刘敏

在信息化时代，多种不同类型的数字化与智能化技术不断投入使用。在档案管理领域，为进一步提升管理效率、保障管理质量，推动人工智能技术全面渗透至档案采集、整理、存储、利用、管理的全流程，已成为促进档案管理工作创新发展的必然趋势。在此背景下，人工智能辅助档案管理工作创新受到广泛关注，相关理论研究及实践探索大量涌现。基于此，现立足档案管理工作实际，简要分析人工智能辅助档案管理工作创新的意义，深入探讨当前实践中存在的创新瓶颈，并提出相应的优化策略，以供参考。

人工智能辅助档案管理工作创新的意义

提高档案管理精度

依托人工智能平台，统筹运用采集、分析、分类、存储等核心功能开展全流程档案管理，满足不同管理需求。同时，借助图像识别技术，深度解析档案所载人物、场景、实物等关键信息，结合语音识别等技术规范并优化音频档案格式，切实推动档案实现精细化管理。

提高档案管理效率

在档案管理工作中运用人工智能技术，可对档案数据开展智能化分析，充分挖掘档案的核心价值。借助神经网络、机器学习、智能算法等人工智能技术，精准解析档案数据的变化趋势与内在规律，为科学制定档案管理决策提供数据支撑，进而提升档案管理效率。此外，利用人工智能技术可同步完成档案鉴定、资源整合、高效检索、规范销毁等核心工作，显著加快档案管理全流程运转速度，全方位提升档案管理工作效率。

降低档案管理成本

在档案管理工作中，引入人工智能技术可实现对档案数据的智能检索与快速定位，通过精准理解用户的检索意图，显著降低检索成本、缩短检索时间。同时，在档案存储期间，人工智能技术可对存储环境进行实时或定期监测，及时发现异常情况，避免档案因受潮、霉变或其他因素受损，进而有效降低档案维护与修复成本，提升整体管理效率。

人工智能辅助档案管理工作创新的问题

缺乏约束与存在伦理风险

人工智能技术辅助档案管理工作具备诸多优势，但受多重因素影响，仍存在一定风险，具体体现在约束力度不足、伦理边界模糊等方面。在约束层面，当前档案管理工作人机深度协同融合已成趋势，但与之相关的责任共担、责任分配管理制度仍不够完善。其中，在内容检查、关键价值内涵分析等对能力要求较高的工作中，档案管理人员的职责边界尚未明确划分，导致档案管理人员可能过度依赖人工智能技术，缺乏必要的监督约束，存在滥用现象。在伦理层面，风险主要源于算法固有局限，人工智能的算法偏见与档案管理工作所坚守的公正性原则存在冲突。为进一步提高档案内容的严谨性与专业性，通常需要档案管理人员增强档案资源的管理意识和能力，促进资源开放共享，引入客观、真实性强的资源，但算法偏见极易破坏上述核心要求。例如，人工智能算法在档案价值评估、管理决策等关键工作中，可能呈现出系统性偏好，进而扭曲档案资源获取的公平性，弱化乃至消解档案工作维系社会记忆完整性的核心功能。

档案管理模式缺乏创新

当前，档案管理工作虽采用多种管理模式以适配多元需求，但创新力度不足的问题较为突出，核心短板在于未能深度融合人工智能技术，制约了管理效能的提升。在服务方面，人工智能的技术优势未能充分发挥，尚未构建起更加高效、科学、灵活的档案服务模式。在业务方面，传统档案管理模式下，存在各类型档案业务系统独立研发人工智能应用模块的情况，不仅造成了档案管理资源的严重浪费，引发服务信息化建设重复投入，更阻碍了档案管理技术水平的统一推进，使技术能力的集中建设、统筹管理与共享共用难以真正落地，易形成“技术能力孤岛”与“信息孤岛”。在数据方面，人工智能数据管理模式的缺位，直接影响档案数据管理的精度、广度与深度，既无法发挥人工智能技术在档案数据资源建设中的应用优势，实现将数据作为重要资产进行重点运营管控，也难以释放档案数据资源的潜在价值。

安全问题与资源问题

人工智能技术在档案管理工作中的推广应用，既带来了发展机遇，也伴随安全风险与资源适配难题。从安全层面看，人工智能技术在档案管理工作的应用涉及部分敏感数据、个人隐私数据及工作秘密等信息，若管理措施不到位，极易引发信息意外曝光、滥用、数据泄露等安全问题。从系统角度看，人工智能系统若未能定期更新升级与运维，可能存在潜藏的安全漏洞，为黑客攻击、窃取、篡改档案数据提供便利。例如，部分档案管理部门尚未建立健全数据安全管理制度，在利用人工智能技术传输数据时未落实严格的加密措施，导致数据安全防线形同虚设，极易引发档案信息泄露、篡改等安全事件，削弱了档案数据的完整性与保密性；同时，在维护人工智能系统时，未能采用多种安全防护技术，如入侵监测系统、防火墙等，无法实现对系统运行状态的实时监控，进一步放大了数据安全隐患。除了数据安全问题，人工智能技术在档案管理的资源层面也存在一定的应用问题。例如，由于档案资源类型复杂、数量众多，致使部分人工智能算法目前无法全面覆盖各类档案资源，如少数民族文字文献、方言发音记录等。

档案数据缺乏管理

数据作为档案资源的核心要素，其管理效能直接决定档案工作的质量。当前，部分档案管理工作人员未能充分运用人工智能技术赋能数据管理，这一问题主要体现在数据处理的各个环节。在数据采集环节，未能借助人工智能技术有效筛选数据，无法从不同类型、来源、格式的原始数据中精准识别数据的关键价值、特征与内涵，也无法剔除价值偏低、质量欠佳的冗余数据，最终导致数据在传输与使用阶段出现特征难以识别、关键信息缺失等问题，严重影响后续档案管理工作的效率与质量。在数据处理环节，人工智能技术的预处理优势未得到充分发挥，数据降噪、标准化整合等关键步骤落实不到位，难以提升数据的可靠性与可用性，无法为后续数据的深度应用奠定基础。在数据应用环节，未能依托人工智能技术的多模态数据融合，实现对音视频、图像、文本等不同载体档案数据的协同利用，制约了档案数据价值的深度挖掘与充分释放。在数据存储环节，部分档案管理部门既未建立规范统一的存储标准与管理机制，对数据登记、入库、出库调用等流程缺乏有效管理，也未针对存储环境变更制定相应管理措施，影响了数据的完整性、准确性与可用性。

人工智能辅助档案管理工作创新的策略

建立约束机制与适应性保障机制

为有效规避人工智能技术在辅助档案管理创新应用中出现伦理、技术等方面的潜在应用风险，需同步健全约束机制与适应性保障机制，强化全流程管控，提升技术适配性。

在约束机制构建上，一方面要细化风险预警防控制度，构建覆盖管理维度、管理手段、管理秩序性等不同层面的风险管理体系。以明确管理人员岗位职责为核心导向，引导其全面开展质量、内容、特殊注意事项等方面关键环节的风险管理工作。例如，在内容管理方面，需对人工智能技术相关风险管理方案进行全面校验，从多维度评估方案可行性，杜绝技术漏洞引发的各类风险隐患。同时，围绕文化规范、技术标准、算法准则等制定专项管理制度，确保人工智能技术的应用始终锚定档案管理的核心目标，切实提升技术赋能实效。在制度制定过程中，需严格遵循全面性、合规性、高效性三大标准，以制度刚性保障档案管理与人工智能应用治理的协同统一。另一方面要突出过程性防控的核心地位，结合智能化应用场景，以流程再造明确各环节管理责任，提升管理工作的效率与精度，提高业务流程管理制度的完整性与适用性。此外，针对人工智能技术的人机交互功能，需严格规范操作权限、接入条件与决策规则，明确人机协同的权责边界，推动人工智能辅助档案管理朝着安全、规范、高效的方向发展。

在适应性保障机制建设中，以提升档案管理人员综合素养为核心，着力防范伦理风险。一是强化思想引导，组织开展系统性培训，帮助档案管理人员学习人工智能技术的性质、特点、发展现状、社会评价、使用频率及创新发展趋势，避免出现低效使用、错误使用、功能使用不全面等问题；同时，定期或不定期开展专项培训，全面提高管理人员管理能力，如数据处理能力、信息化管理能力等。二是深化数字伦理教育，将隐私防护、算法公正、数据安全等内容纳入培训体系，引导档案管理人员养成正确的伦理意识，养成端正负责的应用态度。

人工智能赋能管理模式多元创新

为充分释放人工智能技术的赋能价值，进一步提升其在档案管理工作中的辅助效果，推动档案管理工作向智能化、高效化、精准化方向发展，可从强化管理协同、创新服务模式、提升数据治理水平三个维度入手，构建多元化的智能档案管理新范式。一是构建“人工决策+智能辅助”的协同管理模式，实现人机优势互补、协同增效。充分发挥人工智能技术在模式识别、数据处理、规律预测、趋势分析等方面的辅助优势，并凸显档案管理人员在复杂决策、价值判断、创新思维等方面的主导管理作用。在协同作业流程中，将规则性、重复性、程序性的基础工作，以及复杂性、支撑性的后台任务交由人工智能自动化处理，让档案管理人员能够投入到需要专业判断与创新思维的核心工作中。二是打造“智能平台+按需调用”的灵活服务模式，提升档案服务的精准性与便捷性。将人工智能的自然语言处理、图像识别、智能检索、语义分析等核心技术，转化为标准化、模块化的服务组件，搭建统一的智能化服务平台，对所有服务组件进行集中管理、统一供给、动态更新；推动智能化服务平台与档案服务业务系统的深度对接和数据共享，实现智能服务与档案资源的无缝衔接。三是建立“数据驱动+知识增强”的深度管理模式，释放档案数据的潜在价值。推动档案数据从“存起来”向“用起来”“活起来”转变，结合档案数据深度运用的现实需求，运用技术手段全面、科学地统计档案数据，提取关键特征，系统厘清数据之间的内在联系，并将其反哺于档案管理与服务工作，实现数据价值的深度释放与知识能力的持续提升。

加强档案资源安全与规范管理

为筑牢档案管理安全防线、提升资源配置利用效能，需充分发挥人工智能技术优势，构建智能安全管理体系，完善规范管理机制。在安全管理方面，依托人工智能技术实现档案安全的智能化、实时化防控。一是升级库房门禁系统，在原有面部识别、指纹解锁、虹膜识别等生物识别技术的基础上，引入人工智能对系统模块进行升级，进一步提升身份核验精度，严防无关人员非法进入库房，切实保障库房管理的基础安全。二是部署智能监控系统，通过采集原始视频、图像信息等背景建模处理，构建完善的智能安全管理模型。依托异常行为模式追踪溯源、目标智能检测识别等功能，实现档案管理全过程的动态监管。三是优化库房环境控制，在温湿度调控系统中融入智能控制技术，实现温湿度数据的实时监测与自动调节，确保档案存储环境始终符合标准要求。

在规范管理方面，聚焦档案资源的高效配置与合理利用，推动人工智能技术的精准适配与科学应用。一方面，结合档案资源类型多样、结构复杂的特点，有针对性地选择适配的人工智能技术并制定专项应用方案。例如，在智能识别领域，可根据不同档案的载体特性，合理选用光学字符识别等技术。另一方面，依托人工智能平台搭建专属资源管理层，优化档案资源管理模式。例如，某企业利用人工智能平台的混合云架构，搭建“人社档案云”系统，实现公开与隐私档案资源的一体化管理，并借助平台的分布式文件系统与虚拟化技术，提升了各类档案资源的弹性管理水平。

智能采集与整理档案数据

在人工智能辅助档案数据管理工作中，需加强采集、整理、存储等关键环节的管理，构建全流程智能化管理体系，提升档案数据管理的效率与质量。在数据采集环节，可依托人工智能技术实现网络档案信息的自动化、精准化采集。充分发挥人工智能的智能交互与自主运行特性，在智能软件或系统中预设采集规则与程序指令，使其在网络档案信息采集过程中，能够自动按照既定要求完成信息收集任务，且不同功能的智能软件与系统可承担差异化的采集工作。例如，可利用系统中的互联网搜索引擎功能，预设网页抓取程序指令，实现定向或不定向网页内容的自动抓取；同时，对抓取内容进行自动解析与格式转换，为后续档案的整理、归类、存储工作提供便利。

在数据整理环节，可使用人工智能实现档案数据的智能分类与高效检索。针对文本类档案，可运用智能语言处理技术，建立统一的文本档案分类规则与标准，通过分析文本内容特征，实现新文本的智能分类与精准存放；针对音视频、图片等多媒体类档案，采用模式识别技术完成自动分类。在智能检索方面，可使用智能搜索技术精准识别检索需求，并对搜索结果进行优先级排序，大幅提升档案检索的效率与精准度。

综上所述，人工智能技术已成为推动档案管理工作转型升级的核心驱动力，其应用成效直接关乎档案管理工作的整体质量与发展水平。推动档案管理工作创新发展，必须以人工智能技术赋能为重要抓手，聚焦效率提升、精度优化、模式创新等核心方向；同时，立足当前档案管理工作的实际需求与短板，系统构建约束机制与适应性保障机制，持续加强档案资源的安全规范管理，全面推进档案数据的智能采集与整理，多措并举确保人工智能技术规范应用、落地见效，为推动档案管理工作高质量、规范化开展提供坚实支撑。

（作者单位：广东烟草潮州市有限责任公司）