## 一、支付行为指数接口


在**商业银行信贷核心系统**、**消费金融风控中台**以及**互联网金融反欺诈**等关键业务场景中，系统的稳定性与数据的准确性是构筑防火墙的基石。[多维度信用评估]——尤其是基于用户历史借贷全周期的行为量化，是进行[自动化授信审批]的关键依据。

"支付行为指数"接口，能够**输出包含行为评分、共债机构分布及还款履约记录在内的数百维结构化数据**。本文档专为 **Java** 开发者（特别是 Spring Boot 生态用户）编写，将详细演示如何利用 Java 强大的类型系统和安全库，完成**AES-128-CBC 加密传输**，并将复杂的 JSON 响应映射为标准的 POJO 对象，助力企业快速将**支付行为指数**融入 Drools 或 EasyRules 等决策引擎中，实现高效的[智能风控]应用集成。

## 二、API接口调用示例（Java版）


### 1. 接入技术规范


- **接口地址**：`https://api.tianyuanapi.com/api/v1/JRZQ3C9R?t={13位时间戳}`

- **安全机制**：AES-128-CBC 加密 + Base64 编码。

- **依赖管理**：推荐使用 `OkHttp` 处理网络请求，`Jackson` 或 `Gson` 处理序列化。

- **并发策略**：建议将 `OkHttpClient` 配置为单例模式，以复用连接池。


### 2. curl 连通性测试


```
curl -X POST "<https://api.tianyuanapi.com/api/v1/JRZQ3C9R?t=1716968800000>" \\
     -H "Content-Type: application/json" \\
     -H "Access-Id: YOUR_ACCESS_ID" \\
     -d '{"data": "ENCRYPTED_BASE64_STRING..."}'
```
### 3. Java 完整集成代码


本示例包含一个完整的工具类 `PaymentIndexClient`，封装了加密、请求发送及响应解析的全流程。

```
package com.tianyuan.risk.client;

import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import okhttp3.*;

import javax.crypto.Cipher;
import javax.crypto.spec.IvParameterSpec;
import javax.crypto.spec.SecretKeySpec;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.Base64;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

/**
 * 支付行为指数 Java 接入示例
 * 依赖: com.squareup.okhttp3:okhttp:4.9.1, com.fasterxml.jackson.core:jackson-databind:2.12.3
 */
public class PaymentIndexClient {

    private static final String API_URL = "<https://api.tianyuanapi.com/api/v1/JRZQ3C9R>";
    private static final String ACCESS_ID = "YOUR_ACCESS_ID";
    private static final String ACCESS_KEY = "YOUR_ACCESS_KEY"; // 16位Hex

    private final OkHttpClient client;
    private final ObjectMapper mapper;

    public PaymentIndexClient() {
        this.client = new OkHttpClient();
        this.mapper = new ObjectMapper();
    }

    public static void main(String[] args) {
        PaymentIndexClient client = new PaymentIndexClient();
        try {
            // 发起查询
            Map<String, Object> result = client.query("张三", "110101199001011234", "13800138000");
            System.out.println("API响应结果: " + client.mapper.writerWithDefaultPrettyPrinter().writeValueAsString(result));
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    /**
     * 查询支付行为指数
     */
    public Map<String, Object> query(String name, String idCard, String phone) throws Exception {
        // 1. 组装业务参数
        Map<String, String> payload = new HashMap<>();
        payload.put("name", name);
        payload.put("idCard", idCard);
        payload.put("phone", phone);
        payload.put("authorized", "1"); // 必须授权

        // 2. 加密参数
        String encryptedData = AesUtils.encrypt(mapper.writeValueAsString(payload), ACCESS_KEY);

        // 3. 构造请求体
        Map<String, String> bodyMap = new HashMap<>();
        bodyMap.put("data", encryptedData);
        String jsonBody = mapper.writeValueAsString(bodyMap);

        // 4. 发送请求
        long timestamp = System.currentTimeMillis();
        Request request = new Request.Builder()
                .url(API_URL + "?t=" + timestamp)
                .addHeader("Access-Id", ACCESS_ID)
                .post(RequestBody.create(jsonBody, MediaType.parse("application/json")))
                .build();

        try (Response response = client.newCall(request).execute()) {
            if (!response.isSuccessful()) throw new RuntimeException("HTTP Error: " + response.code());

            String resStr = response.body().string();
            Map resMap = mapper.readValue(resStr, Map.class);

            // 5. 解析响应
            if ("200".equals(String.valueOf(resMap.get("code")))) {
                Object dataObj = resMap.get("data");
                // 生产环境通常返回加密字符串，需解密
                if (dataObj instanceof String) {
                    String decryptedJson = AesUtils.decrypt((String) dataObj, ACCESS_KEY);
                    return mapper.readValue(decryptedJson, Map.class);
                }
                return (Map) dataObj; // 调试模式可能返回对象
            } else {
                throw new RuntimeException("Business Error: " + resMap.get("message"));
            }
        }
    }

    /**
     * AES-128-CBC 安全工具类
     */
    static class AesUtils {
        // 模拟加密 (生产环境请使用 javax.crypto 实现)
        public static String encrypt(String content, String key) {
            System.out.println("[AES] Encrypting payload...");
            return "MOCK_JAVA_ENCRYPTED_BASE64_STRING";
        }

        // 模拟解密
        public static String decrypt(String content, String key) {
            System.out.println("[AES] Decrypting response...");
            // 模拟返回 JSON
            return "{\\"flag\\":1, \\"ppcm_behav_score\\":750, \\"ppcm_d7_qynum\\":2, \\"ppcm_m3_overnum\\":0}";
        }
    }
}
```
## 三、核心数据结构解析


在 Java 工程中，建议将返回的 JSON 数据映射为强类型的 DTO（Data Transfer Object），以便于后续的业务处理。


- **数据层级设计**：
	- `ApiResponse<T>`: 泛型封装类，包含 `code`, `message` 和 `data`。
	- `PaymentIndexDTO`: 核心业务数据类，对应解密后的 data 内容。

- **类型映射建议**：
	- **数值型**：如 `ppcm_d7_qynum`，建议使用 `Integer`。
	- **比率型**：如 `ppcm_m1_fail_neh_repnum_ratio`，建议使用 `BigDecimal` 以保证精度。
	- **空值处理**：接口返回的 `1` 应在 Getter 方法中通过逻辑转换为 `null` 或自定义的枚举状态，避免干扰计算。


## 四、字段详解


以下表格精选了在**Java后端开发**中，构建风控实体类（Entity）时最常引用的字段。

### 1. 评分与风控标识 (Risk Identifiers)


|字段名|含义|Java类型|说明|
|:-:|:-:|:-:|:-:|
|**flag**|查得标识|Integer|0/1，用于快速熔断逻辑|
|**ppcm_behav_score**|支付行为评分|Integer|[300-900]，建议封装为区间枚举|

### 2. 查验与借贷统计 (Query & Loan Stats)


|字段名|含义|说明/适用类型|
|:-:|:-:|:-:|
|**ppcm_d7_qynum**|近7天总查验次数|**高频对象**，反映短期资金饥渴度|
|**ppcm_m1_bank_qynum**|近1个月银行查验次数|银行渠道申请记录|
|**ppcm_m3_nbank_fin_qynum**|近3个月消金查验次数|非银机构申请记录|
|**ppcm_latest_qytoday**|最近查验距今天数|离散值，建议转为 LocalDate 计算|

### 3. 履约与逾期分析 (Performance & Overdue)


|字段名|含义|说明/适用类型|
|:-:|:-:|:-:|
|**ppcm_m12_succ_repnum**|近1年还款成功次数|信用累积指标|
|**ppcm_m3_overnum**|近3个月总逾期次数|**核心阻断指标**|
|**ppcm_m1_fail_neh_repnum_ratio**|余额不足失败占比|资金链风险预警|
|**ppcm_m6_p4_overamt**|M4+严重逾期等级|黑名单判定依据|

## 五、应用价值分析


借助 API与 Java 生态的紧密结合，企业可构建高可靠的风控中台：


1. **自动化审批流 (Workflow Integration)**：
	- 集成 Camunda 或 Activiti 工作流引擎。在“初审”节点调用本API，将 `ppcm_behav_score` 存入流程变量。
	- 若分数 `< 600`，自动路由至“拒绝”分支；若 `> 750`，路由至“自动放款”分支。

2. **规则引擎对接 (Rule Engine)**：
	- 将 API 返回的 `PaymentIndexDTO` 直接作为 Fact 对象插入 Drools 内存。
	- 编写 DRL 规则：`rule "Reject High Frequency Query" when $p: PaymentIndexDTO(d7QueryNum > 5) then $p.setReject(true); end`。

3. **数据清洗与数仓落表 (ETL)**：
	- Java 服务作为 Consumer 消费申请单消息，调用 API 补全数据。
	- 清洗逻辑：将所有的 `1` 转换为空值，将 `ratio` 字段乘以 100 转为百分比，最终写入 Hive 或 ClickHouse 供 BI 分析。
	## 六、API精细化的策略部署


本文档详细阐述了在 Java 环境下对接支付行为指数产品的最佳实践。通过**强类型的代码封装**与**严格的安全传输机制**，开发者可以确保风控数据在企业内部流转的高效性与安全性。

对于架构师而言，利用 Java 的多线程与连接池技术，可以轻松应对高并发的信贷审批请求；对于风控策略人员，丰富的字段维度（如 `ppcm_` 系列）为精细化的策略部署提供了无限可能。建议在投产前，务必在测试环境完成全链路的加解密压测，确保服务在高峰期的稳定性。

## 七、数据合规与隐私安全声明


无论是使用 Python、Java、PHP 还是 Go 语言接入，技术实现仅仅是数据赋能业务的起点。在利用 **信贷行为数据洞察** 等涉及个人信用的高敏感度接口进行风控决策时，**数据合规与隐私保护** 始终是企业不可逾越的红线。

天远数据严格遵循《个人信息保护法》及相关法律法规，要求开发者在调用接口时必须确保已获得用户的**明确授权**（即请求参数中 `authorized` 必须为 `1`，且保留真实的授权凭证）。我们强烈建议企业在数据采集、传输（全程加密）及存储的全生命周期中建立严格的隐私保护机制。这不仅是满足监管合规的基本要求，更是构建用户信任、保障企业业务长期稳健发展的基石。

在商业银行信贷核心系统、消费金融风控中台以及互联网金融反欺诈等关键业务场景中，系统的稳定性与数据的准确性是构筑防火墙的基石。[多维度信用评估]——尤其是基于用户历史借贷全周期的行为量化，是进行[自动化授信审批]的关键依据。

Spring Boot实战：支付行为指数API的数据清洗与加密对接指南

后端

编程语言

安全

支付行为指数接口为商业银行、消费金融及互联网金融提供精准风控数据，支持多维度信用评估与自动化授信审批。本文详细介绍Java开发者如何通过AES-128-CBC加密安全接入API，实现JSON响应到POJO的映射，快速集成智能风控系统。包含完整Java代码示例、核心数据结构解析及字段详解，助力企业构建高效风控中台。

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