一、前　言
　　
　　国有企业是国民经济的重要支柱，加强对国有资产运行的监督是提高国有资产质量，提高国有资本控制力，提高国有资产安全性的关键手段和关键措施。虽然近年来我国政府正在逐步加强对企业的监管力度，但是由于国有企业行业众多，地域分布广泛，企业数量巨大和隶属管理层次较多，国有资产监督管理委员会(以下简称国资委)承担的国有企业监管任务仍然繁重且困难很大。虽然监管机构能够获取企业的各种信息，但是各部门的系统基本停留在监管各个孤立环节和内容上，形成一个个信息孤岛，使得信息不能共享。而且由于委托一代理管理形式而先天存在于国有企业监管中的信息不对称性，更加使得监管效率低下。
　　随着信息化的迅猛发展，政府监管信息化成为未来发展的方向。因此，在网络环境下，如何利用先进的信息技术手段，建立国有企业智能监管系统，实现国资委对国有企业的有效监管是本文研究的重点。
　　
　　二、国有资产监管存在的问题
　　
　　(一)海量的数据资源未被充分利用
　　由于信息技术和数据库技术的广泛使用，国资委各部门和各国有企业能够收集和存储海量的信息资源。监管机构一般能够比较容易地取得企业的各种信息，如企业的企业管理信息系统或财务管理信息系统产生大量的数据资源。在国有企业经营、重大事项、业绩等信息的收集和处理上，国资委内部各个职能部门分别从被监管企业收集的数据。但这些材料是未经加工的初级材料，信息量大且内容繁杂。产生这些数据的代价是极为昂贵的，如果没有有效的途径分析和利用这些数据，为获得这些数据而付出的高昂代价将无法产生所期望的效益。因此如何分析这些数据，从中挖掘出所需的、有效的信息和知识来支持对企业的有效监管，是监管机构面临的问题之一。
　　
　　(二)国有企业监管中的信息鸿沟
　　国资委内部各个职能部门分别从被监管企业收集和汇总符合自身工作需要的数据，但各部门之间的数据信息不能有效共享。国资委同时还依据《国有企业监事会暂行条例》，代表国务院向国有企业派出监事会，监事会以财务监督为核心，对国有重点大型企业的国有资产保值增值状况实施当期监督。
　　首先，由于监事会与国资委内各厅局所处角度不同，所需的信息资源有所不同但又有交叉。目前监事会的工作满足不了各厅局的总体要求；各厅局往往借助外部力量来完成需求，导致监事会经常做重复劳动，同时还满足不了企业的需求。
　　其次，各监事会之间，各监事会与国资委厅局之间，各监事会与国有企业之间，缺乏一个信息共享和交换的平台，各部门的系统产生的数据资源虽然数量众多，但基本停留在监管各个孤立环节和内容上，每个系统的覆盖范围非常有限，且相互之间不能实现信息的共享，形成一个个信息孤岛，各自掌握的资料被闲置。
　　
　　(三)国有企业监管中的信息不对称性
　　目前国资委所监管的众多中央企业涉及多个行业，地域分布广泛，并且有很多企业都是特大型企业集团，集团内还有集团，这些都为国资委对中央企业实施监管造成了困难。由于在国有企业委托一代理管理形式的先天存在，国有企业监管存在信息不对称性，它的存在造成知识共享的严重障碍。
　　首先，国有企业由于业务部门工作量大，往往会采集少量的企业信息和指标人为地生成其他指标，导致相关的企业经营信息存在指标偏少和失真现象，对企业的经营情况缺乏及时、系统的了解，可供使用和分析经济运行的资料不足，不能为国资委监管提供足够的信息。同时，由于国资委以所获取企业的汇总数据作为一般性的加工过的统计指标，很难客观地反映国有企业真实的运营情况，不能满足宏观决策的要求。
　　其次，国有企业应监管部门的要求向地方国资委上报有关材料，地方国资委再上报省国资委，最后由省国资委上报至国务院国资委。层层上报必然增加在信息加工中出现信息丢失、时效性差和失真等问题的可能性。另外，由于国资委与被监管企业是出资者与被出资者的特殊关系，许多不宜公开的信息如人事任免、财务数据、工作安排、政策办法等不能在因特网上传输。国资委和被监管企业的网络不通使被监管企业不能共享信息资源。
　　
　　(四)分布式数据资源的异质异构性
　　信息资源的异质异构导致数据共享的困难。信息的有效性和共享性程度低，不能充分发挥已有数据的作用。在互联网上，搜索引擎不断地收集散布在网络各个角落的各种信息；在企业内，各种业务信息系统产生的大量数据。在国资委委内各局、监事会，各种监管信息系统存储大量的监管信息。由于这些数据往往来自不同的组织，分布在多个系统之中，存在着严重的异质异构现象，加上用户和资源在地理上的分散性，使得在其上执行知识发现任务变得非常困难。因此如何分析这些含有非常丰富的信息的数据，找到有用的知识并用于决策就显得非常重要。
　　
　　三、国有企业智能监管系统
　　
　　(一)国有企业智能监管系统建立的基本思想
　　国有企业智能监管的基本思想是收集来自各部门的信息资源、集成异质异构的信息资源、共享这些信息资源，充分利用联机分析处理、数据挖掘等技术建立智能监管模型和系统，为监事会成员提供智能决策支持，实现国资委对国有企业的智能化监管。
　　
　　(二)国有企业智能监管系统
　　数据挖掘是一种被广泛使用于把数据转换成为有用模式的方法，即从大量数据中挖掘出隐含的、重要的和有用的知识。传统的数据挖掘是采用一种集中式思想，即先将这些分布存储的数据收集到一个集中的地方，然后才进行知识发现、管理和决策。然而，出于对数据量大、数据异质异构和安全性等多方面因素的考虑，在许多情况下，将所有数据集中在一起进行分析往往是不可行的。分布式数据挖掘是数据挖掘技术与分布式计算的有机结合，主要用于分布式环境下的数据模式发现。由于分布式数据资源存在信息格式异构，信息语义的多重性以及信息关系的匮乏和非统一等问题，使得其无法在异质异构的动态数据资源上执行分布式数据挖掘任务。因此，在利用数据资源进行知识抽取时，需要借助语义对数据进行“理解”和选择。语义通常都包含在领域知识中，在网络环境下，领域知识可以表示为本体。本体提供了共享特定领域信息内容的框架，作为(责任编辑：南粤论文中心)转贴于南粤论文中心: http://www.nylw.net(南粤论文中心__代写代发论文_毕业论文带写_广州职称论文代发_广州论文网）