无锡市首例!共享单车“大数据”查处来了!

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无锡市首例!共享单车“大数据”查处来了!

2023-04-10 04:13| 来源: 网络整理| 查看: 265

来源:滨小管

12月以来,无锡滨湖城管持续加大共享单车违停查处力度。除现场处罚外,利用大数据查处共享单车违停的相关工作也在紧锣密鼓地进行中。

经过前期的违停证据采集、数据收集、信息比对等一系列准备工作,就在12月10日,该项工作有了新突破……

当天下午,滨湖城管成功运用大数据,查处了一起共享单车违停案件属全市首例!

12月10日下午14时25分,滨湖城管办案窗口办理了1起个人共享单车违停案件。与其他案件不同的是,这是滨湖城管首次利用大数据查证共享单车违停,并对当事人予以处罚的案件!

据了解,当事人赵某于当天下午13时44分,接到了滨湖城管的短信通知,被告知其于12月2日存在未按规定停放非机动车的行为。接到短信后,赵某便立即赶往办案窗口进行处理。

现场,执法人员向当事人解释了非机动车停放的相关规定,并向其确认了现场照片等证据材料。

“12月2日当天,由于赶时间,就随意将共享单车停在了路边,没想到城管部门真的能够通过大数据找到了违停信息”,赵某对自己违规停放单车的行为懊悔不已。

随后,执法人员对赵某作出了罚款二十元的行政处罚。接受处罚后,赵某表示,“这次的处罚,的的确确给我敲响了警钟。明知违停要处罚,由于心存侥幸,仍选择随意停放车辆,真的不应该。在此,希望广大用户引以为戒,侥幸心理要不得,一定要按照规定,有序规范地停放共享单车!”

据悉,12月10日下午,滨湖城管利用“大数据”成功办结了3起共享单车用户违停案件,其中1起是通过“非接触性执法”办结的。

三起案件,两大亮点!

▌亮点1:“大数据”查处共享单车违停

如何利用“大数据”查处共享单车违停?简单的来说,就是“一拍二调三查处”。“一拍”,是指执法部门对已有的违停车辆,进行车身二维码拍照取证。“二调”,是指执法部门将二维码信息提交给单车公司,单车公司在其数据库内调取二维码对应的违停车辆使用人信息,再将相关数据信息提供给执法部门。“三查处”,是指执法部门在取得违停数据后,通过电话、短信等方式,通知当事人前来处理。如果当事人无法现场处理,可通过非接触执法,进行线上处理。

需要特别注意的是,如果当事人不进行处理,将会面临个人失信计分。

▌亮点2:“非接触性执法”成功运用

除了利用大数据查证违停信息外,“非接触性执法”的成功运用也是本次工作的亮点之一。

值得注意的是,3起利用大数据查证违停案件中,有1起是通过“非接触性执法”办结的。

▲电子送达界面

由于当事人张某无法赴现场处理,执法部门在取得当事人的同意后,采用“非接触性执法”,向当事人电子送达了行政处罚决定书。张某随即完成了线上缴款。

▲当事人完成线上缴款

“由于一时偷懒,将单车停在框外。通过处罚,我已经认识到了自己的错误。任何看似不经意的违章行为,都对市容环境造成不小的影响,我今后一定会好好停车。”当事人张某在电话里表示,“执法部门线上办理的方式,很人性化,少了来回奔波,能省去了不少时间。”

据悉,“大数据查处”与“非接触性执法”的结合,是滨湖城管执法工作的又一个新尝试!两者的有效结合,不仅实现了办案流程的优化提升,提高了办案效率,更是让当事人处理违法、缴纳罚款变得更加便捷。

新办法!新突破!

利用大数据查处共享单车违停,是滨湖城管执法工作的一大创新办法!而如今,首个案件的成功办理,更是滨湖城管执法的一次新的突破!

共享单车治理,一直以来都是城市管理的一个重要课题。在以往的监管中,城管执法部门多强调共享单车租赁公司的管理责任。企业运维的加强,虽起到了一定效果,但是,事后的管理维护,始终无法从根本上治理共享单车乱停乱放的问题。

▌单车用户是第一责任人!

为了进一步根治单车顽疾,滨湖城管变换角度,转换思路,将执法重点转到共享单车用户上,明确了“单车用户是第一责任人”的理念,将责任进一步压实到个人。

除了现场处罚违停用户这一执法手段外,如何针对已存在的违停车辆进行执法?这一新的难题摆在了执法部门面前。

▌“政企联动”、“大数据互通”成为解题“金钥匙”!

滨湖城管与共享单车租赁公司积极联动,通过执法部门提交违停车辆数据,到单车公司及时反馈违停用户信息,再到完成车辆及用户的信息比对,形成完整有效的证据链,最终成功实现了由“违停车子”到“违停案子”的顺利转化。执法的到位,又反向推动了用户规范停车意识的提升和行为的自觉。

▌“三个到位”让共享单车成为城市“加分项”!

共享单车的治理,需要全社会的共同努力。个人停放到位、企业管理到位、政府监管到位,只有个人、企业、政府的紧密融合和完美互动,才能使共享单车治理这项工作“活起来”,最终真正地让共享单车成为美丽城市的“加分项”!

下阶段,滨湖城管将对辖区内共享单车违停行为,批量实施“大数据处罚”。



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