石晶

摘要：人工智能技术在档案资源的筛选整理、价值挖掘、服务优化等环节发挥着关键作用，可针对性解决当前档案资源开发利用中存在的资源筛选依赖人工导致效率低下、价值挖掘停留在浅层难以满足多元需求等痛点，通过采用构建智能分类标签体系优化资源筛选、依托用户需求画像驱动价值挖掘、搭建场景化服务模块提升利用体验等策略，推动档案资源开发利用向更高效、更精准、更具实用性的方向发展，实现档案资源价值最大化，为社会各领域提供更优质的档案信息服务。

政府机构、企业单位、社会组织等不同主体在长期运行过程中形成的文字、图像、音频、视频等形式的档案资源，是记录历史、传承文化的重要载体，具有极高的历史价值、参考价值与实用价值。随着社会对档案资源的需求日益增长，传统档案资源开发利用模式逐渐显现诸多局限，人工智能技术凭借其数据处理、模式识别、需求预测等能力，无需复杂的人工编程就能实现档案资源的自动化处理，在短时间内完成海量档案的筛选与分类，为突破传统模式的局限提供了新的解决方案。探索人工智能赋能档案资源开发利用的具体路径，对提升档案开发的效率与质量、拓展档案资源的应用范围具有重要意义。

人工智能赋能档案资源开发利用存在的痛点

档案资源筛选整理的效率不高、精准度不足

在传统档案资源开发过程中，筛选整理工作主要依赖档案管理人员人工操作，工作人员需要逐份查看档案内容，再依据档案的形成时间、所属领域、信息类型等特征进行分类归档，这一过程会耗费大量的时间成本与人力成本，容易因人为操作失误导致分类结果出现偏差。部分档案馆虽然已经引入基础的信息化管理系统，但这些系统仅能实现档案的电子化存储与简单检索，无法对档案内容进行深度识别与智能分类。在处理包含文字记录、图纸、照片等多类型信息的档案时，现有系统难以准确提取其中的关键信息，也无法开展合理的分类工作，仍需依赖人工进行补充处理，导致档案筛选整理的整体效率无法得到有效提升。

档案资源价值挖掘的深度与广度有限

当前开展的档案资源价值挖掘工作，大多停留在基础信息提取层面，工作人员仅能从档案中提取形成主体、形成时间、核心事件等表层信息，未能深入挖掘不同档案之间存在的关联，也未充分挖掘档案蕴含的潜在价值。档案价值挖掘的方向大多由档案管理人员凭借自身的主观判断确定，整个挖掘过程缺乏对用户实际需求的关注与调研，这就导致最终挖掘出的内容与用户的实际需求脱节，造成档案资源开发工作与实际利用需求错位，使得档案资源具备的实用价值无法得到发挥。

人工智能赋能档案资源开发利用的重要性

提升档案资源开发效率，释放档案潜在价值

在传统档案资源开发工作中，筛选整理环节与价值挖掘环节均依赖人工操作，面对海量档案，不仅开发工作效率极低，而且工作人员难以深入挖掘档案资源之间的关联价值。人工智能具备自然语言处理、图像识别等功能，能够快速完成档案信息的提取与分类，大幅缩短档案筛选整理周期，并提升分类结果的精准度。人工智能可以对档案之间存在的隐性关联进行分析，挖掘档案的潜在价值，有效释放档案资源的实用价值，推动档案开发工作从低效浅层模式向高效深度模式转变，进而提升档案资源开发工作的整体质量。

优化档案资源服务体验，满足用户多元需求

传统档案资源服务模式具有明显的被动性，并且缺乏对不同用户群体的适配性，无法及时响应不同用户群体的差异化需求。人工智能可以通过分析用户的查询记录、使用习惯等相关数据，构建用户需求画像，精准捕捉学术研究群体、企业决策群体、公众查询群体等的需求差异，从而有针对性地为不同用户提供适配的服务内容。同时，人工智能搭建的场景化服务模块能够主动适配用户的使用场景，如当用户处于移动碎片化场景时，为用户提供简洁的核心信息；当用户处于深度使用场景时，为用户开启专业工具功能。这些举措能显著提升档案服务的及时性与便捷性，让档案资源更好地满足社会层面存在的多元需求，进而提升档案资源的利用率与用户对档案服务的满意度。

人工智能赋能档案资源开发利用的具体策略

构建智能分类标签体系，优化档案资源筛选整理流程

构建智能分类标签体系需以提升档案资源筛选整理的自动化水平与精准度为核心目标，依托人工智能覆盖档案多维度特征的能力推进工作。针对不同类型的档案资源开展全面的信息提取：文字类档案需识别其中的核心词汇、主题内容以及涉及的主体等关键信息；图像与图纸类档案需提取其中包含的视觉元素，如建筑图纸中的结构类型、产品照片中的外观特征等细节信息；音频类档案则需转换其中的语音内容并筛选出有价值的关键信息。

完成信息提取后，依据提取结果为每份档案生成多维度分类标签，标签类型包含基础属性标签、内容主题标签、应用场景标签。基础属性标签涵盖档案的形成时间、形成主体、档案类型等基础信息；内容主题标签涉及档案关联的领域、核心事件、技术类型等内容相关信息；应用场景标签对应档案适用的学术研究、企业决策、公众查询等具体使用场景。例如，一份20世纪80年代某汽车厂的技术改造档案，可生成1980―1990年、XX汽车厂、技术档案、汽车制造、生产线改造、企业决策参考等标签，确保标签能全面反映档案的关键特征。

将分类标签纳入智能管理系统后，系统可根据用户设定的筛选条件自动匹配对应标签的档案并完成分类整理。例如，用户设定的筛选条件可能是提取1980―1990年汽车制造领域涉及生产线改造的企业档案，系统可基于标签精准定位目标档案，实现信息高效归类与检索。同时，智能管理系统具备标签自学习能力，能根据新档案的内容特征与用户使用后的反馈信息优化标签生成规则，进而提升分类精准度。例如，系统发现某类档案被用户频繁标注为环境保护参考但未自动生成对应标签时，会动态调整标签生成逻辑，为后续同类档案添加环境保护参考标签，进一步优化筛选整理效果，减少人工干预需求。

依托用户需求画像，驱动档案资源价值挖掘

依托用户需求画像开展档案资源价值挖掘，需以提升挖掘内容的针对性与实用性为核心，通过人工智能分析用户相关数据，构建多维度需求画像，再以需求为导向推进价值挖掘，确保成果精准匹配用户实际需求。收集用户的基础信息与行为数据：基础信息包括所属领域与职业身份，所属领域可能是学术研究、企业经营、公众个人等类别，职业身份涵盖研究员、企业经理、普通市民等；行为数据包含查询关键词、查询频率、查看档案的类型与时长、下载与收藏的档案内容等，这些数据能全面反映用户的使用习惯与需求倾向。

对收集的数据进行系统分析，识别用户的显性需求与潜在需求，进而构建完整的需求画像。例如，某企业用户的查询关键词多为同行业技术创新、市场份额变化，查询频率集中在每个季度末，查看的档案多为近十年的行业统计报告与竞争对手经营档案，基于这些数据可判断该用户的显性需求是获取行业竞争分析所需的档案信息，潜在需求是了解行业技术发展趋势以辅助企业研发决策，据此构建“行业竞争分析+技术趋势预测”的需求画像，明确后续价值挖掘方向。

根据不同用户群体的需求画像确定价值挖掘的方向与重点：学术研究类用户关注历史事件的背景细节、数据来源的真实性，因此重点挖掘档案中的原始数据、事件关联信息、来源考证内容，形成专题研究数据集，为学术研究提供可靠资料支持；企业经营类用户关注市场动态、技术改进案例，所以重点挖掘档案中的市场调研数据、产品研发记录、生产工艺改进方案，形成企业决策参考报告，为经营决策提供数据支撑；公众个人类用户关注家族历史、地方文化故事，故而重点挖掘档案中的人物关系、地方民俗记录、老照片背后的故事，形成通俗易懂的文化科普内容，进而满足公众对文化知识的需求。

建立挖掘成果的动态更新机制，根据用户需求画像的变化及时调整挖掘方向，确保工作持续适配需求变化。例如，当发现某地区用户的查询关键词从地方历史事件转向传统手工艺传承时，应调整该地区档案的价值挖掘重点，从手工艺相关档案中提取技艺流程、传承人物、历史演变等信息，以适应用户需求变化，提升档案挖掘成果的时效性与实用性。

搭建场景化服务模块，提升档案资源利用体验

搭建场景化服务模块需基于人工智能的场景识别与服务适配能力，覆盖档案资源的不同使用场景，实现服务模式从被动响应向主动适配的转变，提升用户体验，让用户更便捷、高效地获取所需档案资源。梳理档案资源的主要应用场景，常见场景包括学术研究、企业决策、公众文化消费、政务办理等；同时，深入分析不同场景下用户的使用习惯与核心需求，如学术研究场景下用户需要大量相关档案的聚合与引用辅助功能，企业决策场景下用户需要行业数据与趋势分析支持，这些分析结果为搭建服务模块提供明确依据。

针对不同场景搭建专属服务模块：在学术研究场景搭建“专题档案聚合+文献引用辅助”服务模块，该模块能根据研究人员的课题方向自动聚合相关档案资源，如研究近代工业发展课题时聚合工厂建设档案、工人工资档案、产品销售档案等，同时提供档案内容的引用格式生成、参考文献标注等功能，减少研究人员的整理工作量，提升研究效率；在企业决策场景搭建“行业档案分析+趋势预测”服务模块，该模块可对企业查询的行业档案进行数据统计与趋势分析，如分析近五年行业生产规模变化、利润率波动等数据，结合当前市场数据预测未来发展趋势，为企业决策提供数据支持，帮助企业作出更科学的决策；在公众文化消费场景搭建“文化故事呈现+互动体验”服务模块，该模块将档案中的历史故事、老照片等内容转化为图文并茂的短文、音频解说、虚拟场景，同时设置档案故事分享、老照片对比等互动功能，激发公众的使用兴趣，让公众更直观地感受档案的文化价值；在政务办理场景搭建“证明材料查询+自动核验”服务模块，该模块可根据用户办理的政务事项，包括社保补缴、房产过户等，自动查询所需的档案证明材料，如历史缴费记录、房产登记档案等，与政务系统对接完成材料的自动核验，减少用户提交纸质材料的环节，提升政务办理效率。

服务模块具备场景自适应能力，能通过人工智能识别用户的当前使用场景，自动切换对应服务内容，进一步提升服务适配性。例如，当用户在手机端查询档案时，通常在上下班途中等碎片化时间进行，系统识别到其处于移动化、碎片化使用场景，会切换至简洁版服务界面，优先呈现核心信息，减少冗余内容，契合用户使用习惯；当用户在电脑端长时间查询某类专业档案时，系统识别到其处于深度使用场景，会开启专业工具功能，如档案内容对比、数据导出等，满足用户深度需求，让用户更高效地开展工作。

建立档案数据安全管理机制

在利用人工智能处理档案资源的过程中，为全面保障档案信息的安全性与保密性，规避数据泄露、篡改等风险，需从多个层面构建完善的管理体系，为档案资源开发利用提供安全保障。建立档案数据安全管理机制，对档案数据进行分级分类管理，根据档案的敏感程度划分不同安全级别，档案的敏感程度可依据是否涉及国家秘密、商业秘密、个人隐私判断，针对不同安全级别采用差异化加密措施，如高度敏感的档案采用区块链技术加密存储，确保数据不被篡改与泄露，保障核心档案信息安全；一般敏感程度的档案采用常规加密技术，在保障安全的同时兼顾使用便捷性。

规范人工智能系统的访问权限，设置多维度权限管理体系，权限设置需综合考虑用户的身份、使用场景、需求类型等因素，确保不同用户仅能访问自身权限范围内的档案数据。用户的身份包括档案管理人员、普通用户、第三方服务人员等类别，针对不同身份设置不同访问权限：档案管理人员可访问系统内所有档案数据，但需承担数据管理与安全维护责任；普通用户仅能访问与自身查询需求相关的非敏感档案数据，无法接触敏感信息；第三方服务人员仅能访问系统生成的脱敏档案统计数据，无法查看原始档案内容，通过严格的权限划分，避免无关人员获取敏感信息，降低数据泄露风险。

推动档案资源的标准化建设

之所以推动档案资源的标准化建设，是因为标准化是人工智能高效处理档案资源的重要前提。只有建立统一标准，才能确保人工智能系统准确识别并处理各类档案数据。这就要求在档案资源的数据格式、信息描述、分类规则等方面推进标准化工作，为人工智能赋能档案资源开发利用奠定基础。统一档案数据的格式标准，针对文字、图像、音频、视频等不同类型的档案制定统一的数字化格式，如文字档案采用PDF/A格式，这种格式能确保文件在长期存储过程中保持内容与格式的稳定性；图像档案采用TIFF格式，该格式具备较高的图像分辨率与兼容性，适合图像档案的长期保存与处理；音频档案采用WAV格式，这种格式能保留音频的原始质量，便于后续处理与使用。通过统一格式标准，确保人工智能系统能够准确识别与处理不同类型的档案数据，避免因格式不统一导致的处理错误，进而提升数据处理效率。

规范档案信息的描述标准，制定统一的信息描述框架，明确档案的核心描述要素及描述规则。核心描述要素包括形成主体、形成时间、内容主题、载体类型、保管期限等关键信息，这些要素能全面反映档案的基本特征。明确要素的描述规则，如描述档案的形成时间时，统一采用YYYY-MM-DD的格式，避免因格式混乱导致的分类错误；描述形成主体时统一使用机构或个人的全称，避免简称、别称带来的识别偏差。通过规范描述标准，确保人工智能在提取档案信息时按统一标准生成分类标签与需求画像，提升信息的一致性与准确性，减少因描述不统一导致的错误。

构建智能分类标签体系优化筛选整理流程、依托用户需求画像驱动价值挖掘、搭建场景化服务模块提升利用体验等策略，可充分发挥人工智能的优势，让档案资源在学术研究、企业决策、公众文化生活等领域发挥更大作用。人工智能赋能档案资源开发利用是档案事业适应数字化时代发展的必然选择，能有效解决传统档案开发利用模式中存在的痛点，为档案资源的创新应用开辟新的空间。

河南省档案科技项目“人工智能技术在档案管理中的应用与发展趋势研究”（项目编号：2025-x-006）。

（作者单位：漯河职业技术学院）