一方面，扩充基础数据渠道。当自有数据采集出现缺失时，会对研判准确性造成影响，遗漏可能存在的异常，因此需要外部的佐证数据对自有数据进行二次确认。温州市运管局与公安、安监以及温州市大数据中心进行数据共享合作，将全市范围内的营运车辆卡口过车数据、车辆行驶证数据、从业人员驾驶证数据、自带车辆的危险品生产企业数据纳入运政数据中心，用于行业异常比对研判。

　　另一方面，研发异常研判规则。道路运输包含客运、货运、维修、驾培、出租、公交、租赁等子行业，每个子行业都有其自身的特点，并没有一种大而全的研判规则分类方法来囊括这些子行业。因此，温州市运管局将研判规则细化，以道路运输相关法律法规载明的案由为基础，以案由层级的颗粒度为基准，以行业管理中最常见的违规行为为切入口，不断深入设计对应的研判规则。

　　按照行业特点，温州市运管局设计了52条研判规则，涵盖了大部分道路运输行业运行中可能出现的违规行为。借助大数据的分析和研判，对违规行为实现监管覆盖，减少监管盲区。经过2年的运行，行业环境得到了较大改观，群众的满意度提升。

　　（一）客运车辆违规行为监管。在行业大数据得以应用之前，温州市运管局只能根据车辆上传的GPS数据来判断，一旦车辆的GPS设备故障或者被故意屏蔽，就脱离了管理部门的监管。温州市运管局依据这些特点，设计了相应的研判规则，除了将线路信息与车辆行驶GPS数据进行比对外，还结合了道路卡口过车记录与GPS数据，两者匹配可判断车辆GPS设备正常与否，保障了GPS数据的稳定性，堵死了运输企业通过屏蔽定位设备来逃避监管的侥幸心理。

　　车辆线路、定位信息和卡口记录三种数据通过不同情况组合，即可锁定“客运车辆不按规定的线路/班次行驶”、“客运车辆行驶线路两端均不在车籍所在地”、“客运包车未持有效包车标志牌经营”、“包车定点定线营运”、“客运包车未按规定趟次进行运营”、“客运车辆有行驶记录（卡口）但未上传卫星定位数据”、“客运车辆行驶记录与卫星定位数据不符”、“凌晨2～5点违规未停驶”、“连续行车超4小时”等异常。

　　（二）危险品运输监管。为严格监管危险品运输环节，保障群众出行的人身和财产安全，温州市运管局主要做了“未及时上报电子路单”、“装卸货地点与路单载明不一致”、“驾驶/随车人员未取得从业资格证/资格证过期”、“货物超出经营范围”、“车辆技术等级评定过期”、“未按规定上传卫星定位数据”、“卫星定位数据与卡口记录不一致”等异常数据的监管。

　　（三）驾培行业监管。驾培车辆营运过程中存在比较普遍的问题是学时跑码，即使用外挂设备对车载终端进行破解，从而绕过终端检测伪造学时。在现有的情况下，分析伪数据的固有特征，就可以根据这些固有特征去设计对应的研判规则，过滤伪造数据（例如伪造的定位数据、学时数据以及学驾图片，由于参照量有限，存在循环重复或者随机重复的特征）。

　　教练员教学期间离岗问题也是教学安全隐患。通过人工的方式来排查教练员离岗的异常，需要投入较多的人力。如果在排除学驾图片造假的前提下，后期通过成熟的人脸识别技术，就可以很好地识别这种异常。除了“伪造培训记录”、“教练员教学期间离岗”，温州市运管局同样设计了“科目二未在核定场地培训”、“科目三未在公安交管制定的教练路线培训”、“长时间使用其他学员学时卡培训”等规则用以判断驾培行业违规行为监管。

　　（四）出租车行业监管。温州市的出租车辆大部分属于私人所有，由于属地管理，车载设备各有不同，设备标准也不尽相同，因此各区县之间出租车动态数据共享存在障碍，导致监管上存在难度。根据单车的卡口记录分布情况，一定时间段内，在属地外卡口记录比例超过设定的比例，则将该车辆列入疑似异地营运清单，交由稽查人员核实卡口抓拍图，做进一步确认处理。

　　（五）公交车辆营运监管。公交车辆营运过程中，群众反映最多的是晚班车提早收班导致的出行不便。温州市运管局设计了“早晚班是否准时发车”的研判规则，用于监管公交车辆早收班的情况。研判规则设计和优化的过程中还涉及到很多细节，比如公交早晚班是否正常发班的时间误差问题，证照过期涉及营运的判断、车辆技术等级评定误录漏录导致的异常，这些都需要研判规则在实际运行中，着眼于细微处进行优化。

　　而今，这些为挖掘大数据潜在价值而设计的研判规则已基本融入道路行业综合监管平台，展开卓有成效的监管工作。行业安全环境的营造，是温州市运管局和道路运输企业共同努力的方向。作为管理部门，应做好事前预警与事后监管，将监管结果与企业资质审验和安全考核挂钩，建立符合行业健康发展的淘汰机制；作为企业，则应以信息基础设施为依托，完善自身安全管理体系，以健康的运行状态促进壮大企业自身规模，提升安全竞争力。