亚洲制服丝无码中文在线,欧美大黑BBB,女人高潮流白浆视频,亚洲国产成在人网站天堂

一、前言

北京中交興路信息科技有限公司（簡稱“中交興路”）是一家以數(shù)據(jù)為核心，為公路貨運行業(yè)提供多元化產(chǎn)品與服務(wù)的科技創(chuàng)新企業(yè)，致力于打造中國領(lǐng)先的公路貨運綜合服務(wù)平臺。數(shù)據(jù)積累覆蓋全國96%以上重載貨車的車輛，累計數(shù)據(jù)量超10pb，是行業(yè)唯一全量數(shù)據(jù)平臺。

中交興路一直堅持數(shù)據(jù)驅(qū)動、創(chuàng)新引領(lǐng)、開放合作三大發(fā)展原則，以數(shù)據(jù)平臺為基礎(chǔ)，圍繞貨運場景，提供數(shù)據(jù)開放、保險風(fēng)控、定位服務(wù)等數(shù)據(jù)服務(wù)，油品、ETC、運力等場景的交易服務(wù)和授信用油、ETC記賬卡、經(jīng)營貸款等創(chuàng)新金融服務(wù), 推動新物流在降本增效提質(zhì)方面飛速發(fā)展。在北京、重慶兩地建有國家級車聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)基地，擁有省級分支機構(gòu)三十余家，業(yè)務(wù)范圍覆蓋全國。2018年12月，中交興路獲螞蟻金服領(lǐng)投、北京車聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展基金跟投的7億元A輪融資.

中交興路經(jīng)過多年的深入實施創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略，自主創(chuàng)新和自主發(fā)展能力顯著增強。目前企業(yè)共申請專利133項，已授權(quán)專利46項，榮獲國家貨運物流行業(yè)相關(guān)的獎項逾140項，這些科技創(chuàng)新成果為公司發(fā)展提供了強勁動力，推動公司經(jīng)營質(zhì)量和效益穩(wěn)步提升。

二、實施背景及內(nèi)涵

（一）實施背景1、政策引導(dǎo)與技術(shù)創(chuàng)新下的商業(yè)車險費率改革必然要求

2015年6月，原保監(jiān)會發(fā)布《中國保監(jiān)會關(guān)于深化商業(yè)車險條款費率管理制度改革的意見》，驟然打開了我國商業(yè)車險費率改革的大門，施行多年的全國商業(yè)車險費率全行業(yè)統(tǒng)一的模式終于開始松動。基于車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)技術(shù)的新一代車險定價模型呼之欲出。

2、保險市場主體對一個涵蓋全國范圍車輛的風(fēng)險管理云平臺的迫切需要

一方面,重大事故頻發(fā),重載貨車車險經(jīng)營虧損；另一方面，貨車行業(yè)“騙賠”、“詐賠”以及人為擴大損失等欺詐行為頻頻發(fā)生。所以對于車險行業(yè)經(jīng)營情況的整體改善需要一個覆蓋全量市場的車聯(lián)網(wǎng)平臺，作為數(shù)據(jù)來源和管控基礎(chǔ)，建立統(tǒng)一的風(fēng)險識別與量化標(biāo)準(zhǔn)。通過技術(shù)手段的引入和業(yè)務(wù)模式的創(chuàng)新，扭轉(zhuǎn)車險長期虧損的局面。

3、防災(zāi)減損、提高道路安全管理水平的多贏選擇

針對整個行業(yè)的風(fēng)險水平改善方面，中交興路積極拓展貨運平臺功能，為駕駛員和車主提供相關(guān)服務(wù)，確保平臺長期、安全、穩(wěn)定運行。與此同時，開發(fā)出重大交通事故實時偵測預(yù)警功能，對于重大交通事故第一時間通知保險公司、救援機構(gòu)，迅速采取救援措施，從而實現(xiàn)有效降低財產(chǎn)損失、人員傷亡的社會效益。

（二）成果內(nèi)涵

本項目將基于全國貨運平臺和以其為基礎(chǔ)構(gòu)建的車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺，依托業(yè)內(nèi)高級分析技術(shù)建立商用車風(fēng)險管理AI云平臺，構(gòu)建從承保端到理賠端的全流程風(fēng)控閉環(huán)，向國內(nèi)外的保險公司提供全方位的風(fēng)險管理服務(wù)，包括車輛風(fēng)險評測、運營安全管理、事故時預(yù)判及理賠調(diào)查支持等多種服務(wù)，有效幫助保險公司提高經(jīng)營效益，進一步改善全社會商用車安全生產(chǎn)管理水平。

三、主要做法

（一）系統(tǒng)總體設(shè)計

基于豐富、海量的多種數(shù)據(jù)來源，本項目以“AI安全大腦”為導(dǎo)向構(gòu)建了保險風(fēng)控AI云平臺，主要實現(xiàn)風(fēng)險智能評測、智能引擎提醒以及智能事故預(yù)警等保險科技服務(wù)。

保險風(fēng)控大數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)類型多樣異構(gòu)、數(shù)據(jù)體量大、實時性要求高等特性，為其采集、整合、存儲管理以及相應(yīng)的分析挖掘均帶來巨大的挑戰(zhàn)，首先，要求能夠高效地支持各種海量、異構(gòu)（包括非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）數(shù)據(jù)地高效采集、清洗與全面整合；其次，巨大的數(shù)據(jù)量給數(shù)據(jù)的存儲管理和處理等系統(tǒng)等都提出了新的要求，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲和處理基礎(chǔ)設(shè)施難以滿足大數(shù)據(jù)要求；第三，面對海量的數(shù)據(jù)，需要深度挖掘其潛在價值，從其中提煉出有用信息，并借助神經(jīng)網(wǎng)路、機器學(xué)習(xí)等構(gòu)建算法模型建立智能系統(tǒng)使平臺不斷迭代演進。

基于以上原因平臺系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計了感知、認知、預(yù)知的大數(shù)據(jù)智能云平臺架構(gòu)體系。大數(shù)據(jù)感知平臺，實時采集、實時計算。大數(shù)據(jù)智能認知平臺，智能分析工具，完成數(shù)據(jù)畫像、風(fēng)控因子、數(shù)據(jù)模型。大數(shù)據(jù)AI運算平臺，提供完整的運算分析，涵蓋AI事故偵測預(yù)警、理賠智能反欺詐、風(fēng)險智能評價、車輛智能預(yù)警，從而實現(xiàn)針對貨運車輛的保險風(fēng)險控制。

（二）應(yīng)用平臺功能設(shè)計

應(yīng)用平臺主要分為業(yè)務(wù)支撐層、產(chǎn)品服務(wù)層和表示層，分別面向車主、司機、保險公司和大型運輸企業(yè)提供線上及線下服務(wù)。

應(yīng)用平臺主要功能及其特點描述如下：

1、風(fēng)險評測功能

提供業(yè)務(wù)、運營、道路、駕駛等四大類22項動態(tài)風(fēng)控因子的實時查詢服務(wù)，圖表化展現(xiàn)查詢結(jié)果。支持按單車、多車和車隊維度輸出評測結(jié)果, 為單車和團車業(yè)務(wù)的風(fēng)險水平提供科學(xué)、準(zhǔn)確、快速的評測。

2、實時安全提醒功能

對車輛的違規(guī)狀態(tài)跟蹤查看，并針對超速、疲勞等狀況可發(fā)送車機、短信、人工電話提醒。

3、行駛軌跡查詢功能

車輛行駛過程中，系統(tǒng)對車輛的行駛情況進行定位，從車速、里程、時間三個維度反映車輛行駛路線實時查詢。

4、車輛駕駛行為匯總報告

對車輛進行駕駛數(shù)據(jù)信息匯總，生成報告，數(shù)據(jù)包括：車輛行駛總時長、總里程、報警總數(shù)、超速和疲勞車輛的數(shù)據(jù)等。

5、違規(guī)統(tǒng)計報告

將一天按每兩小時進行劃分，直觀展現(xiàn)所有監(jiān)控車輛在各個時間段的疲勞違規(guī)行駛時間、超速違規(guī)行駛時間占比情況。

6、車輛地域分布

對車輛運營地域分布情況進行統(tǒng)計，按照運營省份/城市分布車輛數(shù)、分布車輛數(shù)所占比例進行展示?？梢苑从吵鰣F車整體地域運營情況。

7、保險理賠評估

可以查詢車輛在指定時間點前、后12小時的運行軌跡，車所處經(jīng)緯度。一方面可以觀察車輛在出險地點是否匹配，排查套牌可能；一方面對查詢區(qū)間車輛歷史各經(jīng)停點詳情、疑似事故點進行自動識別和判斷，提供理賠欺詐以及道德風(fēng)險排查。

（三）云平臺資源配置方案

本項目單位已建立了初步的云IT硬件基礎(chǔ)設(shè)施，建立了企業(yè)級的云平臺，擁有處理大數(shù)據(jù)的能力和技術(shù)儲備。本平臺在現(xiàn)有基礎(chǔ)IT資源上進行了合理的規(guī)劃，利用項目單位已有的云計算節(jié)點，結(jié)合本項目云計算和大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)需求，進行了針對性的優(yōu)化和擴容，最大化提高了設(shè)備的利用率。

保險風(fēng)控AI云平臺基礎(chǔ)資源主要三個部分：大數(shù)據(jù)存儲群組、大數(shù)據(jù)感知群組和AI分析群組。該資源配置方案基于虛擬化、分布式集群等技術(shù)構(gòu)建的私有云服務(wù)，支持彈性擴容、防DDOS，容災(zāi)，滿足高并發(fā)、高性能，高可用，為用戶提供穩(wěn)定高效的服務(wù)。

（四）關(guān)鍵技術(shù)

1、基于GAM算法的保險風(fēng)險成本預(yù)測模型

GAM在自變量x（即車聯(lián)網(wǎng)駕駛行為數(shù)據(jù)因子）與因變量y（即保險風(fēng)險）之間的關(guān)系不確定時，采用非參數(shù)擬合算法，使擬合后的曲線連續(xù)且至少具有二階導(dǎo)數(shù)，并通過對懲罰系數(shù)的調(diào)節(jié)，調(diào)整曲線的平滑度，減緩過度擬合。

2、基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）算法的交通事故實時預(yù)警模型

應(yīng)用該模型算法，可將每一次車機上傳的原始報點數(shù)據(jù)所包含的時間、位置、速度、方向等信息作為一層輸入神經(jīng)元，將前后連續(xù)的多個報點數(shù)據(jù)相連，形成循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，通過使用大量樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，使模型能夠準(zhǔn)確識別出車輛在發(fā)生交通事故時的獨有特征。

3、基于馬爾科夫模型的車輛位置點道路匹配算法

道路匹配是一種基于軟件技術(shù)的定位修正方法，其基本思想是將車輛定位軌跡與數(shù)字地圖中的道路網(wǎng)信息聯(lián)系起來，將行車軌跡的經(jīng)緯度采樣序列與數(shù)字地圖路網(wǎng)匹配的過程，其本質(zhì)上是平面線段序列的模式匹配問題，目的就是有效地提高車輛定位目標(biāo)的精度，并保持定位結(jié)果的穩(wěn)定性。

4、基于Mapreduce的并行計算模型

本課題基于4PB的貨運車輛相關(guān)歷史行駛數(shù)據(jù)建立了MapReduce大數(shù)據(jù)在線與離線協(xié)同處理框架，涉及500多萬輛貨車和800多個數(shù)據(jù)字段，包括車輛類型、道路級別、交通狀態(tài)、周邊設(shè)施、車輛狀態(tài)、車輛位置、速度等屬性，建立目標(biāo)導(dǎo)向的多維精準(zhǔn)挖掘分析技術(shù)，實現(xiàn)個體到群體、過程到全程的實時預(yù)警分析能力，大大提升了平臺實時分析效率。

5、具有道路貨運行業(yè)特色的專用地理信息系統(tǒng)引擎

本項目使用了項目單位自主研發(fā)的具有道路貨運行業(yè)特色的專用地理信息系統(tǒng)引擎，該引擎有效的解決了海量基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)、行業(yè)深度數(shù)據(jù)、貨車行駛數(shù)據(jù)的融合問題，并在此基礎(chǔ)上研發(fā)了一系列滿足道路貨運行業(yè)應(yīng)用需求的特色功能。

該引擎具備高性能的海量移動目標(biāo)可視化能力，支持二次開發(fā)；為道路貨運行業(yè)應(yīng)用開發(fā)、道路貨運行業(yè)開放平臺提供強大的空間數(shù)據(jù)管理能力。同時也為本課題的軌跡補齊、道路匹配、空間運算等技術(shù)提供必要的基礎(chǔ)支撐。

（五）主要創(chuàng)新點1、國內(nèi)首創(chuàng)運用車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)建立重載貨車保險風(fēng)險預(yù)測模型

根據(jù)重載貨車的日常行駛特征，將車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)整理、加工成運營數(shù)據(jù)、道路數(shù)據(jù)、駕駛數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)4大類，具體包括運營率、日均行駛里程、高速公路行駛里程占比、夜間行駛里程占比、超速行駛時長占比、日均疲勞駕駛里程、常跑路線運營次數(shù)占比等數(shù)十項駕駛行為數(shù)據(jù)因子，結(jié)合中國保信所提供的商業(yè)車險承保、理賠數(shù)據(jù)，采用行業(yè)領(lǐng)先的GAM算法建立了保險風(fēng)險預(yù)測模型，通過分析車輛過去的日常行駛特征，準(zhǔn)確預(yù)測其未來的保險風(fēng)險成本。

模型有效地提高了保險公司對重載貨車商業(yè)車險的核保能力，得到了保險行業(yè)主流大公司的一致認可，并被中國保信相關(guān)負責(zé)人評價為“是保險行業(yè)首次引入車聯(lián)網(wǎng)從用動態(tài)數(shù)據(jù)因子，對整個保險行業(yè)具有重要的戰(zhàn)略性、創(chuàng)新性意義！”。

2、國內(nèi)首個基于RNN和Hadoop技術(shù)的交通事故偵測云平臺

在海量車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，本項目有效融合權(quán)威第三方的交通事故歷史記錄、車旺大卡APP（注冊用戶為450多萬車主、司機用戶，日活用戶超過200萬）位置信息乃至天氣、路況等數(shù)據(jù)，形成多維度的車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)，并根據(jù)車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的動態(tài)性、時序性、復(fù)雜性等特征，我們創(chuàng)造性地將循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Networks）算法應(yīng)用于多源數(shù)據(jù)融合后的車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)，開發(fā)出基于車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的交通事故識別模型。同時采用流式計算等實時數(shù)據(jù)分析處理技術(shù)搭建了國內(nèi)首個交通事故實時偵測云平臺，實現(xiàn)對500多萬輛貨車駕駛行為的動態(tài)監(jiān)測與實時分析運算，第一時間準(zhǔn)確地偵測出交通事故的發(fā)生，還原事故現(xiàn)場并及時通知救護人員，從而降低人身傷亡比率，形成積極地社會效益。

3、基于多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)首創(chuàng)商用車?yán)碣r反欺詐智能引擎

為了防范和識別保險欺詐行為，本項目創(chuàng)新性的引入車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)和用戶手機數(shù)據(jù)，著重進行多源數(shù)據(jù)融合研究和建模，從而在用戶出險報警后，云平臺及時分析出車輛是否有欺詐嫌疑。

本算法引擎的創(chuàng)新意義在于，所述根據(jù)匹配結(jié)果對所述用戶上報的數(shù)據(jù)信息進行評分，并根據(jù)評分結(jié)果確定所述用戶是否存在欺詐行為，包括：分別對所述第一數(shù)據(jù)信息的每個信息進行評分，并將總的評分結(jié)果和預(yù)設(shè)評分規(guī)則進行對應(yīng)，根據(jù)對應(yīng)的結(jié)果確定所述用戶是否存在欺詐行為；或者，分別對所述第一數(shù)據(jù)信息的每個信息進行評分，并將每個信息的評分結(jié)果和所述預(yù)設(shè)評分規(guī)則進行對應(yīng)，根據(jù)對應(yīng)結(jié)果確定所述用戶是否存在欺詐行為。

4、首創(chuàng)基于道路匹配算法評估商用車運營安全系數(shù)

當(dāng)前現(xiàn)有的核保政策主要針對車輛的車價、車型、車齡等自然屬性以及上一年的出險次數(shù)，忽略了客戶/司機的駕駛習(xí)慣、理賠成本等特征信息，基本沒有綜合考慮風(fēng)險因素，因而不是對客戶風(fēng)險的全面評估，特別是對商用車的運營安全相關(guān)風(fēng)險沒有具體的評估方法和管控手段。

本項目創(chuàng)新性的將道路匹配算法和空間數(shù)據(jù)運算進行有效整合，通過確定每種道路的危險類型并對每種危險道路進行編號，然后綜合保險公司出險記錄以及全國貨運平臺的路段安全隱患統(tǒng)計結(jié)果確定危險道路的危險類型和危險程度，從而確定權(quán)重系數(shù)，然后根據(jù)貨車途經(jīng)危險道路編號的次數(shù)統(tǒng)計出貨車途經(jīng)每種道路類型危險的頻次，最后通過對所頻次求加權(quán)平均值的方式得出貨車危險程度評分。

五、實施效果

（一）保前風(fēng)險評測模型準(zhǔn)確可靠，受到行業(yè)一致認可

相比于傳統(tǒng)定價因子，車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)因子具有復(fù)雜性、連續(xù)性、動態(tài)性等諸多新特點，行業(yè)內(nèi)普遍采用的GLM模型顯然并不適用。為此，本項目研發(fā)團隊與中國保信合作，結(jié)合美國斯坦福大學(xué)等名校的知名教授們所提出的全新理論，根據(jù)車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)獨有的特征，創(chuàng)造性地建立了基于車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的保險風(fēng)險預(yù)測模型。該模型在技術(shù)水平上大大領(lǐng)先于行業(yè)，并且經(jīng)過了人保財險、平安財險、大地財險等十余家大型保險公司總部的實際校驗，模型評測結(jié)果相比傳統(tǒng)車險定價模型有本質(zhì)的提升。

經(jīng)過了前期充分的準(zhǔn)備工作后，2018年8月10日，項目組成功向全行業(yè)發(fā)布了首個面向保險行業(yè)風(fēng)險管理應(yīng)用的重載貨車車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)服務(wù)產(chǎn)品。借助該服務(wù)，保險公司可以獲取多維度的車輛動態(tài)從用數(shù)據(jù)因子和風(fēng)險評分，精準(zhǔn)識別車險運營風(fēng)險，實現(xiàn)重載貨車車險精準(zhǔn)定價，并有效實施風(fēng)險管控措施。

（二）保中風(fēng)險管控有效降低了車輛的行駛風(fēng)險，實現(xiàn)了司機、車隊、保險主體多方共贏的局面

本平臺結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)、智能分析、實時計算技術(shù)，對車輛行駛行為、駕駛員行為進行分析，并實時提醒，可有效糾正駕駛者的不良駕駛習(xí)慣，提高駕駛安全系數(shù)。

根據(jù)占全國貨車保險市場份額40%以上的國內(nèi)第一大財產(chǎn)保險公司人保財險的數(shù)據(jù)分析報告顯示，貨運車輛出險率自2013年本平臺提供危險駕駛行為實時提醒服務(wù)后持續(xù)降低，載重10噸以上的貨車降幅顯著。2016年，貨運車輛總體出險率為24.9%，較2013年下降1.1個百分點。載重噸位10噸以上貨車出險率為33.4%，較2013年降低6.1個百分點；10噸以下出險率為16.8%，較2013年下降0.9個百分點可見，隨著本平臺保中提醒功能的完善和覆蓋車輛范圍的不斷擴大，其出險率有了顯著地改善。

（三）智能理賠評估體系，有效協(xié)助保險公司進行賠案反欺詐排查。1、理賠支持-軌跡查詢功能。

以國內(nèi)某知名險企為例：2018年4月-8月末，5個月內(nèi)有效查詢次數(shù)2339次，直接減損數(shù)額515.74萬元，次均查詢反欺詐減損0.22萬元，案均賠付成本降低5%-10%。結(jié)合實際使用情況發(fā)現(xiàn)，對車輛套牌、小案大作、虛假拼湊、換駕逃逸等典型類型事故能做到快速識別和排查指引，得到業(yè)內(nèi)使用單位的一致認可。

2、理賠支持-事故真實性回溯模型。

對照險企歷史車輛出險信息，通過模型算法自動對車輛特定時段在?？繀^(qū)域、?？繒r長、停運時長等事故特征因素進行數(shù)據(jù)調(diào)取、匹配校驗后給予綜合真實度評定。簡化了原有人工核對、經(jīng)辦人現(xiàn)場核查的原始排查手段，將簡易事故回溯定性排查時效縮短至分鐘級，讓險企在賠案審核上增加了AI手段，助力保險行業(yè)縮短賠付時效和提升客戶服務(wù)感受。項目開發(fā)至今不足1個月的時間內(nèi)，已幫助險企完成賠案回溯1400余筆，發(fā)現(xiàn)問題案件20余筆，反欺詐減損170余萬元，成效斐然。

（四）實時發(fā)現(xiàn)重大交通事故。

通過后臺實時車輛運營數(shù)據(jù)的分析，對重大交通事故產(chǎn)生所具備的常規(guī)特征，例如：非常規(guī)減速度值、特定速度下的非常規(guī)制動距離值等核心數(shù)值進行實時抓取，再結(jié)合實時路段情況（擁堵與否、連續(xù)下坡、危險路段等）對比路過車輛的速度變化情況，采集點預(yù)警提示、駕駛員制動措施等一系列輔助手段綜合進行事故實時判定，尤其重點關(guān)注高速公路惡性事故的實時發(fā)現(xiàn)。

目前日均發(fā)現(xiàn)并通過驗證確認的事故數(shù)30余筆。事故實時發(fā)現(xiàn)的初衷是最快的時間準(zhǔn)確發(fā)現(xiàn)事故，為人員搶救、車輛施救、恢復(fù)交通盡可能地爭取時間。驗證過程中，很大一部分是早于車主知悉事故，該功能的實現(xiàn)和初衷，得到當(dāng)事人的普遍認可。

六、總結(jié)與展望

保險風(fēng)控AI云平臺的建設(shè)和實施是中交興路針對貨運大數(shù)據(jù)的一次完整的價值應(yīng)用旅程。在如今貨運行業(yè)持續(xù)升級的時代，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為助推行業(yè)向更高效、更便捷、更安全方向發(fā)展的有力武器。在人、車、企、貨方面的風(fēng)險預(yù)測、業(yè)務(wù)效率的提高、成本的降低、安全監(jiān)管、事故發(fā)現(xiàn)、事故救援方面，以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)、技術(shù)為核心的數(shù)據(jù)應(yīng)用實現(xiàn)了實實在在的效果。不僅改善了保險行業(yè)的服務(wù)環(huán)境，提高保險公司業(yè)務(wù)提升，降低投保人員成本負擔(dān)。同時在公共道路安全監(jiān)管和服務(wù)方面，能夠為政府單位、物流、貨主、融資租賃等企業(yè)提供貨運車輛、駕駛員等信息驗證，實時可視化車輛在途監(jiān)測，規(guī)范駕駛員不良駕駛行為，成功降低貨車事故的發(fā)生比率，為中國道路運輸管理工作加注更智能的安全防線。

在未來，中交興路依然會在貨運大數(shù)據(jù)的應(yīng)用上，進行更加深入的開發(fā)和應(yīng)用。圍繞貨運場景，包括用油、過路、保險、金融、運力、管車、找貨等方面提供更加便捷、優(yōu)惠、安全的一站式服務(wù)。為中國1400萬營運車輛，3000萬公路貨運從業(yè)者及家庭提供生產(chǎn)、生活服務(wù)于保障。