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

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）

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

未来新能源成为主要电量供 给电源 虚拟电厂、需求响应释放海 量调节资源 关键问题一：传统规划基于典型方式、典型 日开展。新能源随机性大，电力市场扭曲潮 流分布等原因，典型日、典型方式不再典型， 需要对系统详细信息进行挖掘扫描。 安全运行边界容易确定 冬谷方式 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 PW PV 冬高方式 消纳率 4.新能源消纳瓶颈量化分析 27 随着新型电力系统加快构建，新能源随机出力给电力安全治理带来了新的挑战。为保证电力 系统安全稳定运行，TEAP提出了电网运行电网运行方式分析校核、风险方式挖掘功能。 新能源消纳潜在制约因素 不确定性 反调峰特性 网架传输能力 负荷特性 区外来电 自 身 限 制 外 部 限 制 风光时序数据 气象数据 地理信息 设备特性 时序生产模拟 摊销 规划未投运 设备 存量设备 运行状态 投运设备运行状态 PSASP 10.电网运行方式分析校核、风险方式挖掘 33 高比例新能源和电力电子装置接入电网给电力安全治理带来了新的挑战。为保证电力系统安 全稳定运行，TEAP提出了电网运行电网运行方式分析校核、风险方式挖掘功能。 关键最小典型方式筛选 负荷最大/小 备用缺口最大 设备越限率最大 爬坡能力不足 风光出力最小 弃风/光最大

47 48 新华三 智慧矿山 煤炭企业智能化统一运维管理应用与建设 如何有效整合多厂商 运维服务，提升服务 管理效益？ 行业云业务布局，运维 如何向运营管理转型？ 海量运维数据深度 挖掘&业务洞察 价值诉求 能力诉求 SDx基础架构考验全 面的自动化运维能力 运维可视化，端到端更高 质量的业务&体验保障 运维管理组织及人员 转型，人员价值释放， 提升效率 统一运维 研究安全监控系统实时监测数据与人工检测数据及相关影响因素检测数据之间的关联分析方法，提取历史数据中 实时监测数据的统计特征及动态变化特征，建立与其它相关因素及人工检测数据的关联关系，依据历史数据的关 联分析挖掘潜在规律，用于预测瓦斯浓度等变化趋势以及瓦斯突出等危险性，实现科学有效的瓦斯灾害预测预警。 各类事故伤亡人数 顶板事故 58 34 14 瓦斯事故 65 46 19 机电事故 4 大数据存储 数据挖掘与分析服务借助于数据预处理、数据建模等数据分析技术，从海量数据中提取可用特征，挖掘数据的价 值，来支持决策和发现新的洞察。数据挖掘与分析模块形成了从数据预处理、挖掘建模、模型训练、模型应用、模 型优化等过程提供一体化解决方案，满足业务专家、数据科学家等团队协作式自助挖掘数据的需求。数据挖掘与 分析服务支持以下数据分析能力：提供统计分析、矩阵计算、自然语言处理等多种数据挖掘的计算分析能力；提供