中交云南嵩昆高速应用案例

项目背景

自全国高速公路实现“收费一张网”运营以来，部级稽核工单数量激增。由于逃费方式日益多样、数据量持续上涨、分析难度不断增加，稽核工作对稽核人员提出了更高要求，收费管理与出行服务面临新的机遇与挑战。

逃费损失占比高，堵漏增收空间大

据明树数据研究，每年偷逃漏通行费损失约为通行费收入总量的1.5%—5%，在造成通行费损失的同时，严重影响高速公路正常运营与通行。通过传统稽核方式，稽核收入占通行费总收入的比重约为0.5%，而交通运输部及各省普遍认为该比重应在10%以上，堵漏增收空间巨大。

传统稽核方式效率偏低

传统稽核方式下，存在数据孤岛、人工效率较低等问题：稽核工单处理以人工为主（约90%），证据链查询依赖人工（约60%），行为分析主要依靠人工查询与分析（约80%），严重制约稽核收入的增长。

客户诉求

中交云南嵩昆高速路段同样面临部级稽核工单量大、稽核人员工作强度高、追缴效率亟待提升的问题，希望通过数智化手段提升稽核效率与追缴收入，保障高速公路通行费“颗粒归仓”。

解决方案

明树数据提出以数据为核心、以高新技术为工具、以业务需求为指导的高速公路数智稽核解决方案，通过科技创新进一步提升收费管理效率和通行服务水平，保障高速公路通行费“颗粒归仓”。

多源数据融合，夯实稽核数据底座

汇聚车道收费数据（收费站出口、入口数据）、门架计费数据与牌识数据、ETC与OBU发行数据、通行费清分与拆分数据、全省治超数据与治超牌识数据、大货车轨迹数据、收费站车型识别设备数据、收费站治超数据与治超站流水数据等八类数据，开展多源数据融合，为稽核分析提供数据支撑。

逃费行为建模，多维AI稽核

基于五类通行行为（车型类：大车小标、货改客；通行介质类：无卡丢卡、屏蔽卡、同车倒卡、异车倒卡；违规类：闯关跟车、甩挂换挂、假冒绿通军警等；称重类：跳磅冲秤、走S形；其他类：有入无出、超时车、恶意U/J行驶），综合运用路径还原、机器学习、图像识别、神经网络等技术，从海量数据中挖掘车辆逃费行为特征，还原车辆实际通行路径，不断提高稽核追缴成功率，形成稽核业务闭环“一张网”。

RPA自动化工单处理

“明树数智稽核”工单协查系统以RPA机器人流程自动化技术为核心，以非侵入的方式通过配置应用逻辑，模拟稽核员对部稽核平台、省稽核平台日常稽核工单的处理业务流程和操作，自动完成稽核工单的评估判断、取证、计费、提交全流程。系统可全天候7×24小时或闲时（如夜间）运行，平均日处理工单数可达400+，有效降低部稽核平台负载、减少后台工作量、节省人力成本。

稽核分析与证据链管理

建立多种通行数据异常库、车辆通行库、可疑车辆信用库等台账；产出逃费可疑名单（含车牌、出入口信息、通行费欠费、通行轨迹信息等）；根据车辆可疑信息与证据链相关信息进行绑定，形成可疑车辆信息台账、证据标定与闭环证据链；对多次逃费且未补缴通行费的车辆纳入黑名单。稽核台账对年度逃费车辆、逃费类型TOP值、年度各路段逃费趋势进行聚合与可视化分析，支持按需求查询与下载，深入挖掘交通数据价值。

实施结果

合作与部署历程

“明树数智稽核”工单协查系统于2023年底在中交云南高速公路有限公司嵩昆高速路段开展为期一年的试点应用，2025年3月正式签订合作协议，并于2026年4月完成续签；2026年6月，因业主方工单处理需求扩大，双方正持续沟通系统扩建部署、功能升级项目。

工单处理成效显著

截至2026年8月，嵩昆管理处通过系统累计处置稽核工单26418条、涉及金额71.909万元，工单整体处理准确率达98%以上，部分稽核模型准确率可达100%。系统支持7×24小时全天候稳定运行，可根据业务需要开展定时任务及夜间闲时调度作业，日均工单处理能力达400条以上。

系统稳定运行，支撑堵漏增收

系统长期运行情况充分验证了其在大批量、常态化稽核业务场景下的稳定处置能力，为高速公路收费稽核、堵漏增收及业务管理提供了有力的数据和技术支撑，有效降低稽核员工作强度、节省运营成本。

稽核增收潜力（模型测算）

基于多年稽核打逃经验与模型测算，年通行费总收入约100亿元的高速公路运营企业，通过治理“大车小标”“有入无出”“屏蔽设备”三类高频逃费行为，可实现潜在稽核收入约7亿元（约占通行费总收入7%），具备显著的堵漏增收空间。

多省部署验证

系统此前已在陕西、广西等多省高速公路运营公司试点运行，部署使用效果反馈良好；后续规划向河南、湖北、吉林、贵州等省份推广，并持续迭代增加更多工单类型，进一步提高稽核运营和管理水平。