大数据在车驾管监测研判系统中的应用

周安宏

（1.中通服咨询设计研究院有限公司，江苏 南京 210019；2.重庆邮电大学，重庆 400065）

1 概 述

社会经济快速发展，机动车、驾驶人数量不断攀升，办业务跑路难、考试办证排队难、政策咨询解答难、业务流程监管难、打击非法中介难等问题日益凸显。车监管监测研判系统可以转变车驾服务模式，通过整合业务数据，实现基础数据与业务数据的集中存储，并利用大数据处理功能，统计分析业务数据，自动呈现业务数据报表及异常预警，提升车驾管科学管理能力。

车监管监测研判系统作为智慧车管的一部分，利用业务系统、业务监管系统、评价系统、音视频监控系统以及车管舆情收集系统形成“车驾管大数据中心”，实现了包括信息采集、研判分析、科学决策、监管督导、宣传公开以及跟踪问效等功能，以全面掌握每天每宗车驾管业务，及时呈现精确分析。车监管监测研判系统可以形成车管所“群众满意度、源头安全风险以及队伍廉政风险”的三大指数。指数从三个角度进行量化分析，从而发现并解决业务流程痛点，简化业务流程，提高车驾管工作效率，让数据多跑路，群众少跑腿，从而达到提高群众满意度的最终效果。确保有效监管，实现业务延伸到什么地方，数据采集到什么地方，业务监管就能覆盖什么地方，实现业务全程留痕和全面监管。

1.1 打通多业务壁垒，实现数据智能化

车驾管监测研判系统通过车驾管综合业务系统、网上车管所业务系统、预约系统、排号系统、机动车检验检查系统、机动车查验检查系统、机动车报废系统、车辆录入系统、驾驶人考试系统等车驾管相关的数据整合和管理，实现包括数据采集、研判分析、数据可视化、监管督导、预警处置、宣传公开、跟踪问效等功能[1]，可高度预防业务办理和监管中和重点岗位违规违纪问题，完善业务监管体系，提高业务办理质量，实现对车驾管业务的全方位立体监管分析。

1.2 实现业务事前、事中、事后全过程监管和预警分析的闭环管理

通过车驾管监测研判系统，可实现事前监督、过程管理、研判分析、异常预警、业务评价等不同业务办理节点的干预和监管。

信息采集：业务数据集中汇聚平台数据库，形成车驾管大数据中心，监管、分析实时呈现；

研判分析：通过监测数据多维度环比、同比比对以及大数据分析等方式，多维度发现异常；

科学决策：异常指标、异常关注点发生后，多途径呈现，对异常数据做出及时推送预警提示；

监管督导：业务人员确定处置方式，跟踪处置过程，改善异常业务；

宣传公开：定期公告车管所业务相关信息，有助于群众及时了解相关业务信息，便利群众业务办理；

跟踪问效：对业务机构人员进行考核、评价、打分以及排名。

2 车驾管大数据应用

2.1 数据来源

当前，交警业务系统后台大多数是基于Oracle或者MySQL的关系数据库，相应表或者视图可供查询，通过视图级联或者webservice等方式能够获取其表单数据等关键信息[2]。数据来源如表1所示。

2.2 数据的标准化

由于对接外部多个系统，为合理使用数据资料，将使用统一数据管理方式，以达到数据资源利用最优化。

表1 数据来源

在数据抽取、读取过程中，以数据标准化形式完成数据清洗、加工步骤，并以数据仓库式存储为目标进行数据处理。过程如图1所示。

图1 车驾管大数据中心

2.3 研判分析

为防止业务管理员未有效跟进预警提示处置方法，改善车驾管业务指标，防止和纠正“懒政怠政”，系统根据业务异常的紧急性设定改善时限，届时如没纠正指标，则将监管信息推送至监管部门人员，如图2所示。

2.4 科学决策

以机动车检验业务数据统计为支撑，以数据分析和异常预警为基础，针对车管所业务办理关注点，深入探索机动车检验异常指标产生的原因，有针对性地精准制定消除异常指标的应对策略，并提出相应的机动车检验业务的决策报告。下面是几种常见的根据检验数据科学制定的决策[1]。

（1）重点车辆检验率决策

每月分析地区重点车辆检验率，针对检验率不达标的情况，提出提高检验率的行动计划，并将改善检验率决策结果推送至业务处理人员。

（2）机动车检验业务量决策

每月分析地区机动车车辆检验业务量，针对当月检验量不达标的情况，及时预警提示，提出提高检验率的行动计划，并将改善检验率决策结果推送至业务处理人员。

图2 研判流程

（3）机动车检验合格率决策

每月分析地区机动车车辆检验合格率，针对检验率不达标的情况，提出提高检验率的行动计划，并将改善检验率决策结果推送至业务处理人员。

（4）机动车定期检验率决策

检测分析除查封、停驶、被盗抢、扣留之外的在用机动车做定期检验的比例，通过对分析数据评级，将评级数据推送至业务民警。通过对检验率的分析数据，提出异常处理办法。

（5）机动车报废率决策

对达到强制报废的机动车中，每周分析除状态为转出、查封、抵押、被盗外的车辆办理了报废业务的比例。通过对报废率的分析数据，提出异常处理办法。

（6）机动车监销率决策

对大型客车、校车、中型及以上货车和其他营运车辆报废后，每周分析由车辆管理所派民警现场监督或远程视频监控销毁数量占应销毁机动车的比例。通过对机动车销毁率的分析数据，提出异常处理办法。

机动车业务办理过程中，当机动车或所有人名下机动车出现违法未处理、逾期未年审、逾期未报废、抵押信息等情况时，系统通过弹窗方式提示工作人员予以核实，选择继续或终止办理业务。

2.5 监督督导

为规范机动车安全技术检验工作，加强机动车安全技术检验过程中删减检验项目、降低检验标准、篡改或伪造检验数据等突出问题监控和管理。为充分利用检验监督数据，发开统一标准的接口，将检验监督结果数据（事前监督、事中监督、事后监督）纳入监督督导，实现综合统筹，其中包括新车查验监管信息、登记服务站新车查验监管信息、在用车查验监管信息、登记服务站在用车查验监管信息、转入车辆查验监管信息、报废车辆查验监管信息、自助查验监管信息。

2.6 宣传公开

宣传公开模块依托系统信息，通过统一的平台接口，实现公开信息的采集、处理与发布。对车管所业务相关信息进行定期公告，有助于群众及时了解相关业务信息，便利群众业务办理。

2.7 跟踪问效

分析异常办理流程，每月自动生成回访清单，包括办理人、驾驶人或者企业负责人[2]。通过电话、信函等方式了解民意及满意度并记录。回访数据可作为车管所业务办理场所的指标。

定义业务事件等级，出现违规业务不同等级在监测研判平台按等级通报并跟踪督办。

接受群众监管、群众投诉，建立考核评分机制。根据监测研判平台的车驾管大数据，对民警、机构、支队、车管所等进行每月/每季度/每年的考核打分，并对评分系统进行公开，以实现对车驾管业务中的人员及单位进行有效的阳光监管问效。

3 结 论

通过借助互联网交通安全综合服务管理平台数据、全国公安交通管理综合应用平台数据、社会化专网平台数据、机动车查验监管系统数据、车驾管档案管理系统数据等形成车驾管大数据中心，可有效打通多业务壁垒，实现数据智能化，实现业务事前、事中、事后全过程监管和预警分析的闭环管理，提升交通管理部门的监测研判能力。