多源数据融合应用赋能网络货运行业监管
案例摘要
本案例聚焦数据要素交通运输领域应用，紧抓贵州省开展交通强国建设试点契机，通过网络货运监管平台，融合交通、税务、企业等社会数据，挖掘数据复用价值，通过“以数治税”打造网络货运税务监管、服务新模式，基于监管平台，实现政府监管、企业治理、民生服务等方面应用。将监管服务延伸至产业服务，解决监管与被监管的矛盾问题。为交通运输场景数据融合应用、数据资产盘活、监管创新、组织生态创新等方面提供创新思路。助力产业数字化转型升级，助推交通运输行业高质量发展。
实施背景
网络货运平台经济的高速发展以及发票代开试点工作的推动，行业虚开、虚抵发票，买票卖票、洗钱、骗补等风险频发，前期网货产发展主要依赖税收奖励政策，也由此产生“税收洼地”，业务链较长相关主体难溯源。以往税务监管部门对货运企业开票监管手段传统，只能通过线下走访的方式对货运企业的实际货运单据进行抽查检验，网络货运平台企业无法线上申报、核验、发票开具，另一方面，因网络货运为全国范围运输业务，全国交通、税务、支付等数据未打通，缺乏权威数据支撑，监管无法将“自证”模式改为多方验证模式。
实施目标
建设全方位的监管服务平台，以监管业务为核心，服务企业为重点，通过交通、税务、企业数据要素应用，简化传统模式下材料提交及审核路径，实现运单推送、开票申请、监管一站式处理。综合考虑监管重点，围绕上级主管部门监管要求，创建近100项验证指标，将交通、税务合规性作为强制性监管指标，结合人流、车流、货物流、资金流、合同流等多维数据，全方位监控企业风险、承运人风险、运单整体风险、活动轨迹时空逻辑、多维运价等多维度运单风险。从支持行业健康发展的角度出发，多部门协同联动，重视企业的需求，为企业提供实用可靠的平台功能。同时建立网络货运一体化联动协作共管机制，充分发挥行业各个主管部门的主责作用，不断完善和扩展监管数据维度，提升核验精准度。
建设内容
（1）建设全方位的监管服务平台
结合贵州省数据“聚通用”、开发利用先行先试的政策及经验，采用“政府指导，国企运营”的全新运营模式，依托全省统一政务云平台、贵州省共享交换平台提供安全可靠的云化环境，搭建网络货运监管服务平台，通过一门户三个子系统，实现委托业务基本信息、开票进度、运单核验结果、开票进度实时查询，通过数据应用，实现全流程自动开票、运单风险全流程监管。
（2）构建多源数据校验模型全流程风险把控
以安全合规为核心，构建百余项监控指标及预警规则的全链条税务监管模型，对数据填写和上传的完整性、一致性、规范性等进行验证，数据质量合规后进行业务内部逻辑验证。并根据待验证业务的特征信息，读取验证参数和调用验证模型进行业务真实性验证，形成运单风险画像，实现对网络货运平台经营者、网络货运实际承运人、承运车辆、货车驾驶员、运输路径、运费支付资金流及网络货运业务整体合规性监管和涉税风险识别。依据历史监管数据、风险判定数据等进行综合分析，形成业务运行、风险预测和服务效果等实效性分析结果。
（3）建立监管风险分类分级机制助力分析决策
根据分析对象实时分值，对比风险阈值设置红黄蓝三个等级，红色代表高风险，对于此类业务立即阻断，黄色代表中风险，此类业务需进行人工审核，蓝色代表低风险，此类业务可正常办理。被阻断的业务可根据分析对象需求，提供补充验证资料后由税务机关进行审核，审核通过再进行后续业务办理。通过红黄蓝风险模式管理，促进网络货运行业健康有序发展。
实施效果
（一）经济效益
一是基于网络货运企业主体具有规模经济性，能够给地方政府带来大量的税收和社融资金增长。通过监管平台发挥“以数治税”效用，发挥交通运输数据乘数效应，助力地方政府对平台经济高效监管，产业提质增效。目前已接入监管运单380余万，运单规模达90亿元。二是通过监管平台查缺补漏，倒推企业进行内部业务支流梳理，规范企业内部管理，提升企业运行效率，同时通过一站式开票，解决司机到窗口排队办税问题，实现数据多跑路，群众少跑腿，缩短开票时间，提升开票效率。三是为地方政府发展平台经济赋能产业升级和招商引资提供有效技术保障，助力产业转型升级。四是通过监管平台，整合应用公共数据资源及市场数据资源，盘活行业数据及地方政府的数据资产，促进数字经济和实体经济深度融合。
（二）社会效益
通过网络货运监管服务平台作为网络货运行业合规发展提供支撑，助力国家“发展网络货运平台，加快货运行业转型升级”政策的落地实施，实现平台的统一规划和监管、实现货运单据审核业务的互联互通和实时共享，为货运单据发票开具服务考核、监管、溯源、验真及货运企业信息服务一体化提供技术支撑，提升服务质量。建立完善网络货运监管体系，促进政府主管部门资源共享、信息共通，业务共管、结果共用。通过税务、交通部门联合管控，推动地区网络货运行业规范发展。
（三）创新点
一是数据融合机制创新。基于全国数据开发利用试点政策，通过数据可用不可见可信流通模式交互，通过脱敏模型计算，融合交通、税务、金融机构多方验证，实现数据跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的全方位数据下沉，深度融合应用。与政府部门、运输企业建立数据完善机制，提升数据源准确度，优化数据质量。
二是技术创新。创新构建OFTM多源数据校验模型全流程风险把控，基于业务数据场景知识图谱模型构建技术，通过整合可信数据、动态上传历史运单数据，构建运输业务时长合理性动态判别模型。对大规模业务数据快速智能清洗、校验、结构化处理，构建数据对象及关系知识图谱模型。对可信数据源已验证的真实历史运单数据，构建业务对象可信等级分类方法，同时提取时空多维特征样本库，建立对象异常运营状态深度机器学习识别模型。通过多源时空大数据深度智能辅助决策算法技术与第三方可信数据比对并与对历史运单数据挖掘。建立多源数据的网络货运监测指标评估体系，相对于传统建设模式，实现模型根据监管需求动态迭代升级。依据监管数据、风险判定数据等进行综合分析，形成业务运行、风险预测和服务效果等实效性分析结果，对涉及到的企业、人员、车辆、运单按照风险类别进行分类分级。运用区块链技术对原始数据及验真数据上链存证，确保全流程不可篡改。
三是监管模式创新。打造“政府牵头、国企运营、市场化服务”的模式，从服务主体出发，聚焦监管与被监管的矛盾问题，对模型指标进行动态评估，持续开展政策研究，适时根据风险变化调整监管指标，动态迭代模型，解决传统监管模式下的海量运单处理工作。通过数智赋能，对网络货运平台经营者、网络货运实际承运人、承运车辆、货车驾驶员、运输路径、运费支付资金流基础，做到对人、车、企的涉税风险穿透式管理。
四是构建更具活力的生态组织创新。监管平台定位不局限于履行税务风控合规监管，基于网络货运生态,推动向产业服务平台方向转化，基于平台汇聚的数据要素，发挥生态效应，提高网络货运平台中小微企业融资便利度，为企业提供快速申贷、线上放贷等便利性融资服务，营造良好生态环境，支持网络货运平台中小微企业可持续发展。
（四）推广价值
目前已在贵州落地，助力税务监管部门解决超300万张运单开票人工核验问题，运单额达100亿元本案例中的税务监管全链条OFTM模型、监管模式、数据融合应用方式等具有示范性、普适性，已获得相关专利共4项。