關于城市軌道交通互聯網票務收益審核的探索

趙達奇

（濟南軌道交通集團建設投資有限公司，濟南 250000）

1 概述

智能手機的迅速普及為自動售檢票系統帶來豐富的電子支付方式，推動著整個票務系統架構和運作方式的大轉型。地鐵運營商根據傳統的票務運作方式，摸索出一套適合互聯網票務運作的處理方式。

收益數據審核簡單來說，是賬目與實物的比對，也是應收金額與實收金額的比對。通過對前后者差異的分析和處理，保證票務收益的安全性、保證票務運作的合規合法性、保證票務參與各方應得利益。

互聯網非現金業務的上線，大大減少收益審核人員的工作量，相當比例的業務被計算機代替，但是也給收益審核人員提出更高的要求。因為相對于現金交易數據中較為明確的實收和應收的定義，非現金交易數據中實收和應收涉及面廣、交互多，很難界定。本文對城市軌道交通互聯網票務收益審核的思路與方法進行研究與探索。

2 傳統現金票務收益數據審核思路

2.1 傳統現金票務收益數據應收的界定

在車票發售、充值等動作成功后，會在系統中形成交易數據，通過傳統5 層架構，自終端售票設備傳至線路中心系統。經過統計，可以按照設備的最小顆粒度形成統計數據。同樣，設備在補票、補幣、清幣和結算后，可以形成結算數據，出具紙質小票單據，可以通過人工方式，進行收益數據統計。這些都是系統數據。

除了正常車票的發售，還會有多種多樣的乘客事務處理要計入到收益中，比如說退票、付費更新、超程超時更新、付費出站票、免費出站票等，甚至包括設備故障造成的找零失敗或者未出票的情況等，系統中都會記錄，這都是應收的范圍。

狹義的應收，是金額數字；廣義的應收，是記錄的、所執行的所有票務動作。一般來說，應收可以通過系統數據統計報表、終端設備結賬單據等機器數據進行呈現。

2.2 傳統現金票務收益數據實收的界定

傳統現金票務收益數據的實收比較明確。比如，自動售票機實收=設備補幣金額－實點金額、半自動售票機實收=售票員實點－備用金配額。同理可廣義擴展到票卡、與乘客共同簽訂的乘客事務處理單據等。在正常票務和乘客事務處理之外，車站會有各種各樣的情況造成少量的拾遺上交金額、特殊乘客事務處理金額等特殊情況下收入或者支出的金額。這些金額最終會通過解行的方式遞交銀行。票務人員在設備動作、交接班、結算過程中，都會對現金和票卡進行實點和記錄。這些都是收益審核的證明材料。

總之，實收就是實點變化的額度。

2.3 收益數據核對及差錯分析

在正常情況下，所有的票務動作應與實點變化的額度一一對應。對于狹義的收益數據審核來說，如果應收大于實收，為短款；反之，為長款。通過每個環節交易數據和表單的核對，可以發現系統問題、人為問題等。

3 互聯網模式下的典型票務場景

在互聯網模式下，車票的交易與應用基本上是由計算機直接完成。對于傳統的現金業務，沒有過多操作員流程，大量減少了各種單據，收益審核通過系統數據本身就可以完成。對比第2 章節提到的內容，應收和實收的范圍更窄，可以簡單理解為“應收錢”“實收錢”的概念。為了更好界定應收與實收的范圍，對互聯網模式下的典型票務場景進行詳細描述。

3.1 地鐵APP的票務場景

3.1.1 購票與充值

乘客通過操作手機APP，選擇可以進行車票購買、充值。手機APP 向互聯網票務后臺發出申請，后臺向手機APP 推送支付信息并等待支付渠道返回支付成功信息，乘客跳轉支付渠道支付成功。支付渠道通知系統后臺到賬，后臺向乘客賬戶及手機APP 發售車票或者電子錢包賬戶到賬。

3.1.2 退票與退款

乘客發起退票、退款時，發起的是退票、退款申請，相關業務邏輯與購票、充值類似。

3.1.3 進站與出站

乘客在進站或者出站時，出示手機APP 的二維碼，對準閘機二維碼讀頭。進站時，閘機讀取二維碼的信息，檢查合法性后站門動作并向互聯網票務后臺發送交易信息，后臺進行記錄并更新手機APP二維碼狀態；出站時，閘機讀取乘客手機二維碼信息并向后臺發送數據，后臺檢查二維碼狀態后反饋閘機，閘機進行扣費并再上傳系統后臺。

所有交易記錄在車站、線路、清分中心計算機系統中記錄。互聯網票務后臺記錄交互和結果數據。

3.2 車站終端設備的票務場景

自動售票機與半自動售票機一般支持網絡支付手段，除現金外，由第三方支付單位提供支付渠道。乘客在購票、充值、更新等付費交易時，由自助機具向互聯網票務后臺發起申請、告知后臺交易需求內容并生成二維碼。待乘客支付成功后，后臺收到第三方支付公司的到賬信息，反饋自助機具出票或者充值。

所有交易記錄在車站、線路、清分中心計算機系統中。互聯網票務后臺記錄交互和結果數據，包括與第三方支付渠道單位的賬單信息。

4 互聯網非現金收益數據審核的方法研究

4.1 應收與實收的界定必要性與困難性

應收與實收是收益審核的核心組成要素，對于現金收益，審核的目的性就相對明確，主要是以審“賬”“實”為主。由于人的大量參與，人的不確定性遠遠大于系統的不確定性，審核的目標就比較明確，是以規范人的行為為最終目的。

非現金的票務收益是否因為人的不介入就可以肯定計算機的嚴謹與權威性，不會產生賬實不符或者非法操作的可能，或者，非現金收益審核是否沒有必要。其實不然，收益審核是各運營單位保證收益安全的最后一道關卡，起到守門員的作用。雖然地鐵行業的非現金支付技術已廣泛應用，但是應用時間短，系統并不完善。即使是已經應用多年的自動售票機離線業務，仍有因設備缺陷或者故障造成的長、短款現象。所以非現金收益審核是必要的。

對于非現金收益，交易的各個交互環節均由系統完成。在通常情況下，不存在人為干預的可能性。一個票務動作，系統各層級需要交互數次，后一級的系統動作都是以前一級的系統動作為依據，通過層級的遞進確認，完成整個交易。最初的發起和最后的結尾環環相扣、一脈相承，應收中有實收、實收中有應收，“賬”“實”概念不斷轉化，無法沿用傳統現金收益審核的方法。界定應收與實收是困難的。

結合之前的論述，非現金收益審核是必要的，且必須要找到審核的有效方法。審核就要有參照物和標準。參照物就是應收，標準就是應收等于實收。

4.2 典型層次關系下應收與實收的定義

4.2.1 公司賬戶入賬與第三方支付電子賬單

公司賬戶入賬與現金解行后的賬戶變動相同，是實際收到的款項。對于每一筆訂單，第三方支付單位會返回賬單。一般來說，第三方支付賬單與銀行回執具有同等的效力。賬單包括訂單號、交易時間、交易類型、交易金額、交易狀態等，以訂單號為唯一數據標識。乘客通過訂單支付現金至地鐵商戶，在次日，第三方支付單位根據訂單和實際到賬情況，制作賬單明細，作為到賬的憑證供地鐵使用。

在此層關系中，實收就是入賬，應收就是賬單。

4.2.2 第三方支付賬單與互聯網票務訂單

互聯網票務平臺記錄所有的互聯網交易記錄，交易記錄根據不同的業務場景或者交易分類記錄不同的內容。比如之前提到的購票/退票、充值/退款、進/出站、更新等。在各業務場景內，仍會細分交易類型，例如消費是通過二維碼儲值票、二維碼單程票或者是人臉識別票種。系統按照詳細的功能分類，把記錄交易的時間、站點、設備編號、金額、付款狀態等內容存儲在不同的數據庫表中。看似種類繁多的數據庫表，有一個方式，可以把乘客和地鐵都關心的、涉及收益核心的數據進行記錄并串聯起來的，就是訂單。

對于一筆完整的訂單，是有金額的。訂單是否支付成功，關系到乘客是否能順利乘車，也關系到地鐵是否能獲得應有收益，對于乘客和地鐵來說都至關重要。互聯網票務平臺按照訂單，把支付的金額和狀態，記錄在交易記錄中。這就是地鐵的訂單記錄。地鐵的訂單存儲著時間、地點、消費金額及支付方式的關鍵信息。

第三方支付賬單記錄了每一筆訂單成功到賬的信息，互聯網票務訂單記錄了每一筆訂單形成的所有過程。在此層關系中，第三方支付賬單為實收、互聯網票務訂單為應收。

4.2.3 互聯網票務訂單與車票產品

乘客獲得的乘車憑證或者可用車票是最終的票務產品，乘客通過付出貨幣實現等價交換，訂單是產品的銷售記錄。很難將乘客手中的車票收集起來或者通過視頻監控進行統計與核驗，但是系統的底層數據會記錄車票或者余額真正傳遞到乘客手中的最后一步，比如出票成功的記錄、余額變動的記錄。

在此層關系中，地鐵付出了車票產品，即系統記錄的出貨情況，是應收。訂單中記錄著付款成功的信息，是實收。

4.2.4 小結

在3 個典型層次進行了應收與實收的界定。不同城市的地鐵互聯網票務系統實現方式不盡相同，層次和交互也不僅僅局限于這3 個層次。但是，地鐵公司賬戶入賬和乘客獲得乘車憑證是必不可少的。當層級越靠近入賬，就可以定義為實收；反之，當層級越靠近于乘客獲得車票或者余額，就可以定義為應收。

4.3 數據源選擇及審核方法

4.3.1 數據源選擇

可以用于非現金收益審核的數據分布在數據庫各個角落，每一個數據都可以作為審核的依據和目標。但是，對龐大的數據量和數據種類面面俱到地審核，會使得這項工作變得繁雜、不可操作，審核也將漫無目的。

在傳統的現金收益審核中，由于人的深度參與和行為的不穩定性，對于人的差錯是審核的重點；在互聯網模式下的非現金收益審核中，人的差錯仍然存在，但將遠遠小于現金業務。在互聯網模式應用初期、系統升級變動或者新線接入的初期，系統本身存在一定的不穩定性。由于應用的改變，邏輯和交互受多方單位共同請求和應答，在建設期的測試量和邊界條件，很難發現系統邏輯深層次問題，這也是互聯網時代，票務工作面臨的問題。一個成熟的產品都是在不斷的應用和改善中產生。所以，系統的權威性是質疑，也需要審核。

為了審核系統的全部層面，就要在頂層和底層獲取數據源。頂層是賬戶變動、底層是乘客的票務產品。對于收益審核人員，較難實時統計財務賬面信息和直接在乘客手中統計車票信息，但是可以通過系統，無限接近這樣的信息，就是電子賬單和票務產品數據。電子賬單的數據來源是第三方支付單位直接反饋的電子賬單；票務產品數據來源于自動售票機、半自動售票機、手機APP 等的交易數據。這都是最接近頂層和底層的數據。為了建立頂層和底層數據之間的聯系，方便定位審查出的問題，還需要訂單數據，即中層數據。

4.3.2 審核方法

將提取過的底層、中層、頂層數據按照交易場景、分組求和匯總。審核周期可以與票務運作相關報告制定周期一致。采用底層與中層核對、中層和頂層核對的方法。如果有差異，可以利用中層數據定位到訂單號。通過訂單號可以額外查詢與此訂單相關的詳細數據，用數據還原真實的交易場景。對于數據庫層面無法記錄的數據，還可以通過系統和設備日志進行分析。對于系統無法還原的場景，只能通過視頻監控或者人工介入解決。

5 互聯網票務審核優化建議

5.1 系統數據庫關聯優化

互聯網票務逐漸成為各城市地鐵公司主要票務運作形式，依托互聯網技術，為乘客和運營單位帶來極大的便利。互聯網業務為了保障票務交易的安全，基本采用在線業務進行處理。計算機類設備和網絡、安全類設備通過冗余、備份等已經相對可靠，但是軟、硬件結合起來的系統并非萬無一失。由于中心系統故障導致的全線網大面積故障并不罕見。

傳統的自動售檢票系統架構是車票-終端-車站計算機-線路中央計算機-清分中心的5 層架構，終端設備離散、離線的票卡處理模式帶來整個車站票務設備的高可靠性、高實時性。實體票卡仍擁有龐大的用戶量，眾多新建地鐵城市仍保留著傳統的5 層系統架構。一方面是滿足實體票卡用戶需求，另一方面可以應對互聯網系統故障帶來的大面積票務故障情況下的降級票務運作。

傳統清分中心功能獨特、架構穩定，與其他系統集成較為困難。互聯網票務系統多作為獨立于傳統清分中心系統的系統，數據庫獨立設置。終端設備通過5 層架構上傳至線路中心和清分中心的數據，無法直接與互聯網票務平臺數據庫進行關聯查詢。需要通過一系列的人工操作才能完成。工作量大幅增加。

建議建立融合的、可關聯的數據庫，將頂層數據與底層數據做聯系，最大限度地保證了數據的原始性。打破數據障礙，為數據審核提供便利。

5.2 票務產品統計優化

對于互聯網票務產品的定義直接影響著非現金收益審核過程中“應收”的定義。訂單是較為容易展現互聯網票務產品的載體，但是并不是最接近票務產品的。互聯網賬戶變動和自助機具出票情況將更接近于票務產品。統計這兩項內容似乎意義不大，并非關鍵運營指標。但是這就是非現金收益真正的應收。

建議增加對這兩項內容和類似內容的統計，才能真正向現金業務對標。

5.3 運營人員技能優化

新形勢下的票務運作方式為收益審核人員減少了工作量，人工收益審核業務量也將逐漸萎縮。重復的人工由計算機代替是歷史必然趨勢。業務在轉型，收益審核人員工作方式需隨之轉型。在數據核對、統計方面，收益審核人員和軟件系統維護人員的工作界面將逐漸融合，收益審查方與協查方的角色也將趨于統一。這都提出了更高的技能要求。會使用報表查詢系統、數據庫系統甚至日志系統都將成為必備技能。

建議提升收益審核人員數據查詢技能，以適應非現金模式下的收益審核工作。

6 總結

非現金收益審核的思路和理念應與現金收益審核無異，但是對于“應收”“實收”的定義是不同的。只要本著保護乘客、地鐵、第三方單位應得利益的理念，選擇無限接近各收益參與方的數據，非現金收益審核的思路就是合理的。同時，提高系統的可用度和審核人員的技能，將大大提高非現金收益審核的準確度和效率。