置于盒中为死棋， 置于局中才主动”， 智能化、高效能、自学习是未来风险决策的提升方向 金融风险决策的趋势及变化 • 基于数据湖、数据 仓库的数据链路，落 表后进行准实时、离 线分析 “ 热挖掘、实时用”， 数据需要完成知识萃 取与实时应用才能更 好的产出价值 策略转变 从“被动防范”转向“主动防御” • 以机器学习、时序分析、 人工智能开展动态风险管理 的“模型对抗” 技术迭代 估 知 识 推 理 知 识 融 合 知识挖掘 知识应用 NLP OCR 识 别 语音识别 知识抽取 指 代 消 解 实 体 消 歧 半结构化数据 结构化数据 非结构化 富文本数据 调用通用 AI 能力 实 体 抽 取 属 性 抽 取 关 系 抽 取 事 件 抽 取 知识加工 关键词 提取 解析器 视频识别 知识抽取与因子挖掘 画像、报告 代理智能体 多模态 催收记录 • 客户交互记 录 • 交易流水数据 • 消 费流水 • POS 转账行为 • 规则挖掘 通过大模型技 o 推荐指 标 和规则， 提供语义化的策略建议 指 标 挖掘 通过大模型技 o 挖掘并生成指 标逻 辑，自动评 估 指 标 效果 AI 挖掘实验室 以智能化驱动、工具化落地为核心设计理念，兼顾效率、精度 与可解释性，为风控团队构建更快、更准、更闭环的策略优化

，智慧 支撑平台。 环保大数据发展面临的问题： 一是大量的历史数据，其真实性、准确性都很低，不同部门间的数据存在很多差异、矛 盾，基础数据需要清理、净化； 二是从事数据挖掘、分析的专业人才极度短缺，大数据深度挖掘分析工作仍面临极大挑 战； 三是各类环境要素的前端感知设备投入不足，监测点位数量很少，数据采集的广度和深 度不够，数据获取的覆盖度和动态性均满足不了实际管理需要； 四是环 量数据收集起来并存储于设备上。为了获 取更多更准的数据，大数据收集的时间频度要大一些，尽可能收集全面的数据，而非样本数 据。 第二，大数据的分析。通过大数据技术从大量结构化和非结构化的数据中，挖掘、分 析、攫取出有用的信息，这是对传统数据分析方法的极大扩充。 第三，大数据的应用。大数据应用的根本是预测。政府、环保机构等相关决策人员，需 要一种更科学的思维方式和一套更完美的解决方案，建立相关数据分析模型，寻找相关性， 掘为环评审批提供了新的提升路径。大数据挖掘技术可以从庞大的数据库中找到相关性显著 的关键指标，并对环保大数据进行深度智能分析、建模以及环境承 载能力分析等， 为决策者提 供有效的信息支撑。未来对大数据的挖掘分析还将应用到大气 、河流、固废管理等环保领域， 对 大气环境、水质健康、固废处置、污染排放等提供更及时、更准确、更科学、 更多维的预 测。同时也必须意识到，即使在大数据时代，对大数据的挖掘开发利用也仅提供了一种环境问

定义 测量 特征 评估 诊断 治理 关注电能质量本身 的诊断与抑制 电源 电网 响应 拓扑 负荷 故障 态势 特性 诊断 推演 预测 协同 控制 调控 挖掘与扰动相关联的 设备级 - 系统级信息 不断涌现的复杂扰动模式难以 定义和表征。 监测数据中蕴含的系统级、设 备级感知信息未充分利用。 多尺度耦合的动态响应过程解 析和建模困难。 “ 感 知 诊 断 治 理 电能质量 电力扰动 ■ 电能是运动型二次能源，仅在动的过程中才有能量属性。 ——本质 ! ■ 决定了扰动数据中蕴含着重大价值，挖掘利用扰动价值前景不可限量 ! 0.001ms- 0.01ms- 0.Ins - 10ns- 10ms- 100ns- 1-6sec- 15xin —IMHz 100kHz —10kHz O 计 量 装 置 1 5mn— m 出 地 01 电力扰动监测数据 n 事件触发记录设备 连续记录装置 数据获取、数据治理、隐私保护、价值挖掘 向 S (1) 电谎设备故障坟动波展 空 7 用 (3) 要压径套管故障 299858 同 (2) 树模磁线故障 码案 (4) 雷醒故障枕助渡影 幅值 /kV 15 10

产过程的全方位、无死角监控；其次是自动控制，借助 先进的控制系统，智慧电厂能够实现对生产设备的精准 操控，提高生产效率的同时降低能耗；再次是智能化管 理，通过大数据分析技术，智慧电厂能够对运营数据进 行深入挖掘，为管理决策提供科学依据；最后是绿色环 保，智慧电厂在运营过程中注重环保理念的贯彻，通过 优化能源利用和减少排放，降低对环境的影响。这些特 点使得智慧电厂在现代电力行业中具有显著的优势。它 通过引入人工智能技术，电厂的设备将具备自学习、自 适应和智能决策的能力。这意味着电厂的运营将更加精 准、高效，并且能够更好地应对各种突发情况。（2） 通过构建智能算法模型，电厂能够对海量的生产数据进 行深度挖掘和分析。这些智能算法不仅能够预测设备的 维护需求，还能优化能源分配，甚至提前预警潜在的安 全风险；这种深度的数据分析能力使得电厂的运营更加 透明化，管理者可以基于这些数据做出更明智的决策。 智慧电厂作为电厂发展的新趋势，正逐渐引领着电 力行业的技术革新和产业升级；在这一进程中，大数据 分析技术的广泛应用成为了推动智慧电厂发展的关键力 量。（1）大数据分析技术的核心在于对海量数据的深度 挖掘和精准分析。在智慧电厂中，这种技术被用于实时 采集、存储和分析电厂生产过程中的大量数据。这些数 据包括但不限于设备运行数据、能耗数据、温度压力等 数据，以及电厂的日常运维记录、故障报告等。（2）

、设备预测性维修； 3 、产线异常监控； 4 、产品质量控制； 供应商管理提升 1 、风险预测与分析； 2 、交付时间与路径优化； 3 、供应商评价与信用管理； 客户需求管理提升 1 、客户行为的需求挖掘； 2 、准确个性化的产品定价； 3 、产品的预测性保养与维修； 4 、更好的产品体验； 运营价值提升 1 、更好的管理资产； 2 、合理的资源消耗； 3 、避免人为的错误； 4 、实时推荐技术工具； 、设备预测性维修； 3 、产线异常监控； 4 、产品质量控制； 供应商管理提升 1 、风险预测与分析； 2 、交付时间与路径优化； 3 、供应商评价与信用管理； 客户需求管理提升 1 、客户行为的需求挖掘； 2 、准确个性化的产品定价； 3 、产品的预测性保养与维修； 4 、更好的产品体验； 运营价值提升 1 、更好的管理资产； 2 、合理的资源消耗； 3 、避免人为的错误； 4 、实时推荐技术工具； 通过对过程事件的分析发现经常性出现异常事件的原 因，原因：机器、人员、原材料、能源等。  缺陷事件 通过分析过程中反馈记录的质量信息，进行相关因素分 析，通过改善相关因素进行质量改善。  按因优化 将挖掘发现的过程事件原因进行进行合并处理，改出相 应的优化方案。 人机协同优化 预测与优化 生产过程优化 人机协同 质量提升 设备预测性维修 异常检测  调度优化 对机器和人员的执行调度，通过对历史操作数据的分析

采矿 ，通过卫星操纵 矿山 的所有设备 ，实现 机械自 动采矿。 力拓启动“未来矿山” 计 划 ，部署围绕计算机 控制中心展开的无人驾 驶卡车、无人驾驶货车、 自动钻机、 自动挖掘机 和推土机。 芬兰开始智能矿山技术计 划 ，开展自动采矿技术研 究 ，涉及采矿实时过程控 制、资源实时管理等 28 个 专题。 注：因版权风险，图片并非上述矿山实景图，仅示意用 海外典型智能矿山 实现各自动化数据融合 • 具备一定的数据挖掘能力 • 具备可建模的联动控制策略 • 综合自动化、管理信息化、 空间数字化三化数据融合 • 在多维空间矿山实体的基础 上动态嵌入与矿山安全、生 产、经营相关的所有信息 • 在数字化矿山的基础上，运 用人工智能技术、数据挖掘 技术、编制若干可重复运行、 亿欧智库：智能矿山解决方案技术架构图 传输 层 以太光口 以太电口 CAN 4G 5G F5G WIFI6 eLTE 感 知 层 终端 技术 边缘层 网络基础设施 、 、 、 运输设备类 挖掘设备类 震动识别 、 、 生产环境类 人员类 电磁识别 、 、 云计算平台 物联网管理平台 、 勘测设备类 、 资料来源：《煤矿智能化建设指南》、公司官网、公开资料、专家访谈、亿欧智库

......................................................................................36 3.4.14 数据挖掘技术................................................................................................. 能源基础数据体系，实现能效数据互联互通、资源共享和动态更新，进而 便于进行集中的规范管理、考核以及各项指标的量化落实。整理制作郎丰 利。 3.数据融合应用 建立基于数据仓库的能源数据，利用数据挖掘技术，以各类分析模型 为支撑，通过数学模型和计算分析加工提取相关信息，实现多维数据的快 速查询和钻取，面向主题的决策分析，为节能分析预警、能源供需与成本、 7 市级智慧能源节能监管数字化能耗监测平台建设方案 内容管理技术 内容管理就是要将不同类型的数字内容全部以数字化的方式妥善保存起来，系统 利用内容管理技术将信息进行统一存储，并利用足够的信息、高效的查询手段对所保 存的数字资产进行查询和检索，用数据挖掘的技术实现对数字内容的智能分析处理， 最终使得这些数字内容能够得到最充分的利用。 3.4.9 信息发布技术 49 市级智慧能源节能监管数字化能耗监测平台建设方案 实现网站信息的采集、编辑、

 云端管理，削减企业自身能源工程人力成本  及时发觉问题故障，设备自动化管理  结合峰谷平电价及用能需求优化调度设备策略 大数据  建立能耗设备模型，设备预警、效率分析  数据挖掘，能耗小号规律及能效提升空间  通过能耗数据、经营数据等分析企业经营状态，为第三方金融提供服务 能源大数据云平台解决方案 智慧能源管理平台—解决之道 01 面向政府 以地方政府能源大数据 金融运营模式 能源大数据云平台解决方案 智慧能源管理平台—平台优势 01 01 04 05 02 03 分类分项计量 科学管理运行 01 能耗数据对比 发现管理漏洞 02 数据挖掘分析 设备调度，深挖节能 空间 03 设备能效管理 深度分析管理 04 实时数据管控 远程及时管理 05 能源不是单一维度管理，需结合经营收入数据、成本数据进行管理，方能到位 能源大数据云平台解决方案 能耗数据透视，能耗分解 剖析用能习惯，推演节能空间 能源及设备物联网数据服务平台 24H 服务管家，防患于未然，便利 02  平台架构  平台功能图  平台特点  解决方案 平台体系架构 数据挖掘 分析能耗数据 提供节能诊断依据 数据处理 保证原始数据的完整性 修复数据错误 / 丢失 数据采集和传输 从表计和传感器获取读数 向服务器传输原始数据 （分项）能耗数据采集 + 可视化

文本文件 多媒体数据 描述类数据 知识展现区 知识交互区 大数据可视化 知识发现区 数据台账 信息发现区 ODS 数据多维报表 关键索引 数据魔方 大数据操纵 知识挖掘区 大数据挖掘 多维数据关联 数据 APIS 行业规则 主数据 机构内部数据 互联网数据 社会数据 数据审计 数据安全 数据质量管理 主数据管理 元数据管理 数据标准 数据治理流程 支持交换全过程监控、审计，并提供邮件、短信预警功能； 24 网络爬虫功能概述 网络爬虫是一个集成在数据模块下的自动下载网页的程序，它根据既定的抓取目标，有选择的访问网页与相关的链接， 获取所需要的信息，无需安装任何软件，挖掘互联网数据、配置规则简单（支持循环翻页、集合、点击事件、模拟账号登录）支 持分布式采集、定时循环采集、有效的防范 IP 被封，支持采集数据导出，并且能够对接各种主流存储结构的面向主题爬虫。 25 40 大数据治理平台：质量管理系统 41 大数据治理平台：质量管理系统 42 大数据治理平台：质量管理系统 43 大数据治理平台：数据台账 44 大数据智能分析平台 大数据知识挖掘的核心引擎 c 1 c 2 c 3 c 4 c 5 c 6 c 7 c 8 c 9 … 45 大数据分析平台关键能力 开放弹性 架构  真正无共享的海量并行处理架构

采集用能设备运行工况及环境参数。如空压机供气压力、空 调供回水温度等 — 实 现 全 能 源 品 类 监 测 覆 盖 — 3.5 u 区域能耗统计 u 设备能效分析 u 异常能耗点挖掘 u 部门能耗定额考评 u 能源损耗费用管控 u 远程设备监控 u 预测性维修保养 u 提高设备运行效率 u 防控过程风险 u 防过修防漏修 u 人 - 机 - 料协同 u 可配置的工作流 W . T H I N K E R . V C 3.7 智慧能源设备运维管理系统 多维度数据挖掘 水电气冷能源⼀体化监测 智能调整运行策略 设备监测及安全管理 专家节能诊断分析 设备监测 对用能设备系统以 2D/3D 模拟真实场景 构建。实现对系统站房和重点用能设备的 各项参数全部实时监测，当前运行数据状 系 统 热 泵 监 控 系 统 中 央 空 调 系 统 供 水 系 统 分 体 式 空 调 能效分析 能耗监控 对比分析 能耗排名 节能专家报告 效率分析 多维数据计算 异常能耗挖掘 远程诊断 峰谷平调节 管理维度深入到区域、楼栋、楼层、设备，层层渐进，站房分布可视化，提高企业管理效率 • 园区 - 楼栋 楼栋信息 站房分布