一、数字化时代的“人生风险雷达”

在信贷审批、关键岗位人员背景调查、大额租赁服务以及高端社交准入等高风险场景中，准确评估个体的信用状况与潜在行为风险，已成为保障业务安全的核心环节。

天远个人风险报告API（接口代码如下）正是为此类决策提供智能支持的关键工具：

COMBTY11

该接口不仅实现基础数据查询，更融合AI与大数据分析能力，整合谛听多维报告与司法涉诉信息，输出涵盖反欺诈评分、信用评分、逾期记录、诉讼案件及公安不良行为在内的全方位个人画像。本文将作为开发者指南，深入解析其接入流程与返回数据结构，助力企业快速构建高效的人员风险预警系统和信用评估模型。

二、API调用示例详解

本接口遵循高安全标准，要求上传授权书，并对请求内容进行加密传输。

1. 接口技术参数概览

• 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：入参需包含授权书URL，经加密后转换为Base64字符串并填入指定字段
• 适用场景：信贷风控、员工入职背调、租赁服务准入审核等

data

2. 使用Curl命令行调用示例

Bash
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环境下的完整集成代码

以下Python示例展示了如何完成参数构造、模拟加密处理及响应解析的全流程，适用于实际项目中的API对接：

Python
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）
    请务必使用天远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、核心数据结构说明

天远个人风险报告采用“组合包”形式返回结果，主数据结构以数组形式呈现：

responses

开发者需遍历此数组，并通过特定字段识别不同维度的数据来源。

api_code

主要子产品映射表

responses[x].data

baseInfo

riskWarning

responses[y].data

sxbzxr

entout

四、关键字段解析

1. 综合评分与审核建议（来自 DWBG8B4D → data）

fraudScore

creditScore

checkSuggest

fraudRule

2. 风险预警清单（来自 DWBG8B4D → riskWarning）

该模块用于标识用户命中的高危标签，常作为风控策略中的“一票否决”依据。

totalRiskCounts

hasCriminalRecord

isKeyPerson

hitExecutionCase

hitCurrentOverdue

frequentApplicationRecent

3. 逾期与借贷行为统计（来自 DWBG8B4D → overdueRiskProduct）

hasUnsettledOverdue

currentOverdueAmount

currentOverdueInstitutionCount

totalLoanInstitutions

4. 司法涉诉详情（来自 FLXG0V4B → entout/sxbzxr）

sxbzxr

xgbzxr

criminal

dzzm

pcjg

civil

n_qsbdje

五、典型应用场景与业务价值

集成天远API的个人风险报告，可显著提升企业在多个关键场景下的风控效率与决策精度。

金融信贷全流程风险管理

• 贷前准入控制：结合

  fraudScore

  （反欺诈评分）和

  riskWarning

  中的“黑名单”字段（如公安前科、涉赌涉诈记录），实现对高风险用户的自动拦截。
• 授信定价优化：综合运用

  creditScore

  （信用评分）与

  overdueRiskProduct

  （历史还款表现）等指标，为用户制定差异化额度与利率策略。例如，信用分超过800且无逾期记录者可享受更低融资成本。

员工背景深度核查

在招聘财务、司机、高管等敏感职位时，可通过分析

riskWarning

isTrafficRelated

hasCriminalRecord

六、总结

天远个人风险报告API（COMBTY11）将个人的社会属性、法律背景及金融行为等多维度信息进行结构化整合，为开发人员提供了一套可直接集成的风控解决方案。该接口适用于多种业务场景，尤其在需要评估用户信用与风险的环节中表现出色。

在实际应用中，汽车租赁或设备租赁平台可借助相关数据模块实现大额租赁交易中的信任评估。例如，通过接入

leasingRiskAssessment

multCourtInfo

开发者集成建议：

合规先行：使用过程中必须确保

authorization_url

综合评分策略：避免仅依赖单一评分结果进行决策。推荐结合

fraudScore

creditScore

riskWarning

安全的数据存储方案：由于报告内容涉及敏感信息（如司法涉案记录、金融违约详情等），建议在本地存储时采取加密措施，或对展示内容进行脱敏处理，以保护用户隐私并满足信息安全规范。