### 2. Curl 命令行调用示例

Bash

```jsx
curl -X POST "https://api.tianyuanapi.com/api/v1/COMBTY11?t=1715068800000" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
    "data": "eyJpZF9jYXJkIjoiNDUyMTIyMjAwMDA4Mjc0MjNYIiwibmFtZSI6IuW8oOS7SiIsIm1vYmlsZV9ubyI6IjEzODAwMTM4MDAwIiwiYXV0aG9yaXphdGlvbl91cmwiOiJodHRwczovL2V4YW1wbGUuY29tL2F1dGgucGRmIiwiYXV0aF9kYXRlIjoiMjAyNDAxMDEtMjAyNDEyMzEifQ=="
}'
# 注意：data字段为加密并Base64编码后的字符串，请替换为实际值
```

### 3. Python 完整集成示例

以下代码演示了如何在Python环境中集成API，包含了参数构建、模拟加密及响应解析的完整流程。

Python

```jsx
import requests
import json
import time
import base64

# 1. API 配置信息
API_URL = "https://api.tianyuanapi.com/api/v1/COMBTY11"
HEADERS = {'Content-Type': 'application/json'}

def encrypt_data(payload_dict):
    """
    数据加密处理函数（占位符）
    请使用天远API官方提供的加密算法（如AES/RSA）替换下方逻辑
    """
    json_str = json.dumps(payload_dict)
    # TODO: 在此处调用真实的加密函数 encrypted_bytes = aes_encrypt(json_str, key)
    # 此处仅做Base64编码作为演示
    return base64.b64encode(json_str.encode('utf-8')).decode('utf-8')

def get_personal_risk_report(user_info):
    # 2. 准备请求参数
    payload = {
        "name": user_info['name'],           # 姓名
        "id_card": user_info['id_card'],     # 身份证号
        "mobile_no": user_info['mobile'],    # 手机号
        "authorization_url": user_info['auth_url'], # 授权书URL（必填）
        "auth_date": user_info['auth_date']  # 授权日期范围 YYYYMMDD-YYYYMMDD
    }

    # 3. 加密业务参数
    encrypted_data = encrypt_data(payload)
    
    # 4. 发起请求
    timestamp = int(round(time.time() * 1000))
    url = f"{API_URL}?t={timestamp}"
    body = {"data": encrypted_data}

    try:
        response = requests.post(url, headers=HEADERS, json=body, timeout=10)
        
        if response.status_code == 200:
            result = response.json()
            # 5. 解析组合包响应
            if "responses" in result:
                return parse_risk_report(result["responses"])
            else:
                print(f"API调用异常: {result}")
                return None
        else:
            print(f"网络请求失败: {response.status_code}")
            return None

    except Exception as e:
        print(f"系统错误: {e}")
        return None

def parse_risk_report(responses):
    """解析子产品数据"""
    report = {}
    for item in responses:
        if not item.get('success'):
            continue
            
        code = item.get('api_code')
        data = item.get('data', {})
        
        # 谛听多维报告（核心风控数据）
        if code == 'DWBG8B4D':
            report['scores'] = {
                'fraud_score': data.get('fraudScore'), # 反欺诈分
                'credit_score': data.get('creditScore') # 信用分
            }
            report['risks'] = data.get('riskWarning', {}) # 风险预警
            report['loans'] = data.get('overdueRiskProduct', {}) # 借贷逾期
            
        # 个人司法涉诉（详细司法记录）
        elif code == 'FLXG0V4B':
            report['legal'] = data.get('entout', {}).get('data', {})

    return report

# 执行调用
if __name__ == "__main__":
    test_user = {
        "name": "张三",
        "id_card": "110101199001011234",
        "mobile": "13900000000",
        "auth_url": "https://oss.example.com/auth/123.pdf",
        "auth_date": "20230101-20250101"
    }
    
    risk_data = get_personal_risk_report(test_user)
    if risk_data:
        print("风险评分:", risk_data.get('scores'))
        print("命中风险点:", risk_data.get('risks').get('totalRiskCounts'))
```



## 三、 核心数据结构解析

**个人风险报告**采用“组合包”模式返回数据，根节点为 `responses` 数组。开发者在解析时需要遍历该数组，根据 `api_code` 识别不同的数据维度。

**主要子产品映射：**

| **子产品代码** | **名称** | **核心功能** | **数据位置** |
| --- | --- | --- | --- |
| **DWBG8B4D** | 谛听多维报告 | 提供信用评分、反欺诈评分、多头借贷、黑名单命中及逾期统计。 | `responses[x].data` (包含 `baseInfo`, `riskWarning` 等) |
| **FLXG0V4B** | 个人司法涉诉 | 提供详细的法院判决、执行、失信及限高记录。 | `responses[y].data` (包含 `sxbzxr`, `entout` 等) |



## 四、 字段详解

以下是核心模块的字段说明，用于构建用户画像与风控规则。

### 1. 评分与综合建议 (DWBG8B4D -> data)

| **字段名** | **类型** | **含义** | **说明/枚举值** |
| --- | --- | --- | --- |
| `fraudScore` | int | 反欺诈评分 | [0,100]，分值越高欺诈风险越高。
80-100为高风险。 |
| `creditScore` | int | 信用评分 | [300,1000]，分值越高信用越好。
300-499为信用一般。 |
| `checkSuggest` | string | 审核建议 | 如“建议拒绝”、“建议复审”。 |
| `fraudRule` | string | 反欺诈规则 | 风险等级：低风险/中风险/高风险。 |

### 2. 风险预警清单 (DWBG8B4D -> riskWarning)

此模块直接提示用户命中的高危标签，是风控“一票否决”的主要依据。

| **字段名** | **类型** | **含义** | **说明** |
| --- | --- | --- | --- |
| `totalRiskCounts` | int | 总风险点数量 | 命中的风险项总和。 |
| `hasCriminalRecord` | int | 有前科 | 1: 命中 (高风险)。 |
| `isKeyPerson` | int | 重点人员 | 1: 涉恐、涉稳、涉黑等 (高风险)。 |
| `hitExecutionCase` | int | 命中执行案件 | 1: 存在被执行记录。 |
| `hitCurrentOverdue` | int | 命中当前逾期 | 1: 当前有未结清的逾期欠款。 |
| `frequentApplicationRecent` | int | 近期申请频繁 | 1: 借贷需求异常旺盛。 |

### 3. 逾期与借贷统计 (DWBG8B4D -> overdueRiskProduct)

| **字段名** | **类型** | **含义** | **说明** |
| --- | --- | --- | --- |
| `hasUnsettledOverdue` | string | 是否有未结清逾期 | "逾期" / "未逾期"。 |
| `currentOverdueAmount` | string | 当前逾期金额 | 如 "(0,1000)"，区间值。 |
| `currentOverdueInstitutionCount` | string | 当前逾期机构数 | 拖欠了几家机构的钱。 |
| `totalLoanInstitutions` | string | 贷款总机构数 | 历史共在多少家机构借过钱。 |

### 4. 司法涉诉详情 (FLXG0V4B -> entout/sxbzxr)

| **字段名** | **类型** | **含义** | **说明** |
| --- | --- | --- | --- |
| `sxbzxr` | list | 失信被执行人 | 俗称“老赖”名单，包含案号、履行情况。 |
| `xgbzxr` | list | 限高被执行人 | 限制高消费记录。 |
| `criminal` | object | 刑事案件 | 包含 `dzzm` (定罪罪名)、`pcjg` (判处结果)。 |
| `civil` | object | 民事案件 | 包含 `n_qsbdje` (起诉标的金额)。 |



## 五、 应用价值分析

接入人风险报告API，能为企业带来显著的业务价值：
1. **金融信贷全流程风控**
    - **贷前准入**：利用 `fraudScore` 和 `riskWarning` 中的“黑名单”字段（如公安前科、涉赌涉诈），直接拦截高危欺诈用户。
    - **授信定价**：结合 `creditScore` 和 `overdueRiskProduct`（历史还款表现），为用户精准定额定息。例如，信用分800+且无逾期记录的用户可获得更低利率。
2. **员工背景深度核查**
    - 在招聘财务、司机或高管等敏感岗位时，通过 `riskWarning` 中的 `isTrafficRelated`（涉交通案件）和 `hasCriminalRecord`（前科）字段，快速识别候选人的法律风险，避免雇佣风险。
3. **大额租赁与交易信任评估**
    - 汽车租赁或设备租赁平台可利用 `leasingRiskAssessment`（租赁风险评估）和 `multCourtInfo`（司法执行）数据。如果用户存在“失信被执行”记录或近期在多家租赁机构频繁申请，系统可自动提示收取高额押金或拒绝服务。



## 六、 总结

**个人风险报告API**通过将复杂的个人社会属性、法律属性和金融属性进行结构化整合，为开发者提供了一套开箱即用的风控基础设施。

**开发者集成建议：**
- **合规先行**：必须确保 `authorization_url` 参数指向真实有效的用户授权书，合法合规地使用数据。
- **评分策略**：不要仅依赖单一分数。建议结合 `fraudScore`（防骗）和 `creditScore`（履约能力）双重指标，并配合 `riskWarning` 中的具体命中项制定业务规则。
- **数据存储**：由于报告包含大量敏感信息（如涉案详情），建议在本地落库时进行加密存储或脱敏展示。

在消费金融信贷审批、关键岗位员工背调、大额租赁服务以及高端社交筛选等众多高风险场景中，准确评估个人的信用画像与潜在风险是业务安全的关键屏障。个人风险报告API正是为您提供决策依据的智能导航仪。

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个人风险报告API提供360度信用画像，整合反欺诈评分、信用评分、逾期借贷、司法诉讼等数据，适用于信贷风控、员工背调等场景。支持加密传输，包含Python调用示例，帮助开发者快速构建企业级风险预警系统。

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