朱音璇

在教育数字化转型与“双一流”建设推进过程中，高校人事档案管理正从“保管型”转向“治理型”。数智技术为突破传统管理瓶颈提供了方案，但技术制度匹配度低、生态协同不足等问题仍制约着档案价值释放。现基于三维整合框架分析关键问题，借鉴国内外经验并提出创新路径，助力高校人才治理现代化发展。

当前，随着教育数字化转型的不断深入，国内多数高校已陆续启动人事档案数字化相关工作，整体呈现出“技术应用处于初步探索、制度建设逐步完善、生态协同刚刚起步”的发展态势。在技术层面，多数高校已完成档案数字化扫描与电子存档，部分高校引入人工智能技术实现智能分类检索，少数顶尖高校尝试利用区块链技术以保障数据安全存证。在制度层面，各高校持续完善管理规范，明确档案数字化采集、存储、使用全流程要求。在生态层面，部分区域高校组建档案共享联盟，探索校际资源有限共享。然而，高校人事档案数智化转型仍处于初级阶段。据统计，截至2024年，仅有35%的高校实现全流程数字化管理，20%的高校建立跨部门协同机制，参与校际档案共享联盟的高校占比仅15%。多数高校转型仍停留在简单的技术叠加层面，尚未形成“技术―制度―生态”一体化协同发展体系。

数智时代呈现的核心困境

技术赋能层面

技术赋能层面存在适配不足与安全风险双重问题。其一，技术应用碎片化催生“信息孤岛”，多数高校人事档案系统独立于人事、科研、教务等核心业务系统，因数据标准与接口不统一，导致数据无法互通共享。教职工基础信息与岗位变动、科研成果等数据需人工重复录入与核对，既增加工作负荷，又易引发数据错误与更新滞后，不仅影响了档案的完整性与时效性，还制约了数智技术效能的充分发挥。

其二，智能技术与管理需求适配度偏低。高校人事档案包含科研成果等专项信息，以及各类结构化、非结构化数据，对智能技术的要求较高。但部分高校的智能检索系统仅支持基础信息查询，无法精准检索科研成果细节，难以满足人才评价等个性化需求。

其三，数据安全风险较为突出。高校人事档案含教职工身份证号、薪酬待遇等敏感信息，部分高校数字化系统防护能力较弱、加密技术滞后，缺乏全流程防护机制，易遭受网络攻击。同时，部分档案管理人员安全意识薄弱、操作不规范，进一步加剧了数据安全隐患。

制度保障层面

首先，管理流程僵化，难以适应数智化需求。传统人事档案管理流程以“部门审批”为核心，流程烦琐且效率低下，难以满足数智时代档案数据动态更新与快速流转的需求。其次，制度体系不健全，数智化管理缺乏有效依据。针对数智化转型的专项制度存在缺位，电子档案法律效力认定、数据共享权限规范、隐私保护操作标准等关键内容尚未明确，致使数智化管理工作缺乏制度支撑。最后，跨部门协同机制缺失，降低了档案管理效能。人事、档案、教务、科研等部门未明确协同职责与沟通机制，造成档案数据采集不全面、更新不及时，进而降低了档案管理的整体效能。

生态协同层面

高校人事档案信息存在壁垒且其价值未能充分释放。一方面，存在校际协同壁垒，各高校的人事档案管理标准不一、系统不兼容，使得校际档案资源难以共享，进而影响人才流动与区域高等教育协同发展；另一方面，跨域协同不足，高校与企业、政府部门间缺乏完善的档案数据共享机制，难以实现人才信息的精准对接，制约了产教融合与人才资源的优化配置。此外，服务生态较为单一，现有档案服务以“被动查询”为主，缺乏基于档案数据的精准推送、决策支持等主动服务功能，档案数据的潜在价值难以充分发挥，无法为高校人才治理需求给予有效支撑。

国内外典型案例分析与经验借鉴

国内案例：清华大学人事档案管理平台

2022年，清华大学上线人事档案智慧管理平台，依托校内既有数据信息化基础，通过整合大数据技术与ETL工具，实现档案数据统一采集。同时，联动“清华人事”企业微信推出智能机器人，提升服务便捷性。在制度建设方面，2023年，清华大学党委组织部、人事处等五部门联合发布《人事档案管理办法》，对人事档案管理全流程进行规范，明确部门协同职责与隐私保护要求，并配套完善的实施细则。在生态协同层面，该平台聚焦校内协同，推动档案数据与教务、科研等部门系统联动，实现校内档案资源规范化共享。该平台的上线，成功推动清华大学人事档案管理从传统纸质模式向数字化模式转型，既优化了档案管理服务流程，也提升了管理工作效率，为学校人才评价、师资配置等工作提供了高效精准的数据支撑。

国外案例：美国哈佛大学人事档案数字化协同体系

哈佛大学结合自身人事管理需求，借助云计算技术搭建人事档案数字化协同平台，形成校内协同高效、隐私安全可控的管理体系。在技术方面，采用开源标准化技术与分布式云存储，通过开发Python集成组件提升数据交互质量，升级内部目录系统（Harvard Connections），实现人事档案数据的精准检与复用，进而提升使用便捷性。在制度方面，依托美国完善的隐私保护法律，建立严格的档案隐私管理与数据共享规范，明确访问权限并定期开展安全审核。在生态方面，聚焦校内多部门协同，推动档案数据跨学院、跨部门复用，联动相关团队构建“技术+管理”双重安全保障体系。

经验借鉴

立足数智时代高校档案管理发展趋势与国家战略导向，借鉴清华、哈佛两所高校的人事档案数智化实践经验，可提炼出适配国内高校的落地经验，为高校人事档案数智化转型提供参考。其一，技术赋能需立足高校实际，结合自身信息化基础与人事管理特征，构建兼顾创新性与可行性的实用型数智体系。其二，强化制度保障，借鉴清华大学完善的档案管理专项制度及配套细则并参考国外实践，强化隐私合规与权限管理，筑牢转型制度根基。其三，分阶段推进协同发展，优先突破校内部门数据壁垒，再逐步拓展至校际、跨域共享，充分释放档案价值。其四，兼顾技术实用性与人才支撑，选用适配的成熟技术方案，培育兼具档案专业与数智技能的复合型人才，保障转型持续推进。其五，坚持因地制宜原则，结合办学定位与需求探索特色化路径，避免同质化发展，驱动档案管理实现数智化高质量转型。

数智驱动下高校人事档案管理的协同创新路径

在数智时代背景下，高校人事档案管理既迎来了前所未有的发展机遇，也面临诸多现实挑战。为顺应时代发展潮流，切实提高档案管理的效率与质量，充分挖掘人事档案蕴含的潜在价值，协同创新已成为高校人事档案管理发展进程中的必然选择。以下将从技术赋能升级、制度体系重构与生态协同共建三个核心层面，详细阐述高校人事档案管理协同创新的具体实施路径。

技术赋能升级：构建适配性强、安全可控的智能技术体系

1.打破“信息孤岛”，搭建一体化数据平台

针对高校人事档案管理系统与其他业务系统相互独立的问题，需整合人事、科研、教务等系统，突破数据壁垒。具体而言，可建立统一的数据标准与接口规范，实现各系统数据的无缝衔接与实时互通；依托云计算技术搭建分布式数据存储中心，增强存储系统的可扩展性，以满足档案数据持续增长的需求，并通过冗余备份机制保障数据存储安全。

2.提升技术适配性，开发专项智能引擎

针对高校人事档案数据类型复杂的特征，依托自然语言处理（NLP）与计算机视觉技术开发专项智能引擎。具体而言，可运用NLP技术完成科研成果、学术兼职等文本类信息的精准分类提取；借助计算机视觉技术识别分析图片、扫描件等非结构化数据并抽取关键信息；引入机器学习算法，优化识别模型，提升复杂数据识别精准度，提高档案管理效率。

3.强化安全防控，构建多层级安全体系

高校人事档案数据关联教职工隐私与管理秩序。在数智化背景下，其安全防护工作至关重要。具体而言，可推行云计算存储模式，采用区块链与隐私计算结合的技术方案：区块链可凭借其去中心化、不可篡改、可追溯特性，保障数据存证安全与共享可控；隐私计算实现数据合规共享与计算，有效防范泄露风险。构建“身份认证―权限管理―数据加密―行为审计”多层级防护机制，引入零信任架构强化敏感数据保护。采用联盟链模式控制区块链技术成本，推动校际协同与技术普及落地。

制度体系重构：建立流程优化、协同高效的制度保障体系

1.优化管理流程，推进流程再造

针对传统人事档案管理流程烦琐、审批冗余的问题，高校需以“服务导向”为核心优化再造流程。具体而言，可精简档案采集、存储、检索、利用各环节流程，减少非必要审批步骤，推动档案管理向数字化、自动化转型；借助在线表单、电子签名技术实现档案信息快速采集与提交，减少人工干预，提升工作效率；建立档案数据动态更新机制，明确校内各部门更新职责与时限，保障档案数据的时效性与准确性。

2.完善制度规范，明确标准边界

为保障高校人事档案数智化管理规范开展，需构建专项制度体系。具体而言，可出台《高校人事档案数智化管理办法》，明确电子人事档案采集、存储、使用全流程要求；制定《电子档案法律效力认定规范》，确立电子档案的法律地位。此外，建立数据隐私保护标准，明确数据共享边界与禁止性条款，在推进共享的同时严守个人信息安全底线，防范隐私泄露风险。

3.建立协同机制，强化跨部门联动

高校人事档案管理需多部门协同，因此应健全协同管理机制。具体而言，可成立由人事、档案、教务、科研等部门负责人组成的数智化协同管理小组，明确各部门职责与沟通渠道，强化信息交流协作；建立定期联席会议制度，常态化协调解决系统对接、数据共享、流程优化等跨部门难题，组织各部门共商解决方案，保障档案管理工作有序推进。

生态协同共建：构建开放共享、价值凸显的服务生态体系

1.推动校际协同，组建区域档案共享联盟

由地方教育主管部门牵头组建区域高校人事档案共享联盟，统一校际档案管理标准与系统接口，推动各校系统互联互通。同时，建立档案共享权限管理机制，依据校际合作需求与协议明确数据共享范围及规范，保障档案数据安全。

2.深化跨域协同，构建“高校―企业―政府”协同生态

高校、企业、政府可依托档案数据共享机制实现人才信息精准对接，促进产教融合与人才政策优化。高校可与企业搭建数据共享渠道，经脱敏处理后推送人才信息，并根据企业需求调整培养方案；与政府人社部门共享人才数据，为政策制定与资源配置提供参考。

3.创新服务模式，释放档案数据价值

依托大数据技术开发档案数据决策支持系统，深度挖掘并分析档案数据，为人才评价、资源配置、队伍建设等工作提供精准支撑。例如，分析教师科研、教学数据以辅助职称评定，分析人才结构数据以辅助引才规划。创新服务模式应构建主动服务体系，为不同群体精准推送档案信息，充分释放档案数据价值。

数智创新为高校人事档案管理转型升级注入新动力，但当前在实践过程中仍存在技术适配不足、制度保障缺失、生态协同薄弱等核心困境。本文基于“技术―制度―生态”三维协同框架，提出技术赋能升级、制度体系重构、生态协同共建的创新路径：通过构建一体化智能技术体系，打破“信息孤岛”，提升技术安全性与适配性；借助流程优化与标准建设，完善制度保障体系，强化跨部门协同联动；依托校际与跨域协同，构建开放共享的服务生态，充分释放档案数据价值。三者相互支撑、有机融合，共同推动高校人事档案管理从“保管型”向“治理型”转变，助力提升高校人才治理现代化水平。

未来，可从四方面进一步深化。其一，加强数智技术在高校人事档案管理领域的长期跟踪研究，通过分析技术应用现状，揭示其动态演化规律；其二，拓展研究视角，结合地方高校、职业院校等不同类型高校特点，探索差异化协同创新路径；其三，强化实证研究环节，运用量化分析方法验证协同创新路径的实际应用效果；其四，密切关注生成式AI等前沿技术在档案管理工作中的应用情况，预判技术变革带来的新挑战与新机遇，为高校人事档案管理优化提供坚实支撑。

（作者单位：梧州学院）