新铁路运输收入清算系统设计及其实现

Design of New Settlement System of Railway Transportation Revenue and Its Realization

摘要

针对现行铁路运输收入清算系统方案确定早、架构老旧、服务功能有限，以及数据管理和深入运用能力不高等问题，基于现有铁路运输清算系统相关理论研究，聚焦清算系统业务改进及技术提升，结合已有制度要求和用户期望，提出新铁路运输收入清算系统设计方案。方案重构了系统总体架构，使用新的技术架构，开发了成本归集、收支对照、预清算、经营业绩预测等新业务模块，提升清算平台服务水平。为满足新系统的体系设计和用户深度数据分析需求，新系统采用基于“分库分表”的事务型数据库以提升运行效率、使用基于分析型数据库进行大数据运算等关键技术。新系统投产使用后将提升铁路清算系统的先进性、系统清算效率，以及铁路财务管理清算工作的精细化和智能化水平，未来可以从系统的技术实践和业务改进方面做进一步探索。

Abstract

The current settlement system of railway transportation revenue has been outdated for its old architecture, limited service functions, and low capabilities of data management and in-depth utilization. Therefore, based on the relevant theoretical research on the current settlement system of railway transportation, this paper put forward a design scheme for the new settlement system of railway transportation revenue with the requirements of existing systems and user expectations taken into consideration and the improvement in terms of business and technology of the settlement system as the focus. The proposed scheme reconstructed the overall system architecture, developing new business modules such as cost collection, income-expenditure comparison, pre-settlement, and business performance forecasting to enhance the service level of the settlement platform. To meet the requirements of the new system's architecture design and deep user data analysis, the system adopted a transactional database featured by sharding to improve operational efficiency and used an analytical database for big data computation. The implementation of the new system is expected to enhance the advancement and efficiency of the railway settlement system, as well as the sophistication and intelligence of the railway settlement operations. Relevant explorations can be furthered from the technical practice and business improvement of the system.

Graphical abstract

关键词

铁路清算系统 / 系统设计 / 系统架构 / 预清算 / 大数据

Key words

Railway Settlement System / System Design / System Architecture / Pre-settlement / Big Data

0　引言

铁路运输收入清算系统(以下简称“清算系统”，含客运、货运、国际联运等清算子系统)作为铁路核算各运输企业营业收入的实现载体，从2003年投入运用至今，持续对铁路清算工作提供支持。国内实践研究领域对清算系统的研究思考大多聚焦在清算业务或个别系统设计实现方面，并伴随着铁路运输清算机制的变化及信息技术的更迭不断涌现。20世纪90年代，原沈阳铁路局电子中心运用VAX-3100小型机研究设计了国际联运清算信息管理系统，计算机信息系统的准确性、及时性、便利性等优势凸显^[1]。21世纪初，林欣、帅斌、张功跃等^[2-4]提出加快建立科学合理的铁路运输清算系统是铁路运输市场化的前期准备和需要，也是铁路深化改革的重要环节和必要条件。刘春煌等^[5]研究制定了基于计算机网络的清算系统总体规划。宋一凡等^[6]在铁路“政企分开”的形势下，基于清算系统运行实践，对铁路货物运输清算系统从开发建设和运行维护2个方面进行了经验总结。王丽华等^[7]对旅客运输清算系统进行了结构剖析，介绍了关键技术创新。近年来，谢大锋、董少磊、刘贺文等^[8-10]分别根据新的业务需求和既有系统痛点研究探讨了清算数据稽核、货运承运制清算系统及客运预清算系统。这些研究成果对清算系统的进一步优化和发展具有指导意义和参考价值。

在铁路运输清算系统已有理论研究和实践的基础上，分析新时期用户对系统的功能期望，结合系统开发、运维人员积累的相关经验，研发了新铁路运输收入清算系统(以下简称“新系统”)，与既有系统相比，新系统采取对底层架构进行重构、采用新的开发语言、融合计算机开发前沿和用户关注的大数据分析^[11]等方法、理念，进行了技术设计优化和服务功能提升，新系统不仅可以直观反映清算结果，还可以收集和挖掘行业、企业清算及相关数据，深入分析经营结果，合理预估经营情况，进一步提高清算系统的效用、效率。

1　清算系统现状及需求分析

1.1　现状分析

自2000年起，客运、货运、国际联运等清算子系统通过原铁道部科技司评审分别投产运行^[12-13]，2008年各子系统启动整合升级，客运系统率先完成，随后货运、国际联运等子系统相继完成升级^[14]，截至2022年底，系统已实现客运、货运承运、特种货物、铁路行邮、中铁联集、代办结算、广深港、国际联运等业务清算及资金办理，涉及中国国家铁路集团有限公司(以下简称“国铁集团”)、上市企业、国铁集团控股企业、地方控股企业、地方铁路企业、非运输企业等近300家，成为铁路财务系统不可或缺的信息化工具。但随着新发展阶段带来的新要求、新技术，以及伴随市场环境主体、责任主体、资本结构等变化，既有清算系统在体系架构、服务内容、数据管理和应用等方面存在明显滞后。

（1）系统老旧，制约新需求实现和功能提升。既有清算系统完成总体方案规划至今已有20余年，采用Client/Server(C/S)架构，是基于MVC使用编程语言进行编写的应用程序。期间系统在底层架构、实施方式、技术应用等方面一直没有进行本质的改变和提升，系统的方案设置和架构设计已经明显老旧。系统在使用过程中，为满足铁路运输收入清算业务发展变化和管理需要，持续以补丁或新增功能的方式保障应用，体系逐渐臃肿沉重，严重影响系统运行的稳定性、效率和用户使用体验。后续系统为满足新时期相关制度要求及利用新技术开发新功能已不能再通过“打补丁”来实现。

（2）服务功能有限，效用发挥不充分。目前，清算系统以清算机构作为服务主体，铁路运输企业作为接受服务主体，享受清算机构提供的清算服务，属于财务系统里的“计算”平台，为铁路运输企业提供运输进款清算和服务清算。企业通过系统仅可获得清算结果，除此之外平台不再提供其他服务，企业也获取不到更多效用，功能定位精准却单一。清算平台经过提供多年的清算服务功能，积累了大量的企业运输、服务、清算数据，如何充分发挥这些数据资产的效用，为成员企业乃至国铁集团提供更多有价值服务，需要进一步挖掘探索。

（3）数据管理和深入运用能力不高。系统缺乏对原始数据重传、补传、纠错的机制和对企业变更统筹、联动、回溯的处理，对清算数据的连贯性、准确性形成潜在风险。此外，目前除国家铁路外，国铁控股、地方控股、地方企业和非铁路运输企业等陆续参与清算，孤立、差异、固化的数据处理和存储对系统综合分析、专题应用、共享挖掘和定制服务也形成限制。

1.2　需求分析

2020年，国铁集团发布《中国铁路财务清算体系管理规定》，提到以“提高效率、提升效益”为目标，建立健全财务清算体系，包括铁路客货运输进款清算、委托运输费用清算和单项市场化服务清算等3类。2022年，国铁集团印发《铁路运输收入清算平台清算服务清算办法》(铁财[2022]40号)^[15]，办法中明确提出清算平台关键服务功能点：①审核办理铁路运输企业加入、退出及信息变更；②为企业提供运输进款清算，发布清算结果及提供信息查询服务；③提供资金轧差结算；④办理企业间的资金收付业务；⑤其他与清算相关的服务。这些制度为清算系统的功能效用做了明确的指导，考虑新系统扩大用户覆盖范围至国铁集团，并提供更加丰富、完善的系统功能，仍需对系统用户做进一步实际业务需求调研分析。

（1）国铁集团。全面掌握全路运输收入清算、清算资金的结果和分析数据；能够支持全路税务管理相关工作；能够支持相关专项研究和模拟测算工作。为顶层管理和政策决策提供智能化数据支撑。

（2）清算机构。能够实现智能化成员企业管理，包括智能准入、性质变更等；能够办理成员企业间清算服务、单项清算服务以及可以提供定制化服务；能够支持包括清算资金轧差结算、清算轧差资金抵扣及其相关清算资金管理工作；能够支持成员企业清算和资金等相关数据的挖掘和运用；能够提供市场化清算相关服务。

（3）成员企业。能够获得权限范围内企业的清算结果、清算资金、税务数据等数据分析服务；能够提供清算原始数据查询和跟踪；能够提报和确认权限范围内企业的原始数据、基础数据、资金资产数据、企业信息等清算相关信息；提前获悉清算数据，过迟获取则对企业运营、资金运用的及时性与准确性有一定影响；利用清算数据提供大数据分析服务，包括运输成本、货运单价等；根据企业自身需求可提供个性化定制服务。

2　系统方案设计

2.1　总体架构

既有清算系统中客运、货运、国际联运等子系统是采用C语言开发的烟囱式架构，子系统各成体系，而新系统是采用JAVA语言基于微服务的云原生应用架构开发。既有清算系统与新系统架构设置变化如图1所示。

新系统通过铁路现代信息基础设施中的一体化信息集成平台，获取铁路基础数据，实现数据共享和人工智能等服务，基于一体化信息集成平台中的集成服务平台，实现与客票系统、货票系统、GIS平台、收入系统、统计系统等外部相关业务系统间的数据共享。移动端访问通过铁路移动互联网安全接入平台实现接入，互联网访问通过安全平台实现接入。在国铁集团内服网部署数据库服务器和应用服务器，用户通过铁路内网终端PC、互联网PC或移动端访问。新系统包含用户信息、基础数据、身份认证等基础服务和国内运输收入清算、经营业绩预测、客户服务等功能。新系统系统架构如图2所示。

2.2　技术架构

新系统采用一级部署多级应用模式，集中部署在国铁集团主数据中心，运行于国铁集团主数据中心统一提供的应用支撑平台。技术架构自下而上分为基础设施/资源池、数据层、中间层、服务层和展现层5层，相关技术应用支撑业务的有效运转，为用户提供服务。新系统技术架构如图3所示。

（1）展现层通过Bootstrap，VUE，JSP，CSS，JS，HTML5等先进的前端开发技术开发Web页面，支持浏览器、移动终端的扩展应用。

（2）服务层的微服务治理对微服务的注册、配置、链路追踪、熔断保护进行处理和配置。业务微服务处理系统的各项业务包括国内运输清算、国际联运清算、GIS地图服务、清算服务费、预清算、单价测算等。

（3）中间层是支撑云原生应用运行的基础服务，包括运维服务和运行服务2部分，底层由基于容器的微服务在运行时提供支撑。运维服务供日常运维值守人员使用，包括系统网络安全监测预警服务，主机资源监测预警服务、服务链路追踪及资源流量监测服务、服务健康监测及熔断重启服务；运行服务主要服务于应用开发人员，包括应用集成、打包、发布等工具，并支持金丝雀升级、灰度升级；自动收集应用日志、控制台输出以及系统、中间件日志，便于维护人员快速定位系统故障；服务注册与发布，支持微服务的注册和基于服务名的访问，并提供多服务实例间的软负载均衡；统一配置中心为多实例微服务应用提供统一的、动态的配置服务。除上述微服务应用的基本功能外，新系统应用集成层还提供开放式接口，支持Redis、RabbitMQ、Kafka、ElasticSearcher、智能报表工具等基于容器/非容器的第三方中间件的运行，并预留与国铁集团大数据与人工智能平台的接口。

（4）数据层是系统数据存储的资源池。综合考虑目前国产数据库的性能和本系统实际业务，设计了两级数据库结构。第一级为事务型数据库，按照微服务架构“分库分表”的原则，为客运清算、承运清算、特货清算、铁路行邮清算和其他清算分别设计了独立的事务型数据库，支撑各自的清算业务运算和数据存储；第二级为分析型数据库，通过数据同步软件从各个事务型数据库同步数据，为成员单位的数据查询、智能分析提供服务。

（5）在基础设施/资源池方面，基于现有国产化X86和ARM芯片架构构建计算资源池、网络资源池、存储资源池和安全资源池，操作系统使用主流国产化操作系统。在数据存储方面，采用主流国产化数据库。在中间件方面，提供统一接入、任务调度及数据缓存等服务。终端应用方面，终端设计在芯片、操作系统等方面支持国产化信创产品。通过运用服务器虚拟化技术、共享存储、负载均衡、网络安全、监控运维等技术，确保系统高性能、高可靠地稳定运行，同时提高系统扩展性，应对未来业务发展。

2.3　功能设计

本着根据需求设计系统功能原则，新系统在功能设计上，首先满足国铁集团相关制度文件对本系统的服务期望，继承既有系统国内运输收入清算、国际联运清算、资金管理、基础服务、清算服务费、系统管理等子系统功能，采用新的技术栈及基于微服务的开发理念对功能进行服务拆分，重新建构新系统架构框架下的微业务。此基础上，考虑国铁集团、清算机构、企业用户的功能期望进行业务设计和实现，运用大数据分析等技术，开发设置了成本归集、收支对照、预清算、经营业绩预测等新功能新服务，相较于既有系统独立的8个功能模块，新系统功能达到了16个功能模块。新系统功能设计如图4所示。

新增功能模块的功能点和可支持服务，具体如下。

（1）成本归集。成本归集是企业管理成本和优化成本结构的重要手段，可以提高财务管理的准确性和可控性、有效控制成本、提高绩效和管理效率。新系统依据导入的铁040主表、040附表1-9数据、基础数据、国内运输清算结果数据，参考《运输成本费用管理核算规则》、实际成本的去向来归集、分摊到清算项目上，实现统筹成本和清算，并给出成本单价。

（2）收支对照。能够实现国铁集团、成员企业等多个主体经营数据的收支对照，实现清算结果和成本归集的对照，还能够实现客运、货运承运、铁路行邮等多种运输类型的收支对照，设置数据整理清洗、成本清算对照、收入付费对照、盈余分析、成本提供服务对照5个功能点。

（3）预清算。目前，清算系统每月月中计算提供精确的清算结果，预清算系统可以月初提供误差可接受范围内的初步清算结果，其业务实现针对客运、货运和其他运输类型相关清算项目，通过相关运输生产数据和经验值，结合运输生产特点，依托客票系统中售票及开行信息、货票系统中货票及收入信息，实现企业运输收入应交、应得费用预估和部分提供服务应收、应付费用预估。

（4）经营业绩预测。铁路运输中清算单价为动态调整机制，清算单价的变化对不同企业的最终清算结果有较大影响，本模块对清算单价调整后对企业各清算科目带来的变化进行分析，以及预测变化后的综合经营业绩。模块功能包括部分清算单价调整，估算预测清算单价对企业运输的经营影响。包含测算模型维护、机车牵引服务费、接触网使用费处理、测算处理、测算评价、报表、图形化展示等功能点。

（5）客户服务。该模块为客户定制服务预留板块，建立清算服务知识库，提供客户定制化产品介绍、综合展示、分析预警等基础服务的同时，实现对比分析、专题分析等定制服务，满足客户多元化需求。

（6）移动端。新系统在制度需求、用户需求的基础上，结合铁路运输清算现状，加上业务部门及系统开发人员积累的运维经验，额外开发提供移动端和综合门户功能，移动端为清算现状APP，方便用户查看清算系统相关信息模块，提升管理效能，准确了解清算现状等。

（7）GIS地图服务。GIS地图服务基于铁路地理信息平台实现，通过数据接口与已有GIS系统进行数据交换，将清算结果和成本数据与地理信息数据相结合，实现在线查询、多维统计分析功能。

（8）综合门户。综合门户为用户登录成功后的首个页面，主要功能点包括显示登录人及所在单位的信息、系统消息、模块导航功能、企业动态、业务动态、信息综合检索等。

3　关键技术研究与应用

3.1　基于“分库分表”的事务型数据库效率提升

铁路运输收入清算系统虽然业务单一、服务群体对象较小，但涉及的数据处理量大，月处理清算数据达10T级别，而新系统成本归集、预清算、经营业绩预测、市场动态等功能的实现逻辑使算法复杂度呈几何级数增长。数据处理量大、算法复杂、速度快，对数据库的处理效率有较高的要求是新系统的典型特征。针对新系统数据处理量级高、速度快且需要频繁更新计算结果的要求，设计采用基于“分库分表”的事务型数据库来提升效率^[16]。

将完全基于存储过程的算法方案分解为多步骤计算，数据库层面仅负责数据检索、聚合、排序等操作，大幅度降低数据库服务器计算能力依赖，同时有效发挥数据库查询、聚合能力，仅提取必须的计算数据或聚合数据，尽量减少数据的输入和输出。主体清算算法改为应用服务器内存计算，通过编程优化算法，提高运算效率，满足用户提出的各种复杂计算要求。对超大规模计算，使用大数据Map/Reduce等算法，使用并行计算，用物理设备数量换取计算时间。数据导入时，使用国产数据库提供的批量装载(Bulk Load)功能实现快速写入，提高输入和输出效率。

3.2　基于大数据处理的分析型数据库设计

新系统设置了大量的数据清洗、分析、预测(估)服务，这些服务的特点是需要读取大量数据，进行大量的计算分析，但写入量、更新量较小。针对这一特点，设计使用基于分析型数据库进行大数据运算。分析型数据库是数据库的一个分支，其设计目标就是存储、管理和分析数据，一般存储的数据时间跨度长，数据量大，对实时性要求不高。

系统在写入事务型数据的同时，通过数据库同步软件，自动更新分析型数据库。确定业务的维度，构建星型或雪花型的维度模型。采取New-SQL方式设计分析型数据库，这种方式设计的数据库最多可达1 024个计算节点，满足大量计算需求，并具有按列访问等适合数据分析的功能。使用大数据技术进行分析预算，通过并发解决性能问题。以业务分析为建模驱动，基于上层应用的共性需求，构建公共粒度的汇总指标表，同时以宽表化的手段物理化模型，为应用层提供统一计算口径和数据标准。基于大数据平台提供的聚类、归类、机器学习、深度学习等AI算法，实现成本归集、经营业绩预测等复杂业务要求。

3.3　基于大数据的成本归集、收支对照和经营业绩预测

成本归集、收支对照等功能需要在清算结果的基础上，根据成本数据、计算规则和基础字典，进行进一步的分析运算，运算量预计为常规清算的5~10倍，因此采用大数据技术，通过并发提高运算效率。

建立支持Spark的分析数据库，将所有参与运算的数据全部同步到分析数据库。根据基础字典、计算规则对数据进行预处理，例如在成本归集中提前将数据按周转量折算到客运、货运承运、铁路行邮，按成本科目进行分类等。预处理可在相应数据变化后自动进行，不占用在线计算时间。使用大数据语言编写分析运算程序。系统使用与Spark结合最为紧密的Scala语言编写相关处理程序，并运行于国铁集团大数据与人工智能平台。根据运算结果，以业务分析为建模驱动，基于上层应用的共性需求，生成相应结果展示和统计报表。按照两级数据库设计方案，所有结果均保留在分析库中，不需要同步回事务库，以提高处理效率。同时以宽表化的手段物理化模型，为应用层提供统一计算口径和数据标准。

4　系统初步应用效果

新清算系统改变既有清算系统服务功能单一的现状，提升为基于清算业务为企业提供从清算数据获取经营数据，发挥清算数据价值，助力企业创造更多经济效益的服务性平台。新系统是国内外铁路运输清算系统乃至交通运输清算领域率先尝试成本归集、预清算等服务的系统，其设计理念和功能开发可推广至其他有关领域，目前本系统的客运预清算功能已经开发完成投入使用。数据显示，预清算系统获得的进款数据会与收入审核后的进款数据有一定差异，指定月份中，中国铁路上海局集团有限公司的预测数据和实际数据相差4.7%，中国铁路成都局集团有限公司的这2种数据相差1.5%。对预清算系统来说，这种差异可接受。后续系统其他功能投入使用后，对铁路运输企业灵活根据清算结果进行运输效益分析预测及承运企业加大货源组织力度，扩大运输市场份额，加强精细化组织、降本增效，提升铁路运输生产效率、效益将会起到明显积极作用。

5　结束语

我国铁路运输清算系统自投入使用以来始终作为铁路管理部门清算机制的直接体现，运营期间历经多次调整、完善以期符合铁路清算发展的制度和实际需求。新清算系统的设计及实现是各相关业务部门协同协作的成果，也是现阶段先进的计算机科学技术特别是信息采集和数据分析技术的良好应用。新清算系统的投入使用可以更好地为运输企业提供清算服务支持，提升财务管理清算工作的精细化和智能化水平，促进铁路运输企业的综合经济效益，进一步提升我国铁路运输品牌的影响力。后续，针对本系统开发技术中的微服务粒度划分、实际应用，以及传统业务设置中尚无先例的成本归集、收支对照、预清算、经营业绩预测等，乃至新的下一代技术框架探索，由于没有经验可以参考，具体使用效果以及提升改进方向仍需进一步发掘完善。

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基金资助

中国铁道科学研究院集团有限公司科研项目(J2023X003)