道路交通运输信用管理系统实施方案

[键入文档标题]|[选取日期]道路交通运输信用管理系统实施方案目录一.建设背景 1二.建设目标 1三.建设原则 1四.总体设计 24.1总体技术架构 24.2数据流向设计 44.3系统部署设计 54.4系统性能设计 54.4.1系统响应时间 54.4.2系统处理能力 54.4.3无故障率 54.5信息安全设计 5五.建设内容 65.1道路运输行业信用体系规范 65.1.1信用评价规范 65.1.2信息分类规范 65.1.3信用信息共享接口规范 75.2道路运输行业信用主题数据库 75.2.1运输企业数据归集 75.2.2从业人员数据归集 95.2.3数据治理 105.2.4信用数据库 125.3道路运输行业信用评价模型设计方案 135.3.1运输企业评价模型建设 135.3.2从业人员评价模型建设 215.4信用监管服务子系统 235.4.1从业人员信用档案查询 235.4.2企业信用档案查询 245.4.3黑名单管理 265.4.4不良信用记录管理 275.4.5信用评价模型管理 275.4.6信用评价结果 295.4.7统计分析 305.5信用共享服务子系统 305.5.1查询、推送接口开发 305.5.2系统对接功能 32六.项目组织实施 456.1项目组人员保障 456.1.1项目组织机构设置 456.1.2项目组人员清单 486.2开发过程及成果产物 496.2.1开发过程管理 496.2.2项目的工作内容及成果文档 506.3质量实施管理 516.4系统测试方案 546.4.1测试目标 546.4.2测试工作流程 546.4.3单元模块测试方案 556.4.4系统联调测试方案 566.4.5功能测试 576.4.6系统性能测试方案 596.4.7安全测试 626.5运维服务方案 65七.部署方式 707.1系统部署架构 707.2所需资源列表 71八.工期计划 71建设背景根据国务院、交通运输部以及XX省对信用建设的相关要求，按照“统筹规划、分布实施、重点突破、强化应用”的原则，建立全省道路运输体系信用标准规范，建设全省统一的道路运输行业信用主题库，建立专业的道路运输行业评价模型，构建标准统一、信息共享、公正科学、机制完善的道路运输行业信用体系，促进道路运输市场形成诚实、自律、守信、互信的氛围和环境，行业公信力和服务质量明显改善，社会满意度明显提高，道路运输信用体系规范有序，走在全国前列。建设目标1、总体建设目标根据国务院、交通运输部以及XX省对信用建设的相关要求，按照“统筹规划、分布实施、重点突破、强化应用”的原则，建立全省道路运输体系信用标准规范，建设全省统一的道路运输行业信用主题库，建立专业的道路运输行业评价模型，构建标准统一、信息共享、公正科学、机制完善的道路运输行业信用体系，促进道路运输市场形成诚实、自律、守信、互信的氛围和环境，行业公信力和服务质量明显改善，社会满意度明显提高，道路运输信用体系规范有序，走在全国前列。2、本期建设目标本期项目着力建设道路运输行业信用体系框架，针对运输企业和从业人员，归集省法人库等相关数据，制定信用相关的业务、数据、技术标准，梳理信用信息资源，建设通用信用评价模型，应用在省行政执法平台的双随机及风险事件核查等应用场景。建设原则在本期项目系统开发建设和项目实施各个阶段，我公司将在“整体规划、稳妥实施”的基础上，同时坚持以下原则：统筹规划，稳步实施原则在项目总体设计上，按照整体统筹的建设思路，做好项目框架与架构设计，夯实平台基础，突出应用亮点，明确责任分工，分步骤、分阶段稳步推进。开放性原则平台应具备良好的开放性，提供开放接口便于和第三方系统对接或者基于该接口构建新的业务，成为业务与服务创新的重要引擎。先进性原则 充分借鉴国内先进省份、地市的经验，在设计思想、系统架构、技术路线等方面具有先进性、前瞻性，借助领先的互联网技术确保应用系统架构满足未来业务发展需求。扩展性原则 充分考虑未来发展，平台架构应该采用层次化、组件化设计，既要充分考虑与现有系统的对接，同时又具有性能及功能的线性扩展能力，满足数据量不断增长的可持续处理需求。可维护性原则 平台应具备良好的维护性，方便今后的扩展应用和运行维护。高可用原则 充分考虑信息系统的高可用性，在性能、容错、应急、负载等多方面予以考虑，保证系统的高可用性。总体设计总体技术架构本项目的总体设计框架图如下：图表SEQ图表\*ARABIC1系统框架图基础设施层：支撑平台中的网络平台、硬件平台及软件平台的建设以及部署。提供系统建设所需的通信网络及软硬件支撑环境。具体包括云平台、局域网、广域网、无线移动网及其余软硬件基础设施的建设。同时具备部署大数据平台的基础硬件配置。数据支撑层：数据支撑平台作为整个平台数据资源层的实现基础，实现道路运输行业数据、各政府部门数据、社会评价数据的采集、比对、清洗、整合、管控等各个方面的功能，确保数据能够从各个采集节点同步汇总，实现数据的一致性比对，数据清洗和整合等功能，保证整个数据资源层的强壮，并且建立全省道路运输信用主题库。应用支撑层：使用面向服务的架构，使用服务构件、服务组合及服务流程管对应用系统层提供支持，提供规划道路运输行业信用体系规范，搭建道路运输行业信用评价模型作为具体应用的技术支撑。应用层：包括信用监管服务子系统及信用共享服务子系统，提供道路运输信息查询、信用红黑名单、企业风险分类监管、企业信用等级评价、联合惩戒等功能。用户层：该层遵循操作方式简便、灵活、友好的设计理念，为各类用户实现业务系统的操作与交互，保证操作界面设计风格统一，符合业务办理流程规范。既便于开发人员按照标准进行设计，又便于操作人员根据个人使用特点和使用场景不同，选择适合的服务方式。数据流向设计道路运输中心内部业务系统的数据全部归集到道路运输数据中心，道路运输数据中心把数据推送到政务网前置机。XX省道路运输信用管理系统从政务网前置机获取信用评价所需业务数据和指标。2、在省大数据局给交通厅开的ODPS上申请法人库、公安厅、工商局、税务、法院、发改委、人社、生态资源厅等业务数据，跑出相关信用指标。。3、XX省道路运输信用管理系统对道路运输中心获取的数据进行清洗，指标计算，指标数据上传到ODPS上，结合省大数据ODPS上跑出的指标，进行数据建模，跑出道路运输企业和从业人员的信用评价，同时申请从ODPS获取评价结果数据到XX省道路运输信用管理系统。4、XX省道路运输信用管理系统做了信用查询和反馈接口，因客户要求推送道路运输企业和从业人员信用评价数据给道路运输数据中心。5、道路运输数据中心依托企业信用相关数据，开发接口提供给交通业务系统进行调用，记录业务系统名称和调用次数，反馈给XX省道路运输信用管理系统。系统部署设计本项目采用集中部署、分级应用的模式。项目软硬件基础架构统一部署在省交通运输厅，省、市、县三级交通运输部门通过浏览器在政务网环境下访问系统。数据库采用政务云要求的MySQL。系统性能设计系统响应时间页面展示及基本服务功能访问：响应速度＜3秒。综合查询、统计类功能：响应速度＜8秒。系统处理能力系统具备处理TB级容量的数据能力。支持峰值在线用户数不低于500个，支持平均在线用户数不低于200个，支持并发用户数不低于100个。无故障率系统平均无故障率不低于99.5%。系统恢复运行所需时间：一般故障不超过4小时，严重故障不超过24小时。信息安全设计遵循等级保护信息安全标准，提供多方式、多层次、多渠道的安全保密措施，防止各种形式与途径的非法侵入和机密信息泄露，保证数据安全。1、建立安全策略，采用多种安全技术建立系统安全保障体系；2、对用户访问权限进行控制；3、对系统及数据库定期进行安全备份，并在出现运行故障时能够及时恢复；4、具有网络访问安全控制，能有效防止计算机病毒和黑客攻击；5、对用户进行身份审核，并对重要用户在系统中的操作进行跟踪记录；6、能根据不同的信息内容进行分级管理；7、对于关键数据采用加密传输。建设内容道路运输行业信用体系规范参照国家、交通运输部、XX省相关信用标准规范，结合道路运输行业信用管理实际需要，从业务、数据、技术三个方面制定道路运输信用体系规范，包括信用评价、信息分类、信用信息共享接口规范。信用评价规范参照国家、地方、行业相关要求，制定运输企业和从业人员信用评价规范，明确征信范围、评价办法以及评价结果应用方式。信息分类规范在信用数据归集、梳理基础上，参照现有相关信用标准规范，制定信用信息分类规范，初步建立信用信息资源目录。其中涉及到的数据及目录标准如下：1、数据标准元数据标准元数据是指对数据的描述，例如数据交换频率、数据字段、共享范围等信息。元数据标准制定是为各监管部门数据收集、整合与应用时提供统一的指引作用，本项目元数据标准定义信息资源的核心元数据及扩展方法，分别定义关系数据表、文件格式数据、服务数据三类格式数据的核心元数据定义，为信用目录设计与资源目录模块开发奠定标准模板基础；数据元标准数据元是指数据库中字段的格式规定。因历史原因，各监管部门在信息化建设过程中，没有统一的数据标准统一开发规范，当前跨部门监管数据资源不对称、格式不统一等问题严重，本项目在整合数据过程中，数据元标准制定统一规范了跨部门监管数据的字段与格式要求，向各监管部门明确提供数据的统一格式要求，也是本平台数据ETL过程的重要标准。信用信息分类规范为加强信用信息资源的记录、整合、应用，制定信用信息分类规范，规范和指导各部门信用数据的使用。规范是在梳理市信用信息资源基础上，参照省、国家信用信息相关标准规范编制而成。2、目录标准信息资源目录编码标准根据资源提供部门、数据类型等提出社会信用信息目录、资源、资源目录版本的统一编码规则。信用信息共享目录基于数据标准与信息资源目录编码标准制定规范的《信用体系信息共享目录》，通过定期更新发布方式提供各监管部门使用。信用信息共享接口规范制定信用信息共享接口规范，通过统一、标准、规范的接口对外提供信用信息查询服务。接口规范对接口的形式、参数、查询返回信用信息进行明确规定。其中涉及到的技术规范如下:1、开放接口接入规范为方便第三方系统接入，以加快数据实时共享性，提供丰富的数据应用方式为第三方系统提供开放接口，基于数据交换接入规范提出数据开放接口的提供与应用规范，为第三方接入单位提供标准的指引技术文档。2、信息资源公开技术规范信用管理系统项目信息资源部署在政务网环境，而信用管理系统门户服务内容部署在互联网环境。在统一的交通信用数据主题库下，信息资源公开技术规范将指引实现信息资源从政务外网定时推送到互联网功能。3、数据接口标准规范制定数据对外服务的应用接口标准，用于规范数据对外服务的接口实现数据的接口查询，包括数据查询和预警数据查询。道路运输行业信用主题数据库基于道路运输行业数据中心，建设省、市、县三级统一的信用主题库，归集信息管理涉及的相关数据，通过数据清洗、转换、整合、比对，将有效数据纳入信用主题库。运输企业数据归集数据归集分为本部门和外部门数据归集，本部门数据归集从不同业务系统，如货运监测系统、驾培监测系统、维修监测系统、客运监测系统、监管处置系统等归集数据。外部门数据主要与省法人综合库进行数据对接，获取运输企业相关数据，包括市监局的企业基本信息、年报信息、经营异常名录信息，省法院的失信被执行人信息、单位未履行生效裁判信息，省税务局的税务重大税收违法黑名单信息等数据。需要提供省法人综合库相关需求数据的字段级别详细定义。目前已梳理的企业数据如下：分类表名称数据来源来源部门数据主体企业基本信息业户基础信息交通内部系统企业法人基本信息外部系统法人库企业主要人员信息外部系统法人库企业隶属关系外部系统法人库企业投资人(股东)出资情况外部系统法人库企业车辆信息车辆基础信息交通内部系统企业许可信息许可申请基本信息交通内部系统企业企业许可受理信息交通内部系统企业联网联控入网上线情况交通内部系统企业两客一危车辆合格情况交通内部系统企业电子运单货运企业电子运单数据交通内部系统企业综合监管工单表交通内部系统企业企业反馈表交通内部系统企业问题检查交通内部系统企业两客一危车辆疲劳驾驶情况交通内部系统企业两客一危车辆超速情况交通内部系统企业负面通报文件交通内部文件企业行政处罚案件信息交通内部系统企业行政处罚数据表外部系统省公安厅企业事故信息事故月报交通内部文件企业事故信息人员信息外部系统省公安厅人员企业年报年报信息外部系统省工商局企业欠费信息社保欠费企业信息外部系统省税务局企业企业单位欠税信息外部系统省税务局企业信用监管经营异常名录信息外部系统省工商局企业单位未履行生效裁判信息外部系统省法院企业严重违法失信企业名单信息外部系统省工商局企业失信被执行人信息外部系统省法院企业失信被执行人（国家下发）外部系统省发展改革委企业环境违法失信黑名单信息外部系统省生态环境厅企业拖欠工资黑名单信息外部系统省人力社保厅企业税务重大税收违法黑名单信息外部系统省税务局企业重大税收违法案件当事人名单信息外部系统省发展改革委企业评价信息劳动保障诚信等级信息外部系统省人力社保厅企业企业环境行为信用评价信息外部系统省生态环境厅企业从业人员数据归集归集相关的行政处罚、监督检查、投诉举报、安全事故、荣誉嘉奖五类数据。目前已梳理的从业人员数据：分类表名称数据来源来源部门数据主体从业人员基本信息全局-人员信息交通内部系统人员人员资格证信息交通内部系统人员省交通运输驾驶证外部系统省公安厅人员社会保险个人参保信息外部系统省人力社保厅人员数据治理包括数据清洗、转换、数据整合、数据质量、数据溯源和过程监控等。数据清洗对部门提供的信用数据进行清洗处理，包括数据过滤、数据剔重、类型转换、编码映射、文件拆分与合并、维度转换等功能。数据清洗主要是进行不一致的数据转换、数据粒度的转换、数据去脏和一些转换规则的计算。数据清洗指对前端抽取过来的数据进行清洗处理，数据清洗主要是针对源数据库中出现二义性、重复、不完整、违反业务或逻辑规则等问题的数据进行统一的处理，一般包括如：NULL值处理，日期格式转换，数据类型转换等。数据清洗主要分为以下几步：（1）元素化：将非标准的数据格式化成结构数据。（2）标准化：将元素标准化，根据字典消除不一致的缩写。这里的字典是用户通过分析样本表预先制定的一些规则的集合。样本表是根据概率统计从表people选择一部分记录所形成的一个表。首先分析Address(2)的值Stre，此值应是Street的缩写。而在字典中Street的缩写是Str，所以在这里，Stre被认为是脏数据，正确的数据应为：Str。（3）校验：对标准化的元素进行一致性校验，即在内容上修改错误。例如：Ningbo的电话区号应为：0574，所以Phone(1)的值应为：0574。（4）匹配：在其它记录中寻找相似的记录，发现重复记录。对整个表people排序，然后在表中查找Address值为haishu的所有记录，如果有这样的记录再去查找Address；依次类推，如果所有字段的数据全都相同，那么这两条记录就是重复记录。（5）消除重复记录根据匹配结果进行处理，删除部分记录或者合并多个记录为一个完整信息的记录。（6）归档将前5个步骤的结果写入元数据存储中心，这样可以更好地进行后续的清洗过程，以便在数据仓库中进行切片、切块等操作。数据转换针对信用数据归集过程可能存在的数据一致性等问题，提供消除同名异义和异名同义现象、数字型数据处理、字符串处理、编码转换及空值处理等数据转换服务。数据整合数据整合在本项目中主要指通过统一的标准和规范，将道路运输行业经营服务和行业监管履职过程中产生的经营主体和从业人员信用记录归集，形成一个省、市、县三级统一的信用数据主题库。数据整合通常包括物理整合（将不同来源的数据揉进一张表）和化学整合（对数据内容进行转码、衍生计算等）。数据质量对经过清洗、整合各类主体相关数据进行数据质量分析，对于整体的数据质量问题进行多个维度的统计分析。主要的分析数据来源来自于数据关联清洗所清洗出来的采用和不采用问题数据。存在数据质量的数据从问题的数量、问题原因等维度进行质量分析，以及一段时间内的数据质量的动态变化趋势分析。通过对数据质量的分析来改善和提高平台的数据质量。数据溯源在数据采集、清洗、转换及整合过程中，通过记录日志的方式，记录每一条数据的处理流程，最终通过日志，可以追溯出每条数据的来源系统、来源表、采集时间、处理时间以及对应的源数据记录。过程监控通过可视化的方式展示数据从源数据库，通过数据采集、清洗、转换、整合，汇入目标数据库的过程，能够清楚地呈现从源表到最终平台采用的校验成功率数据。整个可视化的过程以桑基图展现，通过这种可视化的流程图，能够非常清楚的看到整个综合库的数据组合及流向的过程。同时通过可视化的方式展示整个信用数据主题库各个任务执行的情况。包括每日运行的任务情况，处理的数据条数，处理的流量，总的处理任务条数及流量，还包括当前的任务执行情况等。并且通过各个任务所处理的数据分析出整体的主体各类数据情况。信用数据库信用数据库由两部分组成，一部分是在省大数据分析平台上的信用分析库，另外一部分是放在关系型数据库中的信用应用库。数据首先归集到信用分析库进行数据治理等工作，结果数据导入到信用应用库。信用分析库基于省大数据分析平台MaxCompute（ODPS）构建，主要用于存储归集的信用数据及治理、模型构建、分析挖掘等处理后的数据。信用应用库从逻辑上可以划分为综合信息库、专题库。综合信息库按照信用信息分类规范存放经过清洗、处理的各类数据。专题库存放经过挖掘、分析产生的各类统计类、决策类数据。综合信息库综合信息库根据道路运输信用信息目录构建，存放经过清洗转换、整合后的用于大数据分析的目标数据。基于综合信息库及大数据平台提供的数据挖掘分析算法，可以进行包括产品质量安全状况、质量安全影响因素、产品质量安全风险预警和质量安全指数分析在内的大数据相关专题的挖掘和分析工作。经过相关相关算法的处理和分析后，产生的分析结果数据将会被输出到综合信息关系数据库中，供相关的专题分析页面查询使用。专题库根据各专题分析的需要，综合信息库中的标准的数据目录数据，将会被加工成适用于专题分析需要的数据结构，并形成相应的数据分析专题库。如用于信用评价影响因素分析的信用评价影响因素分析专题指标库、用于交通安全风险预警分析的交通安全风险预警分析专题指标库。同利用综合信息库进行加工分析的专题一样，产生的分析结果数据将会被输出到综合信息关系数据库中，供相关的专题分析页面查询使用。道路运输行业信用评价模型设计方案汇信具有丰富的信用模型建设经验，在信用的信息化建设方面拥有强大历史积累和案例底蕴，本次道路运输信用行业的信用评价模型将会充分利用现有资源，针对道路运输行业内多个领域的信用评价模型，进行那个指标权重判断和分析，体现模型的可用性、先进性、贴合性。运输企业评价模型建设围绕信用监管需要，通过数据采集、挖掘，采用神经网络、决策树、逻辑回归等分类分析方法，构建道路运输企业信用评价通用模型，对运输企业信用进行评分、分级。1、模型建立通用模型建立包括以下几项工作：（1）梳理内容在本次建模中，评价内容主要是运输企业阶段性经营行为，包括安全生产、服务质量、管理水平等。评价采用的数据内容范围包括：安全、经营、服务、合规、信用信息。（2）建立信用评价指标目录及指标库从企业规模、运营能力、服务质量、履约表现、安全生产等不同维度出发，根据对交通运输领域不同性质（普货、危货、客运、驾培、维修等性质）的企业进行分析，结合不同性质企业的特性和监管模式，从理论可行性，完备性，不冲突性几个原则，构建相关信用评价指标目录，最终形成不同性质企业的评价指标体系。另外梳理出交通监管领域不同性质企业的重要风险事项，基于重要风险事项和指标体系构建信用评分模型。在验证信用评价目录建立的理论条件基础上，开展数据归集、抽取、清洗，通过可细分的维度建立标准信用评价库，并可通过技术手段对数据进行监控，测试，及时监测及回馈数据异常。（3）模型指标的筛选针对不同评价对象进行指标选择，确定对应的指标集。再基于实际数据情况进行指标有效性分析和指标相关性分析，以及卡方检验等方法进行指标筛选。（4）模型构建对构建完成的指标进行分箱，采用卡方分箱的方式，计算WOE和IV值，选取IV值大于特定值以上的指标训练逻辑回归模型，利用网格搜索等方法调整参数，使模型的AUC值在理论值以上，同时对比混淆矩阵，得出最优参数。之后设定基础分值，odd值等，构建评分。（5）信用评分及分级建立评价结果分为优良、合格、基本合格和不合格四个等级，分别用AAA、AA、A、B（对应红、橙、黄、绿四种颜色）表示。企业信用等级指数模型利用大数据技术，对平台汇聚的各类交通信用信息进行深入的挖掘分析，建立大数据评价体系和多维度的信用评价模型，通过多次的迭代计算形成专项的企业信用等级指数，主要用于征信服务、口袋信用、管理门户等多处应用服务。企业信用等级评价体系以法人合规表现、履约表现、社会责任、经营状况、财务表现五个维度为基础，首先基于层次分析法和模糊数学的分析方法建立初始的指标权重模型，进行初次演算，对得出的结果进行评估，再多次通过逻辑回归等大数据挖掘数据算法进行反复迭代测算，形成企业信用等级影响权重，最终得出法人的企业信用等级。2、模型评价能力达标要求对评价结果进行验证测试，主要从2方面进行验证：1、模型结果的稳定性，不同时期的模型结果不该出现无法解释的波动性；2、观测评价结果与事实情况的一致性，模型结果应用于分类监管过程中，明显提升问题检出率。3、数据分析1、挖掘分析方法应用从历史上看，专家评分法，判别分析和回归一直是使用最广泛的指数建立的方法，通常可以通过权重和不同属性分值的组合形成整体的指数评分。统计模型的优点在于有明显的可解释性，但是在实际中受到数据源质量以及数量的影响，会需要引入一些数据挖掘方法。比较常用的数据统计及挖掘方法包括：Logistic回归，时间序列分析，马尔可夫链模型，决策树（随机森林），遗传算法，支持向量机，神经网络，贝叶斯分类，聚类模型。2、数据源管理功能数据源为建模过程中需要用到的各种数据表格，右键可以查看数据样本，可以查看数据表结构，可以按照不同需求新建分组和删除数据源。这是模型建设的基础。操作间为整个模型建设的核心模块，所有建模操作都是在其中进行。工具间是放置操作所需要的各种功能。从数据模型建立的流程又分为数据源层、数据清洗层、建模层、评估层、分别对应建模的不同阶段。数据源的工具间分为写数据库，读取数据库和数据同步。这次都是针对数据源的表单。操作后可以在数据源增设各种数据源以及同步读写至源数据库。操作间有读数据功能，可以读取左边的各种数据源。3、数据探索功能数据探索功能是针对已读取数据源进行数据探索，这里的工具包括标准化、数据拆分、随机采样、缺失值填充。对于一些特殊的清洗给出了sql语句的功能。用户可以自由编辑sql进行多表合并，选择特征值的作用。这样已经满足了数据探索的需求。4、数据建模功能建模层的主要作用是对清洗后的数据进行模型建设。这里的工具间放置着已经建立的模型规则。可以右键点击修改模型的各种权重和参数。显示清洗后要用的表单和原始数据源。选择模型后，可以选择模型需要使用的数据源字段。模型结果存在临时表中，用户可以选择是否加入到数据源中。5、数据评估功能评估层的工具间使用到了针对信用评分比较适用的评估方式：1. 样本数据专家评估对比导入部分样本数据专家评估结果，和原始数据通过混淆矩阵对比正确率，区分度。2. 敏感性测试通过变化部分维度数据，测试对最终结果的不同影响，以此得到各维度指标对最终结果的实际影响。3. 聚类模型评估基于原始数据和聚类模型的分类进行对比，评价模型优劣。4、综合评价以数据为画笔，利用可以被跟踪和记录的企业相关多维度的海量数据，描绘企业360度立体形象，用于加大监管能力、提升服务理念和进行精准营销等方面。一个典型的用户综合评价模型建立过程就是：收集数据源，理解并分析数据，继而提出抽取特征方案。第二步就是特征工程，如果主要由人来完成的话，就称为人工特征工程。举例来说，我们从企业登录客户端的行为中发现有使用非常频繁的用户，继而从企业本身的价值出发，就能够对用户进行分层，从中提炼出高价值，中价值，低价值的企业特征。其作用大体不离以下几个方面：精准营销，分析信贷产品潜在用户，针对特定群体进行营销；企业数据统计，建立特征标签，便于进行分析统计；企业分类监管，针对不同企业特征选择不同的监管方式；提升运营质量，标签化企业群体，完善运营，提升客服质量；企业业务经营剖析，解读企业风险，提出可行性建议。数据源：目前可能会关注到6类数据源：1、企业填写基础数据，此类数据从现行系统中直接提取，如：企业基本信息、财务信息，投资关系，担保关系，变更信息等。2、政府合作单位相关数据，如公安、法院，税务等部门提供的数据。3、金融机构的信贷信息，如信贷记录，销售记录，欠息用户等。4、企业行为信息，如客服记录，平台及客户端使用记录，查询记录等。5、舆情信息，如被关注程度，情感属性（正面，中性，负面）等。6、宏观信息，如行业的动态，风险，宏观的指标等。数据源分类方式：按是否企业特征信息的直接体现，可以分为直接指标，间接指标。直接指标：指代与企业本身相关的各类基础信息，经营属性，企业的直接行为记录，处罚信息，纳税信息等。间接指标：指代企业中法人，高管相关的属性，关联企业特征传播属性，宏观政策，行业变动等。建立特征标签：把企业拆分为基本属性，经营属性，业务属性，服务属性，行为属性五个维度描绘企业信用信息的全貌。客户标签信息来源于数据源，生成的方式为通过业务人员的经验判断以及对海量数据的挖掘分析，形成了企业客户特有的标签规则，再根据规则形成特征标签。5、企业风险分类企业风险分类模型的功能体现主要分为三个过程：1、基于风险指标进行风险企业识别，生成企业进行风险提示（预警信息），对企业进一步日常及专项监管。2、基于风险特征构建风险评价模型，确认风险等级评价，生成企业风险分类（重点监管对象），对企业进一步日常、专项及随机监管。3、基于行业特征分析进行行业风险识别，得出行业综合评价及风险提示，确定高风险行业，并且对高风险行业进一步分析得出其高风险企业，对企业进一步日常、专项及随机监管。风险分类模型的构建基于道路运输企业风险辨识分级管控，主要过程为基于企业属性及企业标签构建特征池，及归纳出风险指标规则体系，根据风险标准规则可以进行准确的风险识别，风险分类及提示，直接根据不同分类制定出相应的处理措施，进入后续的各项监管流程。针对模型风险特征第二个应用是利用大数据模型提炼出企业风险评级，基于评级的基础上，提炼出各项风险点及重点监管名单，并进入相应的监管流程。针对模型风险特征第三个应用是从宏观角度，基于行业或者特定群体的特征，可以梳理出行业或群体的风险识别规则，并通过算法监控行业或者某个群体的风险变化及总体风险程度的定量定性，对于高危行业及群体，进行监控名单的提炼并随后进行监管流程。通过实地检查或者协同处理反馈的检查结果，最后通过分析，进一步优化模型风险特征，并产生整个监管的绩效评估的展示，从而从数据上形成的数据的闭环，从业务上形成的业务上的业务流闭环。6、已梳理的部分企业信用评价指标我们针对道路运输行业内四大类企业进行各自信用评价指标的归纳、提炼和分析，初步梳理出四类企业的企业评价指标如下，每类企业的信用评价指标有其特有的指标，相同指标权重也有所不同：危货企业维度序号企业信用评价指标企业规模1新增营运车辆数2从业人数增长率3营业收入增长率4资产总额增长率运营能力5净利润增长率6负债额增长率7资产净利率8资产负债率9车辆活跃率10从业人员活跃率11车辆停驶率12电子运单准确率服务质量13从业人员平均年龄14营业车辆平均年龄履约表现15欠费部门数16单位未履行生效裁判记录数17是否被列入异常经营名录18是否被列入黑名单19劳动保障诚信等级20环境违法行为评价等级21安装率22入网率23车辆联网联控数据合格率安全生产24事故次数（次/车）25平均超速次数（次/车）26平均疲劳驾驶次数（次/车）27平均疲劳驾驶时长（小时/车)28通报负面信息记录数29月平均整改记录数30月平均处罚数31风险级别32道路运输证逾期且营运车辆比率普货企业维度序号企业信用评价指标企业规模1新增营运车辆数2从业人数增长率3营业收入增长率4资产总额增长率运营能力5净利润增长率6负债额增长率7资产净利率8资产负债率服务质量9被投诉次数10营业车辆平均年龄11所属从业人员信用平均等级履约表现12欠费部门数13单位未履行生效裁判记录数14是否被列入异常经营名录15是否被列入黑名单16劳动保障诚信等级17环境违法行为评价等级18月调查不属实工单数安全生产19月平均超限超载次数（次/车）20月平均非现场超限未处罚案件次数21平均疲劳驾驶次数（次/车）22通报负面信息记录数23月平均整改记录数24月平均处罚数2512吨以上车辆联网联控数据月平均上线率货运站场维度序号企业信用评价指标企业规模1入驻企业数2占地面积3从业人数增长率4营业收入增长率5资产总额增长率运营能力6净利润增长率7负债额增长率8资产净利率9资产负债率服务质量10每年被投诉次数11所属从业人员信用平均等级12入驻业户饱和度履约表现13欠费部门数14单位未履行生效裁判记录数15是否被列入异常经营名录16是否被列入黑名单17劳动保障诚信等级18环境违法行为评价等级安全生产19年度被查处超限超载配货、放行次数20年度被查处实名制未落实次数21通报负面信息记录数22月平均整改记录数23月平均处罚数客运企业维度序号企业信用评价指标企业规模1营运车辆数2新增营运车辆数3从业人数增长率4营业收入增长率5资产总额增长率运营能力6净利润增长率7负债额增长率8资产净利率9资产负债率10车辆工作率11趟次（每天）12客运量13客运线路条数服务质量15投诉次数16营业车辆平均年龄17从业人员平均年龄18准点发班率履约表现19欠费部门数20单位未履行生效裁判记录数21是否被列入异常经营名录22是否被列入黑名单23劳动保障诚信等级24环境违法行为评价等级25安装率26入网率27车辆联网联控数据合格率安全生产28事故次数（次/车）29平均超速次数（次/车）30平均疲劳驾驶次数（次/车）31平均疲劳驾驶时长（小时/车)32通报负面信息记录数33月平均整改记录数34月平均处罚数从业人员评价模型建设依据省交通厅《道路运输客货运驾驶员信用评价标准》、《机动车驾驶培训教练员信用评价标准》，分别建立道路运输客货运驾驶员和机动车驾驶培训教练员信用评价模型，对上述从业人员的信用进行评分，根据评分结果对从业人员信用进行分级。围绕信用监管需要，通过数据采集、挖掘，采用神经网络、决策树、逻辑回归等分类分析方法，构建道路运输客货运驾驶员和机动车驾驶培训教练员信用评价模型，对从业人员信用进行评分、分级。1、模型建立通用模型建立包括以下几项工作：（1）梳理内容在本次建模中，评价内容主要是从业人员阶段性行为，包括信用记录、历史失信事件等。（2）建立信用评价指标目录及指标库从不同维度出发，对道路运输客货运驾驶员和机动车驾驶培训教练员进行分析，结合不同从业人员的特性和监管模式，从理论可行性，完备性，不冲突性几个原则，构建相关信用评价指标目录，最终形成不同从业人员的评价指标体系。另外梳理出交通监管领域不同从业人员的重要风险事项，基于重要风险事项和指标体系构建信用评分模型。在验证信用评价目录建立的理论条件基础上，开展数据归集、抽取、清洗，通过可细分的维度建立标准信用评价库，并可通过技术手段对数据进行监控，测试，及时监测及回馈数据异常。（3）模型指标的筛选针对不同评价对象进行指标选择，确定对应的指标集。再基于实际数据情况进行指标有效性分析和指标相关性分析，以及卡方检验等方法进行指标筛选。（4）模型构建对构建完成的指标进行分箱，采用卡方分箱的方式，计算WOE和IV值，选取IV值大于特定值以上的指标训练逻辑回归模型，利用网格搜索等方法调整参数，使模型的AUC值在理论值以上，同时对比混淆矩阵，得出最优参数。之后设定基础分值，odd值等，构建评分。（5）信用评分及分级建立评价结果分为优良、合格、基本合格和不合格四个等级，分别用AAA、AA、A、B（对应红、橙、黄、绿四种颜色）表示。从业人员信用等级指数模型利用大数据技术，对平台汇聚的各类交通信用信息进行深入的挖掘分析，建立大数据评价体系和多维度的信用评价模型，通过多次的迭代计算形成专项的从业人员信用等级指数。从业人员信用等级评价体系，基于层次分析法和模糊数学的分析方法建立初始的指标权重模型，进行初次演算，对得出的结果进行评估，再多次通过逻辑回归等大数据挖掘数据算法进行反复迭代测算，形成从业人员信用等级影响权重，最终得出从业人员信用等级。2、模型评价能力达标要求对评价结果进行验证测试，主要从2方面进行验证：1、模型结果的稳定性，不同时期的模型结果不该出现无法解释的波动性；2、观测评价结果与事实情况的一致性，模型结果应用于分类监管过程中，明显提升问题检出率。3、数据分析1、挖掘分析方法应用从历史上看，专家评分法，判别分析和回归一直是使用最广泛的指数建立的方法，通常可以通过权重和不同属性分值的组合形成整体的指数评分。统计模型的优点在于有明显的可解释性，但是在实际中受到数据源质量以及数量的影响，会需要引入一些数据挖掘方法。比较常用的数据统计及挖掘方法包括：Logistic回归，时间序列分析，马尔可夫链模型，决策树（随机森林），遗传算法，支持向量机，神经网络，贝叶斯分类，聚类模型。2、数据源管理功能数据源为建模过程中需要用到的各种数据表格，右键可以查看数据样本，可以查看数据表结构，可以按照不同需求新建分组和删除数据源。这是模型建设的基础。操作间为整个模型建设的核心模块，所有建模操作都是在其中进行。工具间是放置操作所需要的各种功能。从数据模型建立的流程又分为数据源层、数据清洗层、建模层、评估层、分别对应建模的不同阶段。数据源的工具间分为写数据库，读取数据库和数据同步。这次都是针对数据源的表单。操作后可以在数据源增设各种数据源以及同步读写至源数据库。操作间有读数据功能，可以读取左边的各种数据源。3、数据探索功能数据探索功能是针对已读取数据源进行数据探索，这里的工具包括标准化、数据拆分、随机采样、缺失值填充。对于一些特殊的清洗给出了sql语句的功能。用户可以自由编辑sql进行多表合并，选择特征值的作用。这样已经满足了数据探索的需求。4、数据建模功能建模层的主要作用是对清洗后的数据进行模型建设。这里的工具间放置着已经建立的模型规则。可以右键点击修改模型的各种权重和参数。显示清洗后要用的表单和原始数据源。选择模型后，可以选择模型需要使用的数据源字段。模型结果存在临时表中，用户可以选择是否加入到数据源中。5、数据评估功能评估层的工具间使用到了针对信用评分比较适用的评估方式：1. 样本数据专家评估对比导入部分样本数据专家评估结果，和原始数据通过混淆矩阵对比正确率，区分度。2. 敏感性测试通过变化部分维度数据，测试对最终结果的不同影响，以此得到各维度指标对最终结果的实际影响。3. 聚类模型评估基于原始数据和聚类模型的分类进行对比，评价模型优劣。信用监管服务子系统主要功能包括企业信用档案查询、黑名单管理、不良信用记录管理、信用评价模型管理、信用评价结果管理、统计分析，将信用监管变为道路运输监管的一个创新举措。从业人员信用档案查询能够根据人员姓名、身份证号码查询从业人员信用评价结果、不良信用记录、荣誉嘉奖等信息。企业信用档案查询能够根据企业名称查询该企业信用档案，包括企业基本信息、许可信息、信用评价结果、不良信用记录、荣誉信息等。以雷达图等形式展示五个维度的综合信用评价情况。黑名单管理根据设定的黑名单规则自动筛选出符合条件的企业，经过人工审核后纳入黑名单。主要功能包括名单规则配置、黑名单自动识别采集、拟纳入黑名单管理、黑名单管理。不良信用记录管理集中管理系统归集的内部、外部不良信用信息，支持按照信息类型分类查看，支持根据关键字、类型、来源等条件检索，支持手动增加、修改、删除。信用评价模型管理查看运输企业通用模型的评价指标，包括指标名称、指标评价方法，指标权重，并能够根据实际情况对指标权重进行修改。信用评价结果分区域、分行业查看运输企业信用评价结果，评价结果可以是评分或等级，并且能够根据等级或者评分用不同的颜色展示，支持点击企业名称查看该企业的信用档案。统计分析统计分析包括企业信用评价结果统计分析、不良信用记录统计分析、黑名单统计分析。信用共享服务子系统查询、推送接口开发针对信用评价结果、不良信用信息、黑名单，开发信息查询和推送接口。根据企业统一社会信用代码查看企业信用评价结果、不良信用记录、是否纳入黑名单。信息推送接口能够向治超系统、货运监测系统推送信用评价结果、不良信用记录、黑名单。具体工作内容如下：查询、推送接口开发建立规范的接口标准，为数据的最终应用提供规范化的数据及流程。本次项目具体涉及到的接口规范涵盖数据交换标准规范、数据访问服务接口规范以及统一鉴权服务接口规范，为数据上载接口、更新接口、下载接口和访问服务接口提供有效的标准规范。数据交换标准规范由于政府各部门采用的数据库平台和数据库结构各不相同，不同系统之间的数据交换因此而产生诸多困难，繁琐的数据转换工作将浪费大量人力和物力，同时也阻碍了信用信息化建设的健康发展，建立一套数据交换标准十分必要。本标准规定，数据交换以计算机文件作为媒介。计算机文件分为两类，一类是格式定义文件，一类是数据文件。数据访问服务接口规范本规范规定了服务管理平台信用数据访问服务接口采用的协议、连接方式、调用参数以及数据的返回格式。接口响应请求状态码以下状态码只列出接口中遇到的普遍问题，可根据信用信息数据库建库规范中规定的范围增加。采用协议HTTP1.1（超文本传输协议）超文本传输协议（HTTP）是一种为分布式，合作式，超媒体信息系统。它是一种通用的，无状态（stateless）的协议，除了应用于超文本传输外，它也可以应用于诸如名称服务器和分布对象管理系统之类的系统，这可以通过扩展它的请求方法，错误代码和报头来实现。HTTP的一个特点是数据表现形式是可输入的和可协商性的，这就允许系统能被建立而独立于数据传输。HTTP是一个客户端和服务器端请求和应答的标准（TCP）。客户端是终端用户，服务器端是网站。通常，由HTTP客户端发起一个请求，建立一个到服务器指定端口（默认是80端口）的TCP连接。HTTP服务器则在那个端口监听客户端发送过来的请求。一旦收到请求，服务器（向客户端）发回一个状态行，比如"HTTP/1.1200OK"，和（响应的）消息，消息的消息体可能是请求的文件、错误消息或者其它一些信息。接口安全采用基于IP地址的身份验证方式。在服务调用的过程中，服务提供者获取调用者的ip地址，在本地保存的授权访问ip地址列表中查询，认证通过执行服务返回数据，不通过则拒绝服务。系统对接功能汇信是XX省道路运输信用管理系统与省行政执法系统的承建方，故能保证XX省道路运输信用管理系统与省行政执法系统和省公共信用信息平台的有效对接，进而可以将本系统的黑名单及信用评价结果等推送到省行政执法系统和省公共信用信息平台。与省行政执法平台实现双随机及风险事件核查模块对接，将信用评价结果应用于双随机模块中专项库的建立、及批量对象选取，将系统的黑名单等核查信息应用于风险事件核查模块的风险事件核查、风险事件跟踪及检查事项清单梳理配置。同时接受省行政执法系统检查后的结果数据下发，包括检查明细及结果数据实时下发、检查表单下发、附属主体检查明细及结果数据实时下发等。提供信用管理系统与省行政执法平台两个系统对接接口设计定义内容。系统支持设定规则自动推送，也支持根据规则列出拟推送的名单，由监管部门审核后单个或批量推送。为实现双随机信用风险分类监管，信用评价的结果根据信用评价等级，能在省行政执法平台的双随机应用中进行分类监管，实现高风险的多检查，低风险的少检查，以下陈列部分省行政执法平台与道路运输信用管理系统的对接接口及对接后的双随机抽取界面：省行政执法监管系统道路运输行业双随机抽查界面选择抽取范围：设置基本抽取规则：设置关联信用规则：抽取检查对象：检查对象名单确定：省行政执法系统双随机一公开任务创建接口接口功能说明第三方系统调用接口创建双随机任务；调用方式接口通过接收HTTP的POST数据，进行调用。接口地址生产地址：http://***.***.***.***:****/pub/rc/zjzwfw/createtask请求内容{ 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信息化领导小组负责对项目建设的总体指导，负责制定市级大数据平台建设工作的方针、政策，负责本次项目的立项、审批、技术方案的审定。 信息化管理部门，处于信息化领导小组与项目实施单位和用户单位之间，起到承上启下、协调和管理的作用：与有关业务部门一起确立大数据处理、分析、应用等系统平台的业务流程规范和相关的业务制度、运行保障制度；负责技术标准、信息标准的统一工作；负责各监管服务、服务管理系统的方案的审核，以及项目的监督、检查和组织验收等工作。项目实施单位 具体负责应用系统的开发和实施工作，包括软件的本地化开发、安装、调试与实施，提供长期、稳定的技术支持和服务。用户单位 即应用系统的使用单位，负责提出本地化需求，配合项目的实施，组织应用系统的运行和日常维护。项目实施组织结构 项目实施的组织是专指项目实施单位在具体项目中对质量、进度计划、实施服务和资源调配进行有效管理和控制的组织形式和管理方法，以保证系统工程的正常开展，达到系统建设的目标。 项目实施组织由项目指导机构、项目管理机构和项目成员等三个层面组成。项目指导机构 由项目实施单位的主要负责人领导，用户信息化管理部门的负责人、信息技术主管、用户业务专家等代表用户方参与。项目指导机构有足够的决策指挥和协调力度，负责项目的确立和总体规划，对系统全面推广实施全过程进行组织领导，负责经费和人员的调拨和使用，负责重大问题决策，协调实施方内部、实施方和各地用户单位及领导单位的一切有关事宜，对整个项目的计划进度、质量和工作情况进行检查指导，并负责组织项目的验收。项目管理机构 由项目经理和管理协调、行政支援、产品供货、工程实施、技术支持、文档管理、质量控制和应用协调等各实施小组的主要负责人组成，各实施小组通常设置一个负责人，每个小组根据需要再划分为若干分组。项目管理机构在项目经理领导下，负责对项目成员进行管理，安排项目计划，组织项目实施。 在项目管理机构管理下的具体参与项目实施的人员，分别归属于项目实施各小组之中。项目管理机构结构图如下：项目管理机构结构图项目组人员清单姓名类别部门职能周素玲客户对接监管产品销售部销售经理曹战胜项目组成员项目经理部项目经理桂进宝项目组成员研发中心产品经理蔡宁娜项目组成员数据产品部模型分析张建芬项目组成员数据产品部指标整理周圣杰项目组成员数据产品部数据建模胡建平项目组成员数据产品部研发经理胡帅辉项目组成员数据产品部JAVA开发工程师郑佳伟项目组成员数据产品部JAVA开发工程师王峰项目组成员数据产品部JAVA开发工程师陈宇龙项目组成员技术中心数据库工程师陈凯项目组成员测试部测试工程师方君理项目组成员技术综合部运维主管潘安晨项目组成员技术综合部运维工程师宋建丰项目组成员技术综合部运维工程师王欣悦项目组成员项目经理部流程管理开发过程及成果产物开发过程管理项目整体管理必须遵从规范的项目管理方法。项目周报开发商项目经理每周需拟定项目周报，于每周向建设单位提交。项目周报应含有本周工作及下周工作的计划安排，项目周报需重点阐述：一是项目一周建设内容即项目建设概况；二是项目进度，项目实际完成情况与计划进度比较，是否出现偏离，对偏离的原因特别是滞后的原因及进度完成情况等进行分析；三是对遗留问题和需要特别协调等重大问题的说明；四是对下周的计划情况等。项目会议项目例会：由建设单位牵头，无特殊原因，每两周召开一次项目例会。原则上项目例会要求开发商项目经理出席，如有特殊原因不能到会，需要提前向建设单位说明。不定期交流会议：开发商与建设单位临时性的交流讨论会，由开发商负责起草会议纪要，邮件发送给建设单位项目负责人。计划报审制开发商对项目建设计划内部评审后应提交建设单位进行审核，开发商应严格按照评审后的计划开展项目工作，并对项目执行情况进行跟踪。在项目进展过程中如因客观因素造成计划延后，开发商应书面向建设单位提交计划延期申请报告或事先向建设单位提交项目计划延期申请，同时递交新的项目计划，在三方同意后，方可进行计划变更。项目的工作内容及成果文档项目的工作内容及成果文档的提交应覆盖以下内容，电子文档是成果不可分割的部分。必须提供软件的源程序及可执行代码。源程序要求具有良好的编程风格，可执行代码以二进制文件或可安装文件的形式提供。已商品化的软件，其代码应提供标准规范的程序流程图。1、投标方提供的技术文件与其提供的软件相一致，至少包括：（1）系统需求规格说明书（2）系统概要设计说明书（3）系统详细设计说明书（4）系统数据库设计（5）系统实施方案（6）系统测试计划（7）系统测试用例说明（8）系统测试报告（9）系统操作手册（10）系统试运行报告（11）系统验收报告2、开发商提供的技术文件应该真实、全面、完整、详细，应以中文书写。3、投标方提供的技术文件应是能满足系统进行所需的安装调试、操作使用及维护管理等所有货物（或产品）的详细技术资料。4、投标方应保证提供工程所需如工程实施计划、工程测试文档等工程实施及维护文档。质量实施管理项目评审制度 公司质量管理部根据项目经理提交的项目开发计划书（若有变更，应及时通知客户和项目组成员、部门经理、质量管理部经理及其他相关人员）中的各评审时间负责组织相关人员进行评审，并监督评审问题得到改进直至关闭；一般提交评审到正式评审应该相差1-2天，让评审成员能有时间对评审对象进行预审；正式评审会议一般不超过3小时，在会上不能解决的，可以在会后由评审成员和开发经理进行专题探讨。预审 根据项目开发计划书中的提交评审时间，项目经理向质量保证人员（质量管理部）提交须评审的对象。 质量保证人员根据提交评审对象确定评审组成员及各成员角色（关键的阶段性评审，由质量管理会同项目经理组织专门的客户评审），根据评审通知单模板填写《项目评审通知单》（命名为：计划/需求/设计/验收）和评审对象一起发给各评审成员进行预审。 各评审成员收到评审通知单和评审对象后，认真地对评审对象进行预审，并填写评审通知单中的预审问题清单、是否有时间参加评审、认为评审对象是否达到了评审的要求等，然后在质量保证人员规定的反馈时间之前把评审通知单反馈给质量保证人员。正式评审 在正式评审会议上，作者根据返回的预审问题清单有针对性、有重点地讲解评审对象，对预审问题清单中认为不须修改的，应该说明理由。评审成员应该认真听作者讲解，判断自己提出的预审问题是否已得到正确修改，或是听作者解释为什么不修改，若大家都能接受不修改的理由，则此问题就通过。否则由大家讨论是否需要修改，当不能达成共识时，由仲裁者最后敲定。当然评审成员在评审过程中也可提出新的问题。作者在评审会上应记录正式评审问题，会议完后根据评审问题清单模板整理成评审问题清单（命名为：立项/计划/需求/设计/验收）提交给质量保证人员核对，同时作者根据评审问题清单修改评审对象并填写评审问题清单上的修改人和修改时间，全部修改完后提交给质量保证人员进行确认，质量保证人员应该根据评审问题清单进行一条条的确认（并填写确认人和确认时间）直至所有问题都得到改进，然后质量保证人员把此评审对象提交到测试库和产品库，此后此评审对象就进入了受控状态，作者或项目成员需要修改时，须从产品库中提取并通知相关人员。开发测试质量保证开发测试流程控制项目测试流程示意图测试人员每天下班前把测试纪录发给测试负责人，测试负责人收集齐后发给开发项目经理。 开发人员修改各自的错误后，在修改完错误后写上修改人姓名、修改时间及修改意见。 开发人员或开发项目经理汇总后每天下班前发给测试负责人。 测试负责人收到开发人员的确认的错误报告后，根据文件名中的测试人员姓名分发给各测试人员。 测试人员收到确认的错误报告后，进行回归测试。开发过程管理 公司质量管理部的专业QA人员负责对项目开发过程规范进行管理和审计，在项目立项时和项目经理一起策划项目的QA活动，在整个过程中，支持并协助项目经理的部分管理活动，QA人员的主要工作是对项目过程的评审和工作产品的审计，以验证其是否遵守应用规程和标准，并向项目经理和其他相关负责人提供评审和审查结果，以确保项目按软件开发过程规范执行。同时也接受客户代表、质量保证专家和高层经理的检查。开发过程示意图项目开发规范 整个项目开发过程中，将严格遵循国家标准中有关软件开发技术规范、软件文档管理和软件验收标准的要求。具体参考标准：GB/T8566-2007信息技术软件生存周期过程。GB/T8567-2006计算机软件文档编制规范。GB/T9385-2008计算机软件需求规格说明规范。GB/T

9386-2008计算机软件测试文档编制规范。GB/T12504-2008计算机软件质量保证计划规范。GB/T16680-1996软件文档管理指南GB/T17544-1998信息技术软件包质量要求和测试CMU/SEI-2010-TR-033(ESC-TR-2010-033)CMMI®forDevelopment,V1.3其他相关的计算机软件工程规范国家标准。系统测试方案为保证项目交付系统的质量和功能符合用户方要求，我公司将对在系统开发实施过程中，进行针对性的测试，具体包括单元模块测试、功能测试、系统整体性能测试和压力测试、安全测试、内部联调测试、与相关业务系统的整体联调测试、例外应急处理测试等。测试目标项目测试是以发现产品缺陷为目的，确保系统满足用户需求并且遵循系统设计，确保最终交给用户的产品功能符合用户的需求，把尽可能多的问题在产品交付前发现并修正。具体地讲，测试一般要达到下列目标：确保产品完成了它所承诺或公布的功能，并且所有用户可以访问到的功能都有明确的书面说明。确保产品满足性能和效率的要求。确保产品是健壮的和适应用户环境的。测试工作流程测试工作流程单元模块测试方案单元模块测试是针对每个模块进行的测试，可从程序的内部结构出发设计测试用例，多个模块可以平行地对立地测试。通常在编码阶段进行，必要的时候要制作驱动模块和桩模块。检验程序最小单位有无错误。一般在编码之后，由开发人员完成。检查代码实现是否符合设计，尽早的发现错误。单元测试任务模块接口测试：检查进出模块的数据是否正确。模块局部数据结构测试：检查局部数据结构能否保持完整性。模块边界条件测试：检查临界数据是否正确处理。模块独立执行通路(路径)测试：检查由于计算错误、判定错误、控制流错误导致的程序错误。模块内部错误处理测试：检查内部错误处理设施是否有效，不实际运行程序，而是通过检查和阅读等手段来发现错误并评估代码质量的软件测试技术，也称为静态测试技术。管理流程单元测试管理流程图测试文档单元测试文档说明图系统联调测试方案系统联调测试的目的是确保各单元组合在一起后能够按既定意图协作运行，并确保增量的行为正确。它所测试的内容包括单元间的接口以及集成后的功能。使用黑盒测试方法测试集成的功能，并且对以前的集成进行回归测试。系统联调测试的参与人员有由软件测试部的测试设计人员、测试员和软件项目组的实施员、配置管理员、集成员、设计员。集成测试过程测试过程示意图测试内容及流程测试流程图功能测试功能测试是对应用软件系统的功能的有效性、完整性进行测试。测试目标根据应用系统的需求说明书、设计说明