多头借贷风险接口接入方法与实战场景解析

用户11800419

发布于 2025-11-03 11:53:28

1180

一、多头借贷风险API

在信贷风控评估、消费金融授信、互联网借贷监控、反欺诈风险控制、银行信贷审批等场景中，多头借贷行为的识别与评估是判断用户信用风险的重要依据。

多头借贷风险API能够基于全国自然人多头借贷信息，通过多机构贷款趋势、还款行为、逾期状态及金额区间映射模型，实现对借贷行为的全维度风险评估。

本文将作为一份详细的开发者文档，介绍该API的调用方法、请求示例、数据结构和字段解析，帮助企业与开发者快速对接API，实现信贷系统与风控引擎的智能化数据融合与风控自动化。

二、API接口调用示例

1. 接口信息

接口名称：多头借贷风险API
请求方式：POST
接口地址： https://api.tianyuanapi.com/api/v1/JRZQ9E2A?t={13位时间戳}
请求头参数：
- Access-Id：天远API提供的账号身份标识
- Content-Type：application/json

2. 请求体格式

请求参数需AES-128-CBC加密后再Base64编码，加密内容如下：

{
  "mobile_no": "string",
  "id_card": "string",
  "name": "string",
  "auth_authorize_file_code": "string"
}

请求示例体：

{
  "data": "xxxx(base64)"
}

3. Curl示例

curl -X POST "https://api.tianyuanapi.com/api/v1/JRZQ9E2A?t=1730198372111" \
-H "Access-Id: your_access_id" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
  "data": "Base64EncodedEncryptedData"
}'

4. Python示例（含加密解密逻辑与异常处理）

import requests
import base64
from Crypto.Cipher import AES
from Crypto.Util.Padding import pad, unpad
import os
import json

API_URL = "https://api.tianyuanapi.com/api/v1/JRZQ9E2A?t=1730198372111"
ACCESS_ID = "your_access_id"
ACCESS_KEY = b"your_access_key_16b"  # 16字节密钥

def encrypt_aes(data, key):
    """使用AES-CBC加密并Base64编码"""
    iv = os.urandom(16)
    cipher = AES.new(key, AES.MODE_CBC, iv)
    encrypted = cipher.encrypt(pad(data.encode(), AES.block_size))
    return base64.b64encode(iv + encrypted).decode()

def decrypt_aes(encoded_data, key):
    """解密Base64字符串"""
    raw = base64.b64decode(encoded_data)
    iv = raw[:16]
    cipher = AES.new(key, AES.MODE_CBC, iv)
    decrypted = unpad(cipher.decrypt(raw[16:]), AES.block_size)
    return decrypted.decode()

payload = {
    "mobile_no": "13800000000",
    "id_card": "110101199001010000",
    "name": "张三",
    "auth_authorize_file_code": "AUTH202511"
}

try:
    encrypted_data = encrypt_aes(json.dumps(payload), ACCESS_KEY)
    response = requests.post(
        API_URL,
        headers={"Access-Id": ACCESS_ID, "Content-Type": "application/json"},
        json={"data": encrypted_data},
        timeout=15
    )

    resp_json = response.json()
    if resp_json.get("code") == 200:
        decrypted_data = decrypt_aes(resp_json["data"], ACCESS_KEY)
        print("解密后的数据:", decrypted_data)
    else:
        print(f"接口返回错误: {resp_json.get('message')}")

except requests.exceptions.RequestException as e:
    print("请求异常:", e)
except Exception as e:
    print("系统异常:", e)

三、核心数据结构解析

返回结构中，data字段经过AES加密，解密后为包含贷款机构数、还款次数、交易金额、逾期状态及信用分数等内容的JSON数据。

核心层级如下：

{
  "xyp_cpl0001": "贷款总机构数",
  "xyp_cpl0044": "当前是否存在逾期未结清",
  "xyp_cpl0081": "信用风险评分",
  "xyp_model_score_high": "小额网贷分V1",
  "xyp_model_score_mid": "小额分期分V1",
  "xyp_model_score_low": "中大额分期分V1",
  ...
}

其中：

xyp_cpl 系列字段代表统计型指标（机构数、金额、笔数）；
xyp_model_score 系列字段代表风险模型评分；
xyp_t01、xyp_t02 系列为交易金额、笔数、还款率类复合计算指标。

四、字段详解（示例模块）

1. 借贷统计字段

字段名	含义	说明
xyp_cpl0001	贷款总机构数	借款人涉及的贷款机构数量
xyp_cpl0002	已结清机构数	完成还款的机构数量
xyp_cpl0044	当前是否存在逾期未结清	1=逾期，0=未逾期
xyp_cpl0070	最近1天贷款机构数	过去24小时内的放款机构数量
xyp_cpl0011	最近30天贷款机构数	近30日活跃贷款机构数量

2. 信用评分字段

字段名	含义	说明
xyp_cpl0081	信用风险评分	范围0-1，分值越高风险越大
xyp_cpl0082	履约金额综合指数	金额维度的履约表现指数
xyp_cpl0083	履约笔数综合指数	笔数维度的履约表现指数
xyp_model_score_high	小额网贷分V1	范围350-950，越高越安全
xyp_model_score_mid	小额分期分V1	范围350-950
xyp_model_score_low	中大额分期分V1	范围350-950

五、应用价值分析

1. 金融风控系统集成

该API可直接嵌入贷款审批系统，实现用户多头借贷行为检测、逾期预警与信贷额度调整。

2. 反欺诈与合规审查

通过多维交叉比对机制，能够识别异常借贷频次与虚假申请行为，为金融机构提供更精准的风控决策。

3. 消费金融与征信增强

结合模型分（xypmodel_score*）指标，企业可将其纳入信用分层体系，用于自动化审批与贷后监控。

4. 数据分析与预测建模

开放字段覆盖贷款周期、金额区间、成功笔数等，可为数据科学团队提供多头借贷行为特征输入，助力风控建模。

多头借贷风险API为企业提供了标准化、加密安全的数据查询接口，帮助开发者快速集成信贷风控功能。其通过多维指标体系构建个人借贷行为画像，结合AES加密通信机制，既保障数据安全，又提升风控决策的精度。

对于金融科技、消费信贷、互联网银行等机构而言，该API不仅是风险识别的重要工具，也是信贷决策自动化与反欺诈体系的关键数据源。

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