## 一、数据驱动决策：消费交易特征API的核心价值

在金融信贷风控、新零售会员运营、电商精准推荐以及互联网实名验证等众多场景中，用户真实的消费能力与交易偏好是进行用户画像构建的关键依据。传统的用户数据往往维度单一，无法还原用户的动态消费行为。"消费交易特征" API，作为一款面向开发者的高级数据服务，能够通过实时或离线分析用户的金额、时间、场景、频次等交易数据，提取出如消费能力评分、行业偏好、风险倾向等高价值特征标签。

本文将作为一份详细的开发文档，深入剖析此API的接入流程，详细解读其返回的160+个核心特征字段含义，并提供完整的 **API代码** 调用示例，帮助开发者快速将这一强大的数据分析能力集成至自有的业务系统中，实现更深层次的数据分析与企业风控应用集成。


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## 二、API接口调用示例与接入指南

本章节将演示如何通过标准HTTP请求对接消费交易特征API。请注意，为了保障数据安全，API采用了严格的AES-128加密机制，开发者在对接时需严格遵循加密规范。

### 1. 接口基础信息

- **接口地址**：`https://api.tianyuanapi.com/api/v1/JRZQ1E7B`

- **请求方式**：POST

- **请求头**：`Access-Id` (必填，您的账号Access-Id)

- **加密机制**：AES-128 CBC模式，PKCS7填充，16字节IV（随机生成）。


### 2. cURL 调用示例

cURL是调试API最直接的工具。由于请求体需要加密，以下示例假设您已经获取了加密后的 `data` 字符串。

Bash

```
curl -X POST "<https://api.tianyuanapi.com/api/v1/JRZQ1E7B?t=1716345678901>" \\
     -H "Content-Type: application/json" \\
     -H "Access-Id: YOUR_ACCESS_ID" \\
     -d '{
           "data": "BASE64_ENCRYPTED_STRING_HERE"
         }'
```
### 3. Python 调用代码示例 (生产级参考)

以下代码展示了完整的调用流程，包含异常处理与数据解密逻辑框架。

Python

```
import requests
import json
import time
import base64
# 注意：实际生产环境中需引入 Crypto.Cipher 进行 AES 加解密
# from Crypto.Cipher import AES
# from Crypto.Util.Padding import pad, unpad

class TianyuanAPIService:
    def __init__(self, access_id, access_key):
        self.base_url = "<https://api.tianyuanapi.com/api/v1/JRZQ1E7B>"
        self.access_id = access_id
        self.access_key = access_key  # 16进制字符串

    def _encrypt_data(self, payload_dict):
        """
        加密逻辑说明：
        1. AES-128 CBC模式，PKCS7填充
        2. IV为随机16字节
        3. 结果 = IV + 密文，最后进行Base64编码
        此处为占位函数，请根据官方文档实现具体AES逻辑
        """
        # 模拟加密返回
        print(f"[Process] Encrypting parameters: {payload_dict}")
        return "模拟的Base64加密字符串"

    def _decrypt_data(self, encrypted_str):
        """
        解密逻辑说明：
        1. Base64解码
        2. 提取前16字节作为IV
        3. AES-128 CBC解密剩余数据
        4. 去除PKCS7填充
        """
        # 模拟解密返回
        return json.dumps({
            "tap001": "3", 
            "tap028": "650",
            "tap005": "SHOP"
        })

    def get_transaction_features(self, name, id_card, mobile, authorized="1"):
        headers = {
            "Access-Id": self.access_id
        }
        
        # 构造原始请求参数
        params = {
            "name": name,
            "id_card": id_card,
            "mobile_no": mobile,
            "authorized": authorized
        }

        try:
            # 1. 加密请求数据
            encrypted_data = self._encrypt_data(params)
            payload = {"data": encrypted_data}
            
            # 2. 发起 POST 请求
            timestamp = int(time.time() * 1000)
            url = f"{self.base_url}?t={timestamp}"
            
            response = requests.post(url, headers=headers, json=payload, timeout=5)
            response_json = response.json()

            # 3. 处理响应
            if response.status_code == 200:
                if response_json.get("code") == 0:
                    # 业务成功，解密数据
                    encrypted_resp_data = response_json.get("data")
                    decrypted_str = self._decrypt_data(encrypted_resp_data)
                    return json.loads(decrypted_str)
                else:
                    print(f"[Error] API Business Error: {response_json.get('message')}")
                    return None
            else:
                print(f"[Error] HTTP Error: {response.status_code}")
                return None

        except Exception as e:
            print(f"[Exception] Request failed: {str(e)}")
            return None

# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    service = TianyuanAPIService(access_id="YOUR_ID", access_key="YOUR_KEY")
    result = service.get_transaction_features(
        name="张三", 
        id_card="110101199001011234", 
        mobile="13800138000"
    )
    
    if result:
        print("API 返回特征数据：", result)
```


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## 三、核心数据结构解析

API的返回值设计非常扁平化，便于大数据存储与清洗。解密后的 `data` 字段是一个包含约160个键值对的JSON对象。为了方便理解，我们可以将这些字段分为以下几个核心维度：

1. **基础画像维度**：包含卡数量、手机号数量、初次交易时间等。

2. **交易统计维度**：涵盖日/月/年的交易总额、频次、最大金额及平均值。

3. **行业消费维度**：细分为生活购物、出行旅游、金融投资、教育培训、娱乐服务等行业的消费分布。

4. **支付习惯维度**：借记卡与贷记卡的使用比例、工作日与非工作日的交易偏好。

5. **价值评分维度**：核心的消费能力评分（tap028）及用户分层标签。


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## 四、字段详解（部分核心字段）

由于接口返回字段多达160+项，以下表格列举了开发中最高频使用的核心字段。**注意：** 大部分金额和频次字段采用“区间化输出”（Mapped Output），具体数值需对照5.2映射词典。

### 1. 基础概况与评分

|**字段名**|**含义**|**说明/映射逻辑**|
|:-:|:-:|:-:|
|**tap001**|名下常用卡数量|返回区间代码（如1代表0-2张），反映账户活跃广度|
|**tap003**|最近一次成功交易时间|格式：yyyy-MM-dd|
|**tap028**|**消费能力评分**|核心字段。200分(无交易) ~ 900分(高价值)，直接反映购买力|
|**tap029**|用户标签|返回代码A-H，例如 D代表“高价值日间交易用户”|
|**tap030**|个人消费偏好|返回行业码，如 SHOP(购物), TRV(旅游), FIN(理财)|

### 2. 交易统计特征 (近12个月)

|**字段名**|**含义**|**说明**|
|:-:|:-:|:-:|
|**tap013**|历史交易总金额|区间映射，衡量长期价值|
|**tap015**|支付成功率|浮点数，用于判断交易风险稳定性|
|**tap036**|近12个月交易笔数|活跃度指标，区间映射|
|**tap054**|最高单笔交易金额|衡量用户的单次最大消费潜力|
|**tap061**|平均单笔交易金额|客单价估算，区间映射|

### 3. 行业细分特征

|**字段名**|**含义**|**适用场景**|
|:-:|:-:|:-:|
|**tap016**|交易笔数最多的行业|用户兴趣点定位|
|**tap046**|生活购物类交易商户数|判断是否为“剁手党”|
|**tap122**|贷记卡金融类消费金额|评估信贷需求与负债倾向|
|**tap137**|出行旅游类大额交易笔数|筛选高净值商旅用户（金额>10000+）|

>开发提示：在处理如 tap007 (单日最高交易额) 等字段时，返回的 "1", "2", "3" 等数字并非实际金额，而是代表如 "(0, 500]", "[500, 1000)" 等区间。开发者需在代码中维护映射字典表（参考API文档5.2章节）。


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## 五、应用价值分析

通过集成消费交易特征API，企业可以在以下场景中释放数据价值：

### 1. 智能化风控系统

利用 `tap015`（支付成功率）、`tap004`（最近一次交易金额）以及 `tap101`（贷记卡交易额），风控引擎可以快速识别“白户”或“高风险异常交易户”。例如，一个没有任何历史交易记录（tap028=200）但申请大额信贷的用户，系统可自动触发人工审核预警。

### 2. 精准营销与客群分层

结合 `tap005`（最近一级行业）和 `tap030`（个人消费偏好），运营系统可以将用户划分为“理财偏好型”、“商旅高频型”或“日常购物型”。对于“商旅高频型”用户（tap137数值高），推送高端酒店或航空联名卡广告，转化率将显著高于通投。

### 3. 存量客户价值挖掘

通过分析 `tap009`（最高单月交易额）和 `tap013`（历史总金额），企业可以识别出潜在的高净值沉睡客户。利用 `tap094`（非工作日交易额）特征，可以判断用户是上班族还是自由职业者，从而在合适的时间段发送营销触达。


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## 六、构建智能化风控与营销闭环

消费交易特征API 不仅仅是一个数据查询接口，它是企业连接用户真实行为的桥梁。通过对160+个维度的深度挖掘，开发者可以轻松构建出立体、动态的用户画像。

无论是为了降低金融业务的坏账率，还是为了提升电商平台的复购率，API提供的标准化、高安全性的数据服务，都是技术团队实现业务增长的有力工具。建议开发者在接入时，重点关注数据解密的安全性与字段映射的准确性，充分利用其丰富的标签体系赋能业务创新。

在金融信贷风控、新零售会员运营、电商精准推荐以及互联网实名验证等众多场景中，用户真实的消费能力与交易偏好是进行用户画像构建的关键依据。传统的用户数据往往维度单一，无法还原用户的动态消费行为。"消费交易特征" API，作为一款面向开发者的高级数据服务，能够通过实时或离线分析用户的金额、时间、场景、频次等交易数据，提取出如消费能力评分、行业偏好、风险倾向等高价值特征标签。

Python实现消费交易特征API对接：从数据加密到风险画像构建

在金融信贷风控、新零售会员运营、电商精准推荐以及互联网实名验证等众多场景中，用户真实的消费能力与交易偏好是进行用户画像构建的关键依据。传统的用户数据往往维度单一，无法还原用户的动态消费行为。"天远消费交易特征" API，作为一款面向开发者的高级数据服务，能够通过实时或离线分析用户的金额、时间、场景、频次等交易数据，提取出如消费能力评分、行业偏好、风险倾向等高价值特征标签。

数据库

消费交易特征API提供160+维度的用户交易数据分析，支持金融风控、精准营销等场景。通过AES-128加密接口获取消费能力评分、行业偏好等关键特征，帮助开发者快速构建用户画像。包含Python调用示例、核心字段解析及行业应用方案，提升企业数据决策能力。

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