做采购、供应链或者金融风控的朋友，应该都遇到司法风险排查的场景：例如查供应商或合作企业是否被列入了被执行人、失信被执行人名单。

和手动查、爬数据比起来，最稳最快的方法还是通过企业数据API来批量查询，把这项工作做成自动化脚本，定时跑一遍，又快又不会遗漏。

下面把实测过程分享给大家，供参考。

本次实测调用的API来自鲸海数据，注册完成实名认证后即可获得测试额度。

拿到凭证之后，重点测了一下司法风险相关的接口，这部分是风控场景下最刚需的。

 被执行人、失信被执行人、限制高消费、裁判文书、法院公告、开庭公告、立案信息全部都有。

随机抽了几家有公开司法记录的企业测试，跟官方数据交叉比对，数据准确度和及时性都OK。

市面上很多风控接口喜欢把所有数据塞进一个包里，不仅慢，而且很多字段根本用不上。实测这家API数据维度分得很细，而且很多数据都被拆成了列表和详情两个层级，按需取用。

这种设计在实际开发中很方便，可以节省大量冗余请求，响应速度明显更快。

每个细分接口都有详细的说明文档，请求参数、响应示例、状态码都写得很详细。接口总述已按 Markdown + CLI 调用格式整理，可直接复制给 AI 或下载使用。

三、Python代码示例：批量查询失信被执行人

下面以「失信被执行人」接口为例，实现批量查询多家企业的失信被执行人记录。输入企业名称列表，输出有失信记录的企业及其案号、立案时间、执行标的等关键信息。

import os

import time

import requests

from datetime import datetime



# ----- 配置 -----

BASE = os.getenv("JINGHAI_API_BASE", "https://www.kqdaas.com")

APP_ID = os.getenv("JINGHAI_APP_ID")

API_KEY = os.getenv("JINGHAI_API_KEY")



if not APP_ID or not API_KEY:

    raise ValueError("请设置 JINGHAI_APP_ID 和 JINGHAI_API_KEY")



HEADERS = {

    "X-Jinghai-App-Id": APP_ID,

    "X-Jinghai-Api-Key": API_KEY,

    "Accept": "application/json",

    "Content-Type": "application/json"

}



# ----- 核心函数 -----

def query_company(name, tag=0):

    """

    查询单个企业的失信记录，返回记录列表（空列表表示无数据或异常）

    

    接口：POST /DataService/judicial/breach-of-trust/{id}

    参数：

        - companyId: 企业名称（通过queryType=1指定）

        - tag: 0-失信被执行人，1-历史失信被执行人

        - pageIndex: 页码

        - pageSize: 每页条数

    """

    # 使用企业名称查询，将name拼接到path中

    url = f"{BASE}/DataService/judicial/breach-of-trust/{name}"

    payload = {

        "queryType": 1,      # 1-企业名称

        "tag": tag,

        "pageIndex": 1,

        "pageSize": 20

    }

    try:

        resp = requests.post(url, headers=HEADERS, json=payload, timeout=10)

        data = resp.json()

        # 判断业务状态码：errcode=200 或 status=200 均为成功

        if data.get("errcode") != 200 and data.get("status") != 200:

            return []

        # data字段可能在顶层也可能在嵌套中，兼容处理

        result_data = data.get("data", {})

        return result_data.get("records", [])

    except Exception as e:

        print(f"查询 {name} 时发生异常: {e}")

        return []



def batch_query(names, tag=0):

    """批量查询并打印结果"""

    print(f"{'='*50}")

    print(f"开始批量查询，共 {len(names)} 家企业")

    print(f"{'='*50}\n")

    

    for name in names:

        records = query_company(name, tag)

        if not records:

            print(f"企业：{name} ------ 无失信记录")

            continue

        print(f"企业：{name}（共 {len(records)} 条记录）")

        for idx, r in enumerate(records, 1):

            date_str = datetime.fromtimestamp(r.get("date", 0)).strftime("%Y-%m-%d") if r.get("date") else "未知"

            print(f"  {idx}. 案号: {r.get('caseNumber', '')}")

            print(f"     立案时间: {date_str}")

            print(f"     执行标的: {r.get('executionTarget', '无')}")

            print(f"     法院: {r.get('court', '')}")

            print(f"     履行状态: {r.get('executionStatus', '')}")

        print()  # 空行分隔

        time.sleep(0.5)  # 避免频率超限



# ----- 调用示例 -----

if __name__ == "__main__":

    companies = [

        "廊坊万盛金属制品有限公司",

        "深圳腾讯计算机系统有限公司"

    ]

    batch_query(companies, tag=0)  # tag=0 失信，tag=1 历史失信



跑完这段代码，几十家企业的失信情况几分钟就能出结果，不用人工一个一个去公开网站查。再做个定时任务，每周或每个月自动跑一趟，合作企业的风险排查起来就更自动化了。

企业司法风险批量查询：Python + 企业数据API，半小时搭建自动化排查脚本

做采购、供应链或者金融风控的朋友，应该都遇到司法风险排查的场景：例如查供应商或合作企业是否被列入了被执行人、失信被执行人名单。
和手动查、爬数据比起来，最稳最快的方法还是通过企业数据API来批量查询。

人工智能

通过企业数据API批量查询司法风险，可自动获取被执行人、失信被执行人、限制高消费等关键信息。实测鲸海数据接口，数据维度细分、响应快，支持按需调用。提供Python代码示例，实现批量查询失信记录并输出案号、立案时间等核心字段，适合采购、供应链及风控场景的自动化风险排查。

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