牵手浙江交投集团 同盾科技助力解决高速拥堵偷逃

金融界

百家号10-0819:01

来源:金融界网站

金融界网站讯 交通是现代工业社会的基础之一,交通就像遍布于社会各个角落的经脉,无时无刻都在推动人力、商品以及能源的交换和转移。过去二三十年间我国交通网络迎来前所未有的大爆发,无论是高速、高铁、港口、海运还是空运,其里程和运载量均位居世界前列,而同时,社会经济的快速发展促使机动车辆的数量大幅增加,每年中国销售的汽车数量位居世界第一,中国已经进入一个“车轮子上的国家”,汽车化社会带来的诸如交通阻塞、交通事故、能源消费和环境污染等社会问题日趋恶化,每逢节假日重点高速路段都难以幸免的沦为“停车场”,原有的交通管理系统难以适应如此庞大的交通需求,很多环节都存在问题,典型的问题比如:

传统数据库平台的存储和计算能力不足

数据急需标准化及建立数据互换机制

人、车监管及服务能力偏弱,缺少数据分析平台支持

物理层和感知层智慧化发展成熟度不高

拥有etc用户的数据在支付、小额消费金融领域有场景需要数据变现

我们需要新的解决方案来改变这一现状,“智慧交通”正在成为人们借助现代化科技改善交通状况这一目标的新共识。

近日,同盾科技与浙江交投集团旗下沪杭甬高速公司达成合作,旨在利用大数据技术、智能手段打造一个囊括运营商、公交公司、互联网企业、交通部门、电子监控系统、交通信号控制部门在内等多个机构高度协同的智慧平台,实现人车路网周边环境智能协同运转,达到"保障安全,提高效率、改善环境、节约能源"的目标。

一、高速拥堵治理识别分析

先来看一下整个智能交通合作的背景情况,截至2017年,浙江省高速公路通车路程已达4000公里,其中省交通集团所辖高速公路2546公里,占全省高速公路的66%。浙江高速公路是连接长三角与中部地区主干高速公路,自开通以来,车流量快速增长。尤其是随着经济和居民出行需求的增加浙江全省内的交通流量剧增,加上节假日流量、交通事故、高速施工、偶发事件等等影响,逐渐成为高速公路的交通瓶颈和社会关注的焦点问题。

同盾科技是国内专注于智能风控和分析决策的服务提供商,经科学评估和反复推演,同盾认为基于通行数据的大数据分析,加以辅助相应的智能化产品可以大幅度减少高速拥堵情况。

高速拥堵治理的解决方案

出行预测

利用车辆收费及视频数据、结合同盾大数据分析平台,对出行行为进行画像分析。根据时间维度、距离维度、手缴费效率等维度决策出出行趋势。

1、事故预警

基于事件及经验,建立事件模型,通过事件处理速度、告警效率、路段距离、卡口数据等,结合大数据平台迅速决策。

2、智能管控大屏

依托智能决策系统,分析平台对接自由数据和第三方数据,对实时事件进行高效的展示、分析、决策,做到高速交通管控的智能化。

3、营运分析预测

历史数据的积累,对历史数据进行智能模拟,预算增长率、对后续的高速交通投资、建设、发展规划提供经验及数据支持。

交通仿真决策及智选出行解决方案

1、仿真模拟

根据路况数据、历史数据、仿真模拟拥堵情景及事故模拟,为决策提供决策支持和建议。

2、智能精算

根据车辆信息、路况数据、行驶需求等变量,通过模型精准计算高速通行成本。选择最优路径进行推荐,最大化提高通行效率和减少通行成本。

3、智能推荐

根据不同车辆信息,定制化推荐不同的车辆行驶路线,精准估算通过时间、通过APP进行客户智能推荐。

二、高速偷逃行为识别分析

除了拥堵这个大众老生常谈的交通问题之外,高速偷逃的行为也让管理方头痛不已。随着高速联网通车里程及其通达范围的不断扩大,单车次收费额明显增多,逃费的诱惑也在增加。

在利益的驱使下,许多不法司机在我省境内利用套牌、换卡甚至利用改装仿冒国际标准集装箱等方式,偷逃高速公路通行费,给高速公路投资企业造成巨额经济损失。

经大量数据分析,高速偷逃行为,呈现出以下几个特点:

1、主要的偷逃手段分为由车辆异常、行驶异常、防伪与假冒、设备异常、其他特殊车辆、内部管理几种;

2、主要的偷逃车辆以5吨+货车为主,小型轿车的偷逃行为相对较少;

3、偷逃行为团伙占比超过50%以上;

4、偷逃行为有一定的规律及团伙作案模式。

既然有规律可循,就一定能用技术手段抽丝剥茧,找到其中的关联关系,针对高速偷逃行为,同盾开发出一套反欺诈解决方案。

解决方案:高速偷逃同盾反欺诈解决方案

1、智能规则优化

利用同盾智能的规则引擎,结合目前业务特征及经验,建立有效的规则数据集,并通过联合规则进行筛选。

2、数据效率提升

基于同盾大数据平台、提高数据计算效率及规则配置效率,可快速优化规则执行效率、规则回测效率、数据计算效率等。

3、欺诈模型引入

根据规则优化后的情况,作案方式细微差异、数据特征明显差异训练模型。

4、团伙欺诈网络

引入复杂网络工具、通过网络构建,迅速定位可以团伙欺诈,并识别关键风险。

5、自主机器学习

使用无监督、半监督方式进行机器学习,识别更多潜在风险,优化现有场景类模型确认风险,案件入库,形成风控闭环。

在此系统中,同盾引入复杂网络技术,针对换卡欺诈以及团伙欺诈进行准确定位和打击。

三、智慧高速分布式大数据平台

随着高速公路建设的里程增加和每天高速公路上数据的叠加,高速公路各运营公司对数据的计算、存储、数据分析能力要求有一套更高的系统来支撑,现存的关系型数据库已不能满足高速生产的需求;

同盾分布式大数据平台正是为解决传统关系型数据库问题而诞生,为用户解决数据交换、存储、数据计算、数据挖掘、数据分析的一体化平台。同盾大数据平台是同盾智能化解决方案”智御“产品集中的一个基础平台,该平台主要为企业大数据处理提供一整套完整的解决方案。平台采用X86服务器部署,基于Hadoop开源大数据技术体系,能做到存储、计算、分析、监控的完整管理,并能与同盾企业级风控平台、复杂网络以及机器学习平台进行无缝集成。

同盾与浙江交投集团的合作将是浙江高速智能化治理的一个具有指标意义的探索,对于推动智慧交通的运营、管理和建设都具有很积极的意义,智能分析和大数据分析将使交通管理的效率提高数倍。经过大数据分析遴选后得到的信息更加准确与接近事实。从而能为高速产业的发展带来新的机遇。

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