客户问题

高速公路联网运营产生海量收费和通行数据，逃费行为往往跨路段、跨系统发生。人工稽核需要在门架、收费站、牌识、ETC、治超和轨迹数据之间反复核对，存在发现慢、证据分散、工单优先级不清和追缴过程难复盘等问题。

数智稽核需要将收费规则、车辆通行行为和多源时空数据结合起来，既提高异常发现能力，也要形成可解释、可复核、可追溯的证据链。

方案方法

方案以明树数智稽核系统为载体，建立“数据接入—异常筛查—行为分析—路径还原—证据固化—工单处置—成效复盘”的闭环。系统既可服务日常工单，也可从海量通行记录中主动发现潜在逃费车辆。

接入收费站入口与出口数据、门架计费与牌识、清分拆分、ETC与OBU发行、收费站称重、治超流水和货车轨迹等数据，统一车辆、时间、地点、车型和交易口径。

根据收费规则和历史案例抽取规则外异常值，并汇集已有工单涉及车辆的相关记录。

融合收费、牌识、称重和轨迹信息，建立车辆路径、通行特征和行为标签。

基于行为特征模型记录不同逃费行为的风险概率和状态，对车辆进行排序并支持优先派单。

模型覆盖车型异常、通行介质异常、闯关跟车、甩挂换挂、假冒优惠、称重异常、超时车、恶意U/J行驶和有入无出等行为。系统还原车辆实际路径，关联图像与交易记录，计算应补金额，形成可供人工复核的车辆台账和证据材料。

稽核人员可在系统中完成名单审核、工单流转、追缴记录和结果反馈。处置结果持续回流模型与案例库，用于优化规则、调整优先级并分析稽核成效。

本方案基于明树既有项目经验和行业实践形成。面向具体项目时，将结合客户的业务目标、现状基础、管理边界和实施条件，进一步确定建设范围、工作计划与成果深度。