杨悦

摘要：人工智能技术凭借其数据处理、模式识别、深度学习等能力，为档案管理的智能转型提供重要支撑。当前，随着数字经济的快速发展，传统档案管理模式存在数据存储压力大、检索效率低等问题，难以适应新时代档案资源高效利用的需求。现结合档案管理实际需求，分析数字化转型核心问题，从档案数据智能治理等维度提出具体路径，为档案管理机构提供可操作的转型参考，充分发挥档案资源在社会发展中的重要作用。

近年来，各行业数字化进程加快，档案数量呈爆炸式增长，其类型扩展到电子文件、音视频、图像等数字形态，传统以人工为主的档案管理模式逐渐暴露出诸多不足。档案作为记录历史、传承信息的重要载体，其管理水平直接影响信息资源的开发利用效率与价值转化效果。人工智能技术能自动识别档案的关键信息、分析关联关系，实现全流程智能化升级，相比传统技术具有明显优势，能够为解决这些问题提供新的思路。

当前档案管理数字化转型存在的核心问题

档案数据治理难度大，标准化程度低

档案数据的来源涵盖政府部门、企业、社会组织等不同主体，格式包含文档、表格、音视频、扫描件等类型，不同来源的档案数据在编码规则、元数据标准、分类逻辑上存在明显差异，这一情况直接导致数据整合工作难度较大。部分档案管理机构在推进数字化过程中，仅将纸质档案扫描为电子图像进行存储，未对图像中包含的文字信息开展结构化处理，使得这些非结构化数据难以被计算机识别与分析，只能依靠人工进行检索操作，降低了档案的利用效率。

管理流程自动化程度低，人力成本高

传统档案管理流程包含收集、整理、鉴定、保管、统计、利用六个核心环节，每个环节都需要大量人工参与才能完成，人力成本的投入一直处于较高水平。档案收集环节，工作人员需逐一核对档案的完整性与真实性，还要手动录入档案的基本信息；档案整理环节，需严格按照既定分类标准对档案进行人工排序、编号与装订；档案鉴定环节，需完全依靠专业人员的个人经验判断档案的保存价值与具体保管期限。这些流程消耗大量人力与时间，容易因人为操作失误导致档案管理出现漏洞。

人工智能助力档案管理智能转型的价值

提升档案处理与利用效率

人工智能借助OCR、机器学习等技术，自动完成档案数据的结构化处理与分类归档工作，这一自动化过程可直接替代传统的人工录入与整理流程，将档案处理的效率提升数倍。人工智能技术构建的智能检索系统，能根据用户输入的需求精准匹配相关档案资源，有效缩短用户查找档案的时间，从而解决了传统检索模式依赖人工、效率低下的问题，让存储的档案资源快速转化为可直接使用的信息，为用户获取档案资源提供极大便利。

推动档案服务向主动增值转变

人工智能依托用户画像技术与数据分析技术，可根据用户的历史操作行为与需求特征，精准推送适配用户需求的档案资源，满足用户未明确表达的潜在需求。人工智能还能从海量的档案数据中提取具有趋势性的信息，结合不同领域的应用场景形成具有参考价值的决策建议类增值服务，让档案管理模式从传统的用户找档案彻底转变为档案主动服务用户，充分发挥档案在决策支持、历史研究等领域的价值，进一步拓展档案资源的应用场景与使用范围。

人工智能助力档案管理智能转型的路径

档案数据智能治理

人工智能技术可从数据采集、清洗、结构化处理三个核心环节入手，解决档案数据治理难度大、标准化程度低的问题，为档案管理智能转型奠定扎实的数据基础。

数据采集环节借助人工智能中的光学字符识别、语音识别、图像识别技术，实现不同类型档案数据的自动采集与转换。对于纸质档案，光学字符识别技术可将扫描得到的电子图像转换为可编辑的文本数据，同时自动识别档案中的关键信息并生成元数据，这些关键信息包含档案的形成时间、形成单位、主题内容等；对于音视频档案，语音识别技术能将音频内容转换为文本，再结合图像识别技术提取视频中的关键帧与文字信息，以此实现音视频档案的结构化处理。这种自动采集方式不仅能提高数据的采集效率，还能减少人工录入过程中可能出现的差错。

在数据清洗过程中，需建立基于机器学习的文档数据清洗模型，使其能够自动识别和纠正文档数据中的差错和冗余。该模型通过学习历史清理规则和正确的数据样本，可以识别文档数据中存在的重复记录、格式错误、信息缺失等问题，如文档的重复数据自动删除、日期格式调整为规范格式，以及缺失的元数据字段等。该模型能够根据文件数据本身的特性，动态调整清理规则，以满足不同类型文件数据的清理要求，保证文件数据的精确性和一致性。

部分数据标准化采用自然语言处理技术，建立文档数据规范化系统，实现对不同来源文档数据的分类逻辑和元数据标准的统一。利用自然语言处理技术对大量的档案文本进行分析，自动抽取档案中的关键词，建立统一的档案分类词典；根据文件的内容特点和实际使用情况，为不同类型的文件制定元数据标准，文书档案需包括形成单位、文号、成文日期，科技档案需包括项目名称、技术参数、完成时间等，并使用AI模型对档案元数据进行自动检验，以保证档案数据的标准化。

管理流程智能重构

利用人工智能技术重构档案管理的收集、整理、鉴定、保管和使用各环节，降低人为干预频率，缩小人为干预范围，从而提高管理过程的自动化与协同性。

档案收集和整理环节要求建立基于人工智能技术的自动化分类存档系统。该系统对文件的内容特性、元数据信息进行分析，并将预先设定的分类规则和历史存档数据相结合，可以对文件的类别归属和保存时间进行自动判定，从而实现对文件的自动分类和归档。例如，根据合同文件中甲乙双方信息、合同种类、有效期等信息，系统自动对合同进行分类，并按照合同有效期确定相应的保管期限。该系统能对各部门的文件生成情况进行实时监控，并对相关人员进行自动提示，保证档案采集工作的完整性与时效性。

在档案鉴定环节，运用机器学习方法建立档案价值评价模型，实现对档案保管期和销毁作业的智能化识别。该模型通过学习历史价值、使用频率和保密等级等方面的专家经验规则，并结合文件的内容特点和实际使用状况，对文件的保存价值进行自动评价，确定其保存期限。对于已经达到保存期限的文件，该模型可以自动分析其是否有继续保存的价值，如判断是否为孤本，是否含有重大的历史意义等，并形成可供决策参考的鉴定报告。智能化的鉴定方法，既降低了人工鉴定的主观性，又保证了鉴定结果的一致性与准确性。

在档案保管环节，运用人工智能技术与物联网技术，建立智能化的档案保管环境监控系统。该系统通过在档案馆内部署的各种传感器，实时获取环境信息，如温湿度、空气质量、安全状况等。AI模型可以实时分析这些数据，并对环境变化趋势作出预测，当环境参数超过安全限度时，如温度过高、湿度超标等，系统会自动触发报警装置，启动调节设备，如空调、除湿机等，保证档案保管环境的稳定性。该系统利用人工智能图像识别技术对档案库房的安全状况进行监控，并对未经许可的人员进入、档案非正常移动等风险行为进行及时预警，从而保证档案的物理安全。

服务模式智能升级

运用人工智能技术挖掘档案资源的潜在价值，创新档案服务模式，能满足用户个性化、场景化的信息需求，推动档案服务从被动查询向主动服务、增值服务方向升级。

在智能检索服务方面，需要构建基于知识图谱的档案智能检索系统，实现跨类型、跨主题、模糊需求的精准检索，系统通过自然语言处理技术分析用户的查询需求，结合档案知识图谱，该图谱包含档案间的关联关系、主题分类、时间线等内容，自动扩展查询关键词，匹配相关的档案资源。例如，用户查询某地区特定年份的政策文件，系统不仅会提供直接相关的政策文件，还会关联显示该地区对应时期的统计数据、新闻报道、案例档案等相关资源；对于用户提出的模糊需求，如企业产品研发相关的档案，系统可通过分析用户的身份、历史查询记录，推荐与产品研发相关的技术档案、专利档案、市场调研档案等资源，进而提高检索的精准度与全面性。

在主动服务方面，通过人工智能的用户画像和需求预测技术，实现对文档服务的精准推送。通过对用户身份信息、查询记录和使用场景的分析，建立用户画像，明确用户的信息需求和使用习惯。例如，针对某一部门的用户，该系统可以根据用户最近的关注点，主动向用户推送相关文档、研究资料、案例分析等资源；对于公司的具体部门，当员工进入企业后，系统将自动向员工推送公司的规章制度、企业文化、岗位培训等相关文件，以便员工快速了解公司状况。主动推送服务可以缩短用户查询时间，从而更好地满足用户的潜在需求，提高其服务体验。

在增值服务方面，利用AI的数据分析与挖掘技术，从海量档案中提取有价值的信息，形成趋势分析、决策建议等增值产品。例如，对于企业的销售档案，通过分析历年的销售数据、客户信息、市场环境等档案资源，可预测未来的销售趋势，为企业的市场策略制定提供参考；对于城市建设档案，通过分析城市规划、建筑设计、基础设施建设等档案数据，总结城市建设的规律与经验，为城市未来的规划与发展提供决策支持。这种增值服务拓展了档案服务的范围，充分发挥了档案资源的价值，为社会发展提供助力。

安全风险智能防控

针对档案管理智能化过程中可能出现的数据安全风险，利用人工智能技术构建全维度、动态化的安全防控体系，可保障档案数据的安全性与完整性。

在数据访问安全方面，构建基于AI的身份认证与访问控制模型，实现精细化的权限管理。该模型通过分析用户的身份信息、历史访问行为、设备信息等维度的数据，对用户进行身份认证，识别异常访问行为，如非工作时间登录、异地登录、频繁访问敏感档案等。当用户尝试访问超出其权限的敏感档案时，系统会自动触发二次认证，常见方式有人脸识别、动态验证码等，并向管理员发出预警；对于频繁查询敏感档案的用户，系统可自动限制其访问频率，防止数据泄露。该模型还可以根据用户的工作需求与岗位变化，动态调整访问权限，确保用户仅能访问与其工作相关的档案资源。

在数据篡改与泄露防控方面，利用区块链与AI结合的技术，实现档案数据的不可篡改与全程追溯，将档案数据的关键信息上传至区块链。这些关键信息包括元数据、修改记录等，利用区块链的去中心化与不可篡改特性，确保档案数据的完整性；利用AI模型实时监控档案数据的修改行为，识别异常修改操作，如未经授权的内容修改、格式篡改等，自动记录修改痕迹并发出预警。对于档案数据的传输过程，利用AI加密技术动态调整加密算法，根据数据的敏感级别与传输环境，选择合适的加密方式，防止数据在传输过程中被窃取或泄露。

在人工智能模型安全方面，构建基于对抗学习的人工智能模型安全性检测体系，以防止人工智能模型遭受攻击或被滥用，该系统通过产生对抗样本对人工智能模型的鲁棒性进行检验，识别模型中存在的安全漏洞，如对特定输入的判断错误、决策逻辑易被篡改等，并加以修复，实现对人工智能模型的训练数据和输出结果的监测，防止敏感信息泄露，从而保证模型输出的准确和公正。在文档价值评价模型中，系统可借助对抗学习检测模型，针对“过度侧重某类文件、轻视另一类文件”的模型偏好进行识别与调整，通过优化模型参数，保障评价结果的客观性。

转型成效评估与持续优化

通过动态监测与调整不断提升转型质量与实际应用价值，需构建有针对性的成效评估体系与持续优化机制，确保人工智能助力档案管理智能转型的成果落地。

成效评估环节需构建多维度的评估指标体系，该体系要覆盖效率、质量、服务、安全四个核心层面。效率阶段可采取档案处理周期缩短比例，利用人工干预减少数量，用于衡量管理流程自动化带来的效率提升；质量维度包含档案数据准确率、标准化达标率等指标，用于检验数据治理工作的实际效果；服务维度通过用户检索满意度、主动服务响应速度、增值服务应用频次等指标，评估服务模式升级的用户体验与价值；安全维度则以异常访问识别时效、数据泄露事件发生率、AI模型安全漏洞修复率为核心指标，判断安全防控体系的可靠性。评估过程中，需结合定量数据采集与定性反馈分析，既通过系统自动统计关键指标数据，也收集档案管理人员与用户的使用反馈，确保评估结果能全面反映转型成效。

持续优化机制需依托评估结果与转型过程中的实际问题，形成“评估―分析―调整―验证”的闭环。例如，某类档案数据标准化达标率偏低，这一评估中发现的短板需回溯数据治理环节的技术应用与流程设计，调整自然语言处理模型的训练样本或元数据标准的制定逻辑；若存在用户对智能检索的精准度反馈不佳的情况，可优化知识图谱的关联规则或自然语言处理的语义分析算法。构建转型动态监测机制，定期跟踪人工智能技术在档案管理中的应用情况，关注技术发展新趋势与档案管理新需求的匹配度，当新的AI识别技术成熟时，可适时引入该技术，优化档案采集环节的处理精度。此外，在档案管理智能转型过程中，还需注重转型经验的沉淀与复用，将有效的技术应用方案、流程优化方法总结为标准化的操作指南，为后续拓展转型范围或同类机构借鉴提供依据，推动档案管理智能转型向更深层次和更广范围推进。

档案管理机构在推进人工智能、助力档案管理智能转型实践中，需结合自身的资源条件与实际需求，选择合适的技术路径与实施策略，避免出现盲目跟风或技术应用碎片化的情况。这一转型是顺应数字经济发展趋势、提升档案管理水平与价值的重要举措，不仅需引入先进的人工智能技术，更需从数据治理、流程重构、服务升级、安全防控等维度做好系统规划，从而实现技术与管理体系的深度融合，确保档案管理智能转型工作有序且高效推进。

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）