大数据分析在银行业中的应用
大数据在银行业的应用场景
大数据在银行业的应用场景随着科技的不断发展和信息化程度的提升，大数据已经成为银行业领域中的一大利器。
大数据技术的运用，可以帮助银行更好地了解客户需求、精准风险控制、优化运营管理、提高服务质量等方面取得突破性进展。
以下将就大数据在银行业的应用场景进行深入探讨。
一、风险控制在银行业中，风险控制一直是一个非常重要的环节。
传统的风险控制模式往往依靠经验和历史数据进行风险预测和控制，然而这种方式无法满足当今复杂多变的市场环境。
通过大数据技术，银行可以利用海量的数据进行风险分析和预测，以更加准确的方式识别并监控潜在的风险，比如通过监控客户的信用卡消费记录、贷款支付记录、社交媒体活动等数据，银行可以更精准地评估客户的信用风险。
大数据技术还可以通过监控市场数据、宏观经济形势等信息，帮助银行更好地识别并应对市场风险，提高银行的风险控制水平。
二、精准营销利用大数据技术，银行可以更加准确地了解客户的消费习惯、理财需求、投资偏好等信息，并根据这些信息为客户提供更具个性化的金融产品和服务。
通过分析客户的消费行为和偏好，银行可以为客户精准推送个性化的产品和服务，提高销售转化率和客户满意度。
银行可以通过大数据分析客户的消费记录和购买偏好，提供定制化的信用卡优惠活动和理财产品，从而更好地满足客户需求，提高客户黏性。
三、智能风控大数据技术可以帮助银行构建智能化的风险控制系统。
通过分析多维度的数据，银行可以建立更加准确的风险评估模型，实现个性化风控与智能信贷。
银行可以通过大数据技术对客户的个人信息、贷款用途、还款能力等数据进行深度分析，从而快速判断客户的信用状况，提供更加精准的风控服务。
利用大数据技术，银行还可以建立智能化的风控平台，通过数据挖掘、风险模型建立等手段，实现风险预警和预测，提升银行的风险管理水平。
四、客户关系管理通过大数据技术，银行可以更好地管理和维护客户关系。
银行可以通过分析客户的行为数据、交易数据等信息，为客户提供更加个性化的金融服务。
大数据技术在银行业中的应用研究
大数据技术在银行业中的应用研究一、引言随着移动互联网技术的快速发展，银行业也面临着巨大的挑战和机遇。
大数据技术的应用可以帮助银行更好地了解客户需求，提升决策的精准度和速度，同时提高业务的效率和客户满意度。
本文将介绍大数据技术在银行业中的应用研究。
二、大数据技术在银行业中的应用1.风险管理银行的风险管理是一项非常重要的工作，如果风险控制不好，可能会产生巨大的经济损失。
大数据技术可以通过分析客户的历史交易记录、信用评级以及其他相关数据，来预测客户的违约风险。
借助机器学习等技术，可以建立风险模型，提高风险管理的精度。
同时，大数据还可以监测银行系统中的交易异常行为，包括疑似欺诈交易、异常透支等，帮助银行及时发现风险，采取相应的措施。
2.客户营销在银行业中，客户营销是一项非常重要的任务。
通过大数据技术可以实现个性化营销，即根据客户的需求和偏好，推荐针对性的产品和服务。
银行可以通过分析客户的购买行为、偏好和社交媒体数据，预测客户的未来需求，并提供相应的服务。
同时，通过对客户行为的统计分析，银行可以发现新的目标客户群体并进行营销。
3.交易监控银行的交易监控是一项非常重要的安全任务。
大数据技术可以实现对交易的实时监控，从而及时发现不合规的交易行为。
比如，通过对大量的数据进行分析，可以快速识别出异常的交易行为，比如大额转账、频繁转账等情况。
同时，银行可以利用大数据技术来分析客户的交易行为，以及各种产品的交易情况，从而了解产品的用户情况和交易流程。
4.贷款审批银行的贷款审批是一项非常重要的金融业务。
大数据技术可以通过分析客户的个人信用、收入状况、负债情况以及其它相关信息，来评估客户的还款能力和信用状况。
同时，根据客户的贷款需求和期限，银行可以通过大数据技术进行相应的财务规划和分析，并评估贷款的风险水平。
这可以帮助银行做出更好的贷款决策，提高贷款的成功率。
三、大数据技术在银行业中的挑战和问题1.数据安全银行业是一个极度安全敏感的行业。
大数据在银行行业中的应用案例
大数据在银行行业中的应用案例随着科技的发展，大数据技术成为了许多企业进行数据分析和决策的基础工具。
银行业作为信息化程度较高的行业，也开始广泛应用大数据技术，通过挖掘和分析海量数据，提高业务效率和风险控制能力，下面将详细介绍几个大数据在银行行业中的应用案例。
一、反欺诈银行业作为一个重要的金融机构，经常遭受来自各种途径的欺诈行为，导致大量的经济损失。
为了防范欺诈行为，银行业采用了大数据技术进行反欺诈分析，利用大数据平台建立集中式风险管理和控制系统。
银行可以通过对客户的每个行为数据进行分析，建立恶意行为的画像，识别套现，盗卡和虚假交易等欺诈行为。
通过对客户行为的深度分析，银行可以从源头上避免欺诈的发生。
二、大数据风控风险控制是银行业比较重要的一项工作。
利用大数据技术分析客户的信息和信用状况，在一定程度上可以提高贷款的成功率，同时也可以降低不良贷款的风险。
大数据风控系统通过大数据分析模型，可以对客户的银行记录、消费记录以及社交情况等信息进行深度分析，以此评估借款人的信用度。
并且大数据风险控制系统可以及时的进行风险监测并及时给出预警，防范风险的发生。
三、智能营销银行业最致力于的是客户管理。
银行利用大数据技术分析客户的行为和消费习惯，从而可以制定个性化的营销策略，提高了银行和客户的黏性。
通过分析客户的行为，银行可以根据客户的需求进行精准营销，并从中获取最大的市场价值。
智能化的营销将大大提高银行的营收和客户的满意度，并在市场竞争中占据更加重要的位置。
四、反洗钱洗钱是银行业常见的犯罪行为。
通过大数据技术可以有效识别之前无法发现的洗钱交易流程，分析客户的行为和汇款记录，以此来建立客户的身份模型和交易模式。
利用大数据技术可以确定账户之间的固有关系，实现洗钱行为的追踪，并在第一时间得到反洗钱的识别提示。
银行业的反洗钱技术正越来越重要，通过大数据反洗钱技术的应用大大提高了银行业对洗钱犯罪的识别和预防能力。
五、客户投资和理财银行业不仅可以提供储蓄和贷款等服务，还可以提供投资和理财服务。
银行大数据应用
银行大数据应用引言概述：随着信息技术的飞速发展，银行业也积极应用大数据技术，以提高运营效率、风险管理和客户服务水平。
本文将从五个方面详细阐述银行大数据的应用。
一、风险管理1.1 信用风险管理：银行可以利用大数据分析客户的信用历史、财务状况等数据，以更准确地评估客户的信用风险，并及时采取相应措施。
1.2 欺诈检测：通过分析大量的交易数据，银行可以发现异常交易模式，及时识别潜在的欺诈行为，保护客户和银行的利益。
1.3 市场风险管理：银行可以利用大数据分析市场数据、经济指标等，预测市场趋势，及时调整投资组合，降低市场风险。
二、客户服务2.1 个性化推荐：通过分析客户的交易记录、偏好等数据，银行可以给客户提供个性化的产品推荐，提升客户满意度和忠诚度。
2.2 客户细分：银行可以利用大数据技术将客户分成不同的细分群体，针对不同群体制定相应的营销策略，提高市场竞争力。
2.3 24小时客户服务：通过大数据分析客户的行为模式，银行可以提供全天候的客户服务，满足客户的需求，提高客户体验。
三、运营效率3.1 流程优化：银行可以利用大数据分析客户的办理流程，发现繁琐的环节，优化流程，提高办理效率。
3.2 风险预警：通过大数据分析系统，银行可以实时监控风险指标，及时发现潜在风险，采取相应措施，降低风险损失。
3.3 人力资源管理：银行可以利用大数据分析员工的绩效数据、培训记录等，为员工提供个性化的培训和晋升机会，提高员工满意度和留存率。
四、市场营销4.1 市场预测：通过大数据分析市场数据、消费者行为等，银行可以预测市场趋势，制定相应的市场营销策略，提高市场竞争力。
4.2 客户洞察：银行可以通过大数据分析客户的行为和偏好，了解客户的需求，精准推送相关产品和服务，提高销售效果。
4.3 品牌建设：通过大数据分析客户的反馈和口碑，银行可以及时调整品牌形象和服务策略，提升品牌价值和市场认可度。
五、金融创新5.1 产品创新：通过大数据分析市场需求和客户反馈，银行可以开发出更符合客户需求的金融产品，推动金融创新。
大数据在银行的七个应用实例
大数据在银行的七个应用实例
1. 风险管理：银行可以利用大数据技术来进行风险管理。
通过对客户行为、信用评估等数据进行分析，银行可以预测出潜在的风险，并采取相应的措施避免损失。
2. 营销推广：银行可以利用大数据分析客户的交易、行为和偏好等信息，进行精准营销和推广，提高客户留存率和转化率。
3. 金融产品创新：银行可以通过大数据分析客户需求和市场趋势，开发出更加个性化的金融产品，提高市场竞争力。
4. 精准定价：银行可以通过大数据分析客户的消费习惯和信用记录等信息，进行个性化定价，提高客户满意度和忠诚度。
5. 欺诈检测：银行可以通过大数据分析异常交易和行为模式，及时发现和防止欺诈行为，保护客户的资金安全。
6. 客户服务：银行可以利用大数据分析客户的反馈和投诉，及时进行改进和优化，提高客户满意度和口碑。
7. 运营管理：银行可以利用大数据分析业务数据和运营数据，制定更加有效的决策和策略，提高业务效率和管理水平。
大数据在银行业的应用
大数据在银行业的应用1. 引言随着信息技术的快速发展，大数据已成为银行业管理和决策的重要工具。
大数据分析可以帮助银行从海量的数据中获取有价值的信息，优化流程、提高客户服务，并有效降低风险。
本文将探讨大数据在银行业的应用，并分析其对银行业的影响。
2. 大数据在客户服务方面的应用2.1 客户画像银行通过分析大数据，可以了解客户的消费习惯、偏好以及信用状况，并根据这些信息为客户提供个性化的服务。
例如，通过分析客户的消费数据和社交媒体数据，银行可以为客户推荐适合的信用卡产品或理财产品。
2.2 金融风险识别大数据分析可以帮助银行更好地识别金融风险。
银行可以通过分析大数据，监测和预测市场风险、信用风险和操作风险等。
通过实时监控风险指标，并及时调整风险策略，银行可以避免或降低潜在的金融风险。
3. 大数据在决策支持方面的应用3.1 营销决策银行可以通过大数据分析，了解客户的购买需求和购买能力，从而精确制定营销策略。
例如，银行可以根据客户的消费数据和社交媒体数据，推送个性化的产品营销信息，提高销售转化率。
3.2 风险管理决策大数据分析可以帮助银行更好地进行风险管理决策。
银行可以通过分析大数据，监测和预测风险指标，制定相应的风险管理策略。
例如，银行可以通过分析客户的信用状况和交易数据，及时发现异常交易和欺诈行为。
4. 大数据在业务流程优化方面的应用4.1 客户开户流程优化通过大数据分析，银行可以对客户开户流程进行优化。
银行可以通过分析客户的个人信息和交易数据，预测客户的需求和偏好，并相应地准备开户所需的材料和流程。
这样可以大大提高客户的开户体验，并减少开户所需的时间和成本。
4.2 风险审批流程优化大数据分析可以帮助银行优化风险审批流程。
银行可以通过分析客户的信用状况和交易数据，自动判断客户的信贷风险，并决定是否需要进行人工审批。
这样可以大大提高风险审批的效率和准确性。
5. 总结大数据在银行业的应用已经成为不可忽视的趋势。
大数据在银行业的应用场景
大数据在银行业的应用场景随着信息技术的不断发展和普及，大数据技术在各行各业的应用越来越广泛，其中银行业作为金融行业的重要组成部分，也逐渐开始了大数据技术的应用。
大数据技术的应用，为银行业提供了更多的数据支持和分析工具，使银行能够更好地进行风险管理、客户关系管理、产品创新和精准营销等方面的工作，从而提升了银行的运营效率和服务质量。
本文将介绍大数据在银行业的应用场景，并探讨其对银行业发展的影响。
一、风险管理在银行业中，风险管理是一项非常重要的工作。
银行需要通过对客户信用、借贷风险等方面的分析，来降低不良贷款率，提高资产质量。
而大数据技术的应用，为银行提供了更全面、更深入的数据分析手段，帮助银行更好地识别和评估风险。
通过大数据分析，银行可以更准确地判断客户的信用状况，及时发现潜在的风险，从而采取相应措施，降低不良贷款率，提高资产质量。
二、客户关系管理客户关系管理是银行业的核心竞争力之一。
银行需要通过对客户需求和行为的深入了解，来提供更个性化的产品和服务，提升客户满意度。
大数据技术的应用，为银行提供了丰富的客户数据，包括客户的交易行为、偏好、信用记录等多方面的信息。
通过对这些数据进行分析，银行可以更好地理解客户的需求，预测客户的行为，从而更好地为客户定制产品和服务。
三、产品创新银行需要不断创新产品和服务，以适应市场的需求，提升竞争力。
大数据技术的应用，为银行提供了更多的市场数据和客户反馈信息，帮助银行更好地了解市场需求和趋势，发现创新机会。
通过对大数据的分析，银行可以更准确地把握市场的脉搏，及时推出符合市场需求的新产品和服务，提升市场占有率和盈利能力。
四、精准营销银行需要通过精准的营销手段，来吸引更多客户和提升客户黏性。
大数据技术的应用，为银行带来了更好的客户画像和行为分析工具，帮助银行更精准地推送营销信息，提高营销效果。
通过大数据的分析，银行可以更准确地识别潜在客户，并根据其偏好和需求，个性化地推送相应的产品和服务，提升营销转化率。
大数据在商业银行的具体应用
大数据在商业银行的具体应用大数据技术的快速发展为商业银行带来了诸多机遇和挑战。
在传统金融领域，商业银行的数据量庞大、涵盖多样化，而大数据技术的应用能够帮助银行更好地管理客户信息、风险控制、市场营销、运营管理等方面，从而提高经营效率，降低成本，提升服务质量。
本文将详细介绍大数据在商业银行中的具体应用。
一、客户管理商业银行拥有大量客户数据，包括个人信息、资产状况、交易记录等。
利用大数据技术，可以进行客户画像分析，从而更好地了解客户的需求和喜好，为其提供个性化的金融产品和服务。
通过大数据技术，银行还可以实现客户行为预测，识别风险客户和未来潜在客户，提高风险管理和市场推广的精准度。
二、风险控制大数据技术在风险控制方面的应用主要体现在两方面：一是通过对大量的数据进行分析，实现风险预警和动态监控，及时发现异常交易和信用风险，保障银行的资产安全；二是构建风险评估模型，利用大数据技术对客户的信用记录和还款能力进行全面评估，从而更加精准地授信和定价，降低不良贷款率。
三、市场营销通过大数据技术，商业银行可以实现精准营销。
银行可以根据客户的消费行为和偏好，通过数据分析和算法模型精准推送个性化的金融产品和活动信息，提高宣传效率和客户转化率。
大数据技术还可以帮助银行进行市场细分和竞争对手分析，从而更好地制定市场营销策略。
四、运营管理大数据技术在商业银行的运营管理中也发挥着重要作用。
银行可以通过大数据技术对业务流程和服务质量进行监控和分析，及时发现问题和瓶颈，提升运营效率和客户满意度。
大数据技术还可以帮助银行进行资金管理和资产配置，实现资金的最优配置和运用。
五、合规与风控在金融行业，合规与风险控制一直是极为重要的方面。
大数据技术的应用可以帮助银行更好地进行反洗钱（AML）和反欺诈（Fraud）工作，通过对大量的数据进行分析，识别可疑交易和风险行为。
大数据技术还可以实现对银行合规和风险控制流程的自动化管理，并通过数据可视化手段帮助监管机构进行监管和评估。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
·102·NO.08 2019( Cumulativety NO.44 )中国高新科技China High-tech 2019年第08期（总第44期）0 引言目前，大数据分析与应用已成为银行进行定量化、精细化管理的重要方法。
在信息化高速发展的时代背景下，各银行积累的客户数据、交易记录、管理数据等呈现爆炸性增长，海量的大数据给银行业带来压力的同时，也同样带来了机遇。
因此，如何有效地进行大数据分析和挖掘，并提升其中的价值，是目前大多数商业银行所面临挑战。
1 银行大数据的特点1.1 数据类型的多样性和多源性商业银行的数据来源十分庞大，例如，有来自银行柜台、自助终端、网上银行、手机银行等线上线下各种类型的信息。
大数据的表现方式也很多，如视频、图像、音频及各种媒体等渠道。
1.2 数据的全面性和有用性数据最重要的作用是能满足分析需求。
要使数据量具有足够的分析价值，数据采集的面必须要足够。
同时也要注意到，大数据中存在的众多信息并不是全部都能为其所用，需要银行不断地对数据进行清查，过滤掉不断生成的垃圾信息，从而获得有价值的信息。
1.3 数据的动态性与实时性具有时效性的数据才有更大的参考价值，特别是在现今的互联网时代，更需要在最短时间之内在庞杂的大数据中找出最重要的信息。
商业银行的大数据具有变化速度快、频率高的特点，对这种快速动态变化的数据就需要有很高的实时处理能力。
2 数据分析工作流程数据作为银行的重要战略资产，实施有效的数据分析是每一个银行必不可少的工作内容。
银行大数据分析工作的步骤如图1所示。
图1 银行大数据分析工作流程图其中，数据的收集、挖掘与分析是整个工作流程中的核心环节。
2.1 确定目标在大数据时代，庞大的数据体系所蕴含的价值也在不断体现，银行发展将越来越依赖于对数据的占有和分析，众多的金融环节都需要通过对数据的收集和分析后完成。
因此，在对大数据分析中首先要确定目标。
例如，将客户的稳定增长作为目标之一时，银行就必须对客户产生的行为数据、交易数据、流动数据等进行综合分析，并在此基础上制定出适合客户内在需求、安全、便捷、高价值的产品。
此外，在资本业务中提供现金的模式和信号识别，对非结构化数据进行挖掘；在交易银行业务中实现客户细分；为第三方总结深入洞察在资产管理业务中提供个性化定价；在财富管理业务中实现更大数据分析在银行业中的应用汪 彤 杨 波（中国建设银行东西湖支行，湖北 武汉 430040）摘要：整合和分析各种渠道的数据，建立强大的银行金融业务和服务体系对银行的金融信息化至关重要。
基于此背景下，文章针对银行大数据的特点，对来源广泛的银行大数据的获取方式、挖掘手段、分析技术及风险把控等问题进行了详细的分析。
关键词：大数据；数据挖掘；数据分析；银行 文献标识码：A 中图分类号：F832文章编号：2096-4137（2019）08-102-03 DOI：10.13535/ki.10-1507/n.2019.08.35收稿日期：2019-03-20作者简介：汪彤（1969-），男，浙江富阳人，中国建设银行东西湖支行经济师，研究方向：金融。
具成本效应的财务建议等都是大数据分析的目标。
2.2 数据采集数据采集是挖掘数据价值的第1步，数据量越大时，可提取出来的有用数据也就更多。
因此要对数据收集工作有足够的重视，并采取一系列的方法和手段。
在收集数据时，要收集全部数据，而非抽样数据，常用的数据采集方式分为离线采集、实时采集和互联网采集，互联网采集又包括Web采集和APP采集。
2.2.1 离线采集和实时采集离线采集主要是指工作人员在无可靠数据链接或实时数据传递速度不理想的情况下，批量一次性待机和导出数据。
对于数据时效性要求不高的场合，可以进行离线数据采集。
实时采集主要考虑流处理的业务场景，比如，用于记录数据源执行的各种操作活动，包括网络监控的流量管理、金融应用的股票记账和Web服务器记录的用户访问行为。
2.2.2 互联网中的Web采集和APP采集移动端APP采集崛起之前，Web采集一直是数据采集的主流方式，PC/WEB的数据采集方式一般有3种：Web Service日志、JavaScript标记和包嗅探器，其优缺点如表1所示。
表1 PC/WEB的数据采集方式的比较Web Service日志JavaScript标记包嗅探器优点较容易获取数据源；方便对历史数据再处理；可以记录搜索引擎爬虫的访问记录；记录文件下载状况数据收集灵活；可定制性强；可以记录缓存、代理服务器访问；对访问者行动追踪更为准确对跨域访问的监测比较方便；取得实时数据比较方便缺点无法记录缓存、代理服务器访问；无法捕获自定义的业务信息；对访问者的定位过于模糊；对跨域访问的监测比较麻烦用户端的JS设置会影响数据收集；记录下载和重定向数据比较困难；会增加网站的JS脚本负荷初期导入费用较高；无法记录缓存、代理服务器访问；对用户数据隐私有安全隐患移动端APP的采集原理与Web采集一样，差异在于需要通过PC端获取监听APP发送和接受的数据包，其他分析和编写采集代码与Web端相同。
数据采集本身不是目的，只有采集到的数据是可用、能用，且能服务于最终应用分析的数据采集才是根本。
2.3 数据挖掘数据挖掘是指在大量的数据中挖掘出信息，通过认真分析来揭示数据之间的联系、趋势和模式。
它是对信息的价值化的获取，即考虑数据是否有价值。
例如在对银行客户分类优化中，通过对客户需求的挖掘，提供有针对性的优惠和更加个性化的产品，给顾客带来更高的接受度，从而提高客户的满意度，制造更高的利润和更好的客户保留。
数据挖掘分为直接数据挖掘和间接数据挖掘。
2.3.1 直接数据挖掘直接数据挖掘的目标是利用可用的数据建立一个模型，利用这个模型对特定变量（如可以理解成客户）进行描述。
分类、估值、预测属于直接数据挖掘。
2.3.2 间接数据挖掘间接数据挖掘没有选出某一具体的变量用模型进行描述，而是在所有的变量中建立起某种关系。
相关性分组或关联规则、聚类、描述和可视化等都属于间接数据挖掘。
2.4 数据分析数据分析的目的是通过对海量表面看似杂乱无章的数据，进行统计、定量分析、解释与模型预测，找出隐藏在数据背后的内在规律和风险，提供出可靠的经济决策方案或有参考价值的建议。
目前主要可以应用的数据分析方式有以下2种。
（1）复核分析：即以通过重计算和核对的方法对银行数据进行二次校验，以确保数据的完整性和准确性。
（2）异常特征分析：即根据数据中特定字段的相应特征，例如违规处理的长期冻结账户、异常计结息、异常大额交易、存贷款账户异常波动等特征，分析和筛选存在异常和风险的内容，并对进一步跟进结果。
该类分析可以有效识别出银行业务流程中的潜在风险，而不仅局限于数据本身的准确性，是银行业数据分析的主要分析手段。
2.5 风险跟踪网上银行、手机银行、第三方支付应用等新兴电子渠道的高速发展，给消费者带来便利的同时也带来了一定的威胁。
因此通过数据分析了解用户消费支付习惯、规避交易风险成为构建银行风险交易分析系统的关键。
例如，通过接入实时数据的方式，设定监控规则，如出现同一用户在不同的渠道、短时间内、不同IP多次登陆同一账号时，符合监控规则出现异常的条件，这时即可根据设置好的预警级别，系统自动报警提醒。
2.6 数据固化在通过分析得出结果后，需要对结果所揭示的问题进行进一步的风险跟踪调查。
最后对已经确认·103··104·NO.08 2019( Cumulativety NO.44 )中国高新科技China High-tech 2019年第08期（总第44期）0 引言华电忻州广宇煤电有限公司二期2×350MW超临界机组，锅炉是由上海锅炉厂有限公司制造的超临界参数复合滑压运行方式及定压运行直流煤粉锅炉，单炉膛、四角切圆、一次中间再热、平衡通风、固态排渣、全钢构架悬吊结构、紧身封闭Π型燃煤锅炉。
锅炉尾部烟道部布置2台三分仓受热面回转式空气预热器，空预器蓄热元件分高温段、中温段和低温段，高、中温段采用SPCC材料，低温段采用镀搪瓷技术，3段高度分别为1000mm、500mm、1000mm，密封装置设置径向、轴向、环向和中心密封，以减少空预器漏风。
空预器热端、冷端各布置1台双介质吹灰器。
为保证空预器安全运行，空预器还装配火灾报警装置、转子停转报警装置和消防系统。
脱硝系统采用尿素水解法制备脱硝还原剂，尿素溶液经输送泵送至水解反应器模块。
水解反应器中产生出来的含铵气流在铵气/空气混合器内被锅炉热一次风稀释，产生浓度小于5%的铵气进入铵气—烟气涡流混合系统，并由铵喷射系统喷入脱硝系统，脱硝效率≥87.2%。
1 #4炉A、B空预器现状#4炉A、B空预器压差设计值1.2kPa，超过压差允许值1.8kPa时，需进行在线高压水冲洗（设备未调试，不具备该条件）。
从现有空预器运行情况来350MW超临界机组空预器压差大的原因与对策分析郝政忠（华电忻州广宇煤电有限公司，山西 忻州 034000）摘要：针对华电忻州广宇煤电有限公司4号350MW超临界机组运行中面临的空预器压差大问题，讨论其产生的主要原因及对策，防止引风机失速、燃烧不稳等不安全事件发生，指导运行中防止空预器堵塞的措施。
关键词：超临界；空预器；堵灰；硫酸氢铵 文献标识码：A 中图分类号：TM621文章编号：2096-4137（2019）08-104-03 DOI：10.13535/ki.10-1507/n.2019.08.36存在风险的数据特征进行系统固化，以确保在第一时间发现新增类似风险事件时做好智能监控提醒工作。
3 结语在大数据时代，银行发展将越来越依赖于对数据的占有和分析，未来银行客户的稳定增长来自银行对客户产生的行为数据、交易数据、流动数据等进行的综合分析，并在此基础上制定出适合客户内在需求、安全、便捷、高价值的产品。
参考文献[1] 朱磊．如何构建商业银行数据分析能力[J]．银行家，2013（2）：27-30．[2] 银行业如何实现数据价值变现——10大案例展现银行大数据分析价值变现方式[EB/OL]．https://www./case/1286.html．[3] 网站分析数据收集方式详解Web日志JS标记和包嗅探器[EB/OL]．https:///wangsg2014/article/details/46765125．[4] 金宗泽，冯亚丽，纪博，等．大数据分析中的关联挖掘[J]．计算机与数字工程，2014（10）：1924-1928.[5] 简祯富，许嘉裕．大数据分析与数据挖掘[M]．北京：清华大学出版社，2016．[6] 数据分析能力对商业银行的重要性[E B /O L ]．https:///view/c4b7085e54270722192e453610661ed9ad5155aa.html．（责任编辑：李志雄）。