新质生产力赋能高速公路稽核管理提质增效典型案例

　　一、案例背景

　　随着我国高速公路路网不断延伸、机动车保有量持续增长，路网通行量逐年攀升，收费交易数据呈指数级增长，传统的人工稽核模式已难以适配新形势下高速公路精细化、智能化管理需求。

　　山东高速济南发展有限公司所辖路段，日均产生通行流水约22万条。长期以来，稽核工作依赖人工逐条筛查、逐笔核对通行数据，单条流水人工核查平均耗时约20秒，不仅劳动强度大、重复性强，且易因疲劳导致漏查、误判，稽核质量稳定性不足。同时，车辆缴费异常、车型不符、登记信息不一致、ETC绑定错误等问题发现滞后。异常车辆再次驶入高速时，易触发二次核查，造成车道拥堵、通行受阻，既降低驾乘出行体验，也加重一线运营人员工作压力。

　　立足国家大力发展新质生产力、推动交通行业数字化智能化转型的政策导向，为破解传统稽核痛点、落实提质增效与便民利民目标，公司依托大数据、人工智能、自动化技术，搭建智能稽核机器人系统，构建“数据自动归集、智能精准识别、事后主动提醒、源头化解风险”的新型稽核模式，推动稽核工作从“人工、滞后、被动”向“智能、精准、主动”全面转型。

　　二、主要做法

　　(一)构建一体化数据底座，夯实智能稽核基础

　　打破数据壁垒，整合所辖路段联网收费、ETC发行、门架交易、出入口通行、车辆称重等多源数据，统一数据标准、口径和质量管控，完成数据清洗、去重、关联匹配，建立覆盖车辆通行全链条的一体化数据资源池，形成完整车辆通行档案。

　　依托Python与分布式计算架构，搭建智能数据处理平台，实现海量数据实时采集、自动归集、动态更新、高效运算，无需人工干预完成预处理，解决传统模式数据分散、整理耗时、质量不稳等问题，为智能筛查提供高质量数据支撑。

　　(二)研发智能筛查引擎，实现全流程自动化稽核

　　梳理固化成熟稽核规则、一线业务经验及标准化判定标准，将人工稽核逻辑转化为可迭代优化的算法模型，嵌入智能稽核机器人系统，打造自动化筛查引擎，替代人工逐条筛查工作。

　　系统实现7×24小时不间断运行，实时处理全量通行流水、收费交易、门架记录、称重信息，自动完成流水筛查、异常比对、信息校验、计费核对等工作，精准识别缴费金额异常、车辆信息不符、车型分类错误、称重异常、ETC状态异常等问题。同步自动截取证据、生成异常记录、标注异常类型，替代80%以上重复性人工操作，从源头降低稽核人员劳动强度。

　　(三)建立多维识别体系，提升异常识别精准度

　　建立全要素、全周期、多维度的异常判定体系，对车辆入口、出口、行驶路径、通行时间、缴费费用、车型信息、称重数据、ETC状态等关键要素开展交叉校验，形成标准化判定库，明确各类异常的识别条件、判定阈值与分类标准。

　　通过系统自动识别，将异常划分为四大类，一是缴费金额异常，含少缴、漏缴费用;二是车辆信息异常，含车牌、车型、ETC绑定信息不符;三是通行数据异常，含路径缺失、时间异常、门架交易记录不全、称重数据异常;四是设备状态异常，含ETC失效、OBU故障。为每类异常生成唯一识别标签，明确处置优先级，确保异常识别不漏判、不误判、全覆盖。

　　(四)创新事后提醒机制，推动问题闭环整改

　　针对传统稽核模式中联系车主难、异常问题反复出现等痛点，建立事后定向提醒、多渠道触达、闭环化管理机制，从源头化解车辆后续通行风险。

　　1.精准匹配车主信息。通过车牌、ETC编号，关联车主预留联系方式，保障提醒信息精准送达。

　　2.多渠道推送提醒。支持电话、短信等推送方式，采用标准化模板，清晰告知异常类型、涉事路段、异常原因及办理渠道，简洁易懂。

　　3.闭环跟踪整改。搭建问题专项处理台账，全程记录提醒状态、车主反馈、费用补缴、信息更正及办理结果，形成“识别—提醒—沟通—跟踪—确认—归档”的完整工作链条，确保异常问题事事有落实、件件有闭环。

　　(五)灵活配置运行模式，适配多元管理场景

　　结合不同路段、时段、车流量的差异化管理需求，系统支持多模式、可定制化配置，提升管理适配性与灵活性。

　　1.多设备模式。可灵活切换一机多站、一机单站运行模式，优化设备资源配置，提升筛查效率。

　　2.多周期筛查。支持5分钟刷新的实时动态筛查，也可自定义高峰、夜间、节假日等重点时段筛查，兼顾日常效率与重点管控。

　　3.分级提醒策略。对一般异常常规跟进、重点异常高频提醒、紧急异常专人对接，平衡处置效果与管理成本。

　　三、实施成效

　　(一)稽核效率大幅提升，工作质量显著改善

　　智能稽核机器人系统实现高速公路通行数据全流程自动化、智能化处理，稽核工作效率与质量实现跨越式提升。系统上线后，单条通行流水筛查耗时从人工20秒压缩至4秒，筛查效率提升4倍;异常信息从识别到生成记录耗时从人工50秒缩短至10秒，响应效率同步提升4倍，日均可高效处理20万条以上通行数据，完全适配高速路网海量、高频、动态的数据处理需求。

　　依托智能算法与多维识别体系，异常识别准确率稳定保持在85%以上，有效减少人工漏判、误判、错判问题，稽核工作标准化、规范化、精准化水平显著提高，稽核结果客观公正，为高速公路收费合规管理、通行秩序维护、运营效益保障提供坚实支撑。

　　(二)人工劳动强度明显降低，人力资源配置持续优化

　　系统全面替代人工完成数据归集、流水筛查、异常比对、证据整理等重复性、事务性、机械性工作，彻底改变稽核人员高强度、长时间、疲劳化作业状态，一线稽核人员劳动强度降低60%以上，有效缓解人力紧张、人员疲劳、工作压力大等突出问题。

　　稽核人员工作重心从烦琐机械劳动，转向复杂异常分析、车主沟通协调、规则优化完善、管理决策支撑、服务质量提升等高价值工作，人力资源配置更趋科学合理，人员职业价值感、工作积极性显著增强，队伍稳定性与专业能力持续提升，为高速公路运营管理高质量发展提供人才保障。

　　(三)异常追溯处置能力增强，后续通行风险有效化解

　　依托全量数据比对、多维智能识别与完整证据链留存，系统精准识别各类稽核异常，异常类型划分清晰、证据链完整规范、责任界定明确，有效解决传统模式下“发现滞后、线索零散、追溯困难、责任不清、处置乏力”等痛点，异常追溯效率、处置能力大幅提升。

　　通过多渠道事后提醒、精准化沟通服务与全流程闭环跟踪，车主信息更正率、异常费用补缴率明显提升，大量长期积压的历史遗留问题得到化解。车辆因历史异常记录触发后续核查、通行受阻的情况大幅减少，有效避免了车道拥堵、驾乘投诉等问题，路网通行秩序安全顺畅，驾乘出行体验持续优化，服务满意度显著提升。

　　(四)数据驱动管理水平升级，科学决策支撑能力提升

　　系统运行过程中，持续沉淀海量通行、筛查、异常数据，形成优质数据资产。搭建数据可视化平台，对各类数据开展深度分析、多维统计、直观呈现，实时展示通行流量分布、异常类型占比、高发路段、高发时段等关键指标，生成数据看板、统计报表与分析报告，为高速公路路网规划、流量调控、收费政策优化、稽核规则完善、服务措施改进、资源配置调整提供精准、全面、及时的数据支撑。

　　推动高速公路运营管理从经验驱动、人工判断，向数据驱动、智能决策转变，管理决策更科学、精准、高效，管理措施更具针对性、有效性、前瞻性，全面提升高速公路运营管理精细化、智能化、现代化水平。

　　四、案例启示

　　本案例实践表明，在新质生产力发展背景下，以科技创新为引领、数字化智能化为核心、解决实际痛点为导向，用新技术、新模式重构高速公路稽核管理体系，是破解传统管理难题、提质增效、优化服务、防范风险的有效路径。

　　济南发展公司通过建设智能稽核机器人系统，实现稽核效率提升、人工负担降低、识别精度提高、风险有效化解、服务持续优化、管理科学升级等多重成效，为高速公路稽核管理数字化、智能化转型提供了可复制、可推广、可借鉴的实践经验，也为交通运输领域新质生产力落地应用提供了典型示范。

　　下一步，公司将持续深化技术创新与应用迭代，优化智能算法模型，提升异常识别精准度;深化多源数据融合共享，完善数据治理体系，强化数据安全与隐私保护;优化提醒推送机制，提升车主触达率与响应率;拓展系统应用场景，推动智能稽核与收费管理、路网调度、服务提升、风险防控等业务深度融合，持续释放技术赋能价值，全面提升高速公路运营管理现代化水平，助力交通强国建设。