客戶問題

高速公路聯網運營產生海量收費和通行數據，逃費行為往往跨路段、跨系統發生。人工稽核需要在門架、收費站、牌識、ETC、治超和軌跡數據之間反復核對，存在發現慢、證據分散、工單優先級不清和追繳過程難復盤等問題。

數智稽核需要將收費規則、車輛通行行為和多源時空數據結合起來，既提高異常發現能力，也要形成可解釋、可復核、可追溯的證據鏈。

方案方法

方案以明樹數智稽核系統為載體，建立“數據接入—異常篩查—行為分析—路徑還原—證據固化—工單處置—成效復盤”的閉環。系統既可服務日常工單，也可從海量通行記錄中主動發現潛在逃費車輛。

接入收費站入口與出口數據、門架計費與牌識、清分拆分、ETC與OBU發行、收費站稱重、治超流水和貨車軌跡等數據，統一車輛、時間、地點、車型和交易口徑。

根據收費規則和歷史案例抽取規則外異常值，并匯集已有工單涉及車輛的相關記錄。

融合收費、牌識、稱重和軌跡信息，建立車輛路徑、通行特征和行為標簽。

基于行為特征模型記錄不同逃費行為的風險概率和狀態，對車輛進行排序并支持優先派單。

模型覆蓋車型異常、通行介質異常、闖關跟車、甩掛換掛、假冒優惠、稱重異常、超時車、惡意U/J行駛和有入無出等行為。系統還原車輛實際路徑，關聯圖像與交易記錄，計算應補金額，形成可供人工復核的車輛臺賬和證據材料。

稽核人員可在系統中完成名單審核、工單流轉、追繳記錄和結果反饋。處置結果持續回流模型與案例庫，用于優化規則、調整優先級并分析稽核成效。

本方案基于明樹既有項目經驗和行業實踐形成。面向具體項目時，將結合客戶的業務目標、現狀基礎、管理邊界和實施條件，進一步確定建設范圍、工作計劃與成果深度。