智能知识处理的核心技术获得广泛的应用。
　　本文建立的国有企业智能监管系统见图1。
　　1.本体构建
　　本体是概念化的显式描述，能够在语义层次和知识层次上有效地描述各种术语及其相互关系。本体通过研究特定领域知识的对象分类、对象属性和对象间的关系，为领域知识的描述提供术语，由此提供领域知识的共享和共同理解。本体的建立为消除监事会、国有企业、各相关部门的信息鸿沟提供了桥梁。
　　局部本体用于明确、规范的描述数据源的概念模型。局部本体包含有局部数据源的库名、表名、字段名、值的类型等，这部分主要说明数据类型属性的定义。局部本体的建立需要从数据库中抽取出表、列及关系等信息，转换成OwL语法格式下对应的概念、属性及关系，从而构成标准的OwL格式的本体文档。全局本体是整个系统的核心，它提供了国有企业监管领域知识的组织和管理机制，能够有效处理数据的异质异构性。全局本体的建立主要包括分析信息源、确定概念和定义领域本体三部分。分析信息源主要确定什么样的信息被存储，如何被存储以及信息的语义等；确定概念主要包含选定特定的领域，对其所描述的数据进行分析，抽取本领域的特征信息，确定其具体的概念涵义。
　　2.国有企业智能监管的方法
　　由于国有企业监管的复杂性和重要性，充分利用海量的信息资源，从中提取有用的信息，提高国有企业监管的效率、准确性和灵活性，防止国有资产流失，是当前迫切需要解决的问题。数据挖掘是20世纪90年代中期兴起的新技术，能够自动的、从海量数据中挖掘出隐藏的、潜在的、有价值的知识，被广泛地用于管理决策支持系统中。数据挖掘技术在国有企业监管领域的应用还未得到重视。国有企业智能监管系统将探讨各种数据挖掘方法在国有企业智能监管中的应用。如可以运用决策树和时间序列分析方法来预测资本风险，发现潜在的危机，提出预警，减少国有资本的流失；从中央数据库中抽取数据利用统计分析完成对中央企业的绩效考评；利用联机分析处理技术，通过钻取方式跟踪查询财务数据，实现对国有企业的资产重组、重大投融资等重大事项的实时监管等。
　　3.智能监管子系统和知识服务
　　监事会以财务监督为核心，对企业的财务活动及企业负责人的经营管理行为进行监督，确保国有资产及其权益不受侵犯。本文通过建立财务监管系统、重大事项监管系统和企业绩效监管系统等一系列子系统，来完成国资委对国有企业的智能监管，如企业信用评价、绩效评价、资产流失决策、企业破产预警、企业发展能力分析和其他决策分析。
　　
　　四、总　结
　　
　　本文通过分析国有企业监管中存在的问题，采用人工智能技术、数据挖掘技术和本体技术，建立国有企业智能监管系统，以提高国资委对中央企业的监管效率。国有企业智能监管通过收集来自各部门的信息资源，运用本体技术集成和共享异质异构的信息资源，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，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。