请问大数据审计与“智慧审计”有哪些前沿的数据分析技术？审计机关对此有哪些应用？

　　前沿的数据分析技术包括：高级数据分析、机器人流程自动化（RPA）、人工智能、数据可视化等等。目前，常用于审计领域的前沿数据分析技术主要有：机器人流程自动化（RPA）、自然语言处理（NLP）、知识图谱、复杂数据分析、网络爬虫等。

　　自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）在政府审计、社会审计、内部审计领域均有广泛的运用，它使得计算机拥有处理人类语言的能力，让计算机能够理解并使用人类的语言。自然语言处理的应用包罗万象，比如：“机器翻译”能互译多种语言；“情感分析”能够判断出一段文字所表达观点和态度的正负面性；“信息提取”能提取文本中包含的关键信息并标准化；“文本分类”可以将文档资料进行归类整理；“语言生成”能发挥计算机理解人类语言的能力，自动生成文章摘要。

　　知识图谱是语义网络的知识库，以语义网络为基础，结合自然语言处理、机器学习、数据挖掘、知识表示等技术，旨在描述客观世界的概念、实体、事件及其之间的关系。通过知识图谱可以高效直观地刻画目标主体（如行政事业单位、企业、事件等）之间的关联网络，从而全维度地对目标主体进行画像，立体复现主体的真实情况和错综复杂的关系。

　　网络爬虫，是一种“自动化浏览网络”的程序，即按照一定的规则，自动地抓取互联网信息，比如网页、文档、图片、音频、视频等。这种程序的运行可以实现自动、高效地读取、收集网络数据。

　　目前，我局在审计实践中运用的前沿数据分析技术涉及图数据库、网络爬虫技术、NLP文本分析、地理信息系统（GIS）等。其中，图数据库主要的应用场景包括：企业审计领域中描绘企业风险图谱等。网络爬虫技术主要的应用场景包括：政策跟踪审计领域中搜集国家、其他省、市的公开政策及信息，金融和企业审计领域中搜集全国企业公开的工商登记信息、司法信息等。NLP文本分析主要的应用场景包括：经济责任审计领域中从大量会议纪要等文本文件中提取关键信息等。地理信息系统（GIS）主要应用于资源环境审计中。

　　接下来，我们将继续探索图数据库、数据挖掘、机器学习、区块链等新的技术手段，持续拓宽前沿数据分析技术的审计应用场景。我们相信，入之愈深，虽其进愈难，但其见愈奇。我们将推动数字化全面赋能深圳审计工作，为落实科技强审探索更多“深圳方案”。