人工智能技术在档案工作中的应用研究

传统档案管理模式由于太过依赖人工操作，存在着效率不高、容易产生差错等弊端，已经很难满足现代社会对于精准且高效管理的需求。将人工智能引入档案管理工作，可使档案管理人员更为迅速、精准地搜集、保存、规整、查阅并运用所需的档案资料，进而令档案管理工作更加便捷与高效。在这一背景下，人工智能技术在档案管理领域的运用愈发受到重视。因此，深入研究人工智能技术在档案管理中的应用有着重要意义，它的价值不仅体现在有助于优化档案管理流程、提升档案管理效率上，还会有力推动整个行业朝着档案智能化管理的方向迈进。

一、人工智能在档案管理中的应用

（一）档案检索

在档案检索领域，人工智能技术已得到实际运用，且其应用价值已逐步显现。当前档案信息检索领域主要有三类技术路径：全文检索型、关键词检索型和语义检索型。具体而言，全文检索技术需依托计算机系统对文档开展数字化处理，遵循预设规则构建结构化索引后，完成数据入库的操作；关键词检索技术以预先设定的关键词体系为依据，在档案资源库中实施定向检索；语义检索技术通过人工智能技术对档案内容进行深度解析，凭借语义关联机制自动提取关联信息，实现智能化的内容关联。这三类技术分别对应不同的信息处理逻辑，一同构成了档案检索的技术支撑体系。这三项技术对档案管理的有效利用起到一定的支撑作用，进而促进档案管理工作的效率的提高。

（二）档案图像识别

档案图像识别是档案管理领域中人工智能技术的重要应用方向。凭借图像识别技术，档案所包含的各类图像信息可实现自动提取与分析。以客户办理业务时上传的图像资料处理为例，系统能够自动提取其中信息并完成校对验证，这在很大程度上减轻了后台的工作负担。在科研档案管理工作中，借助图像识别技术辅助文本分析，可有效提高档案整理的效率。除此之外，在声像档案的整理过程中，人脸识别技术能够为照片整理、人物信息匹配等工作提供支持，进而提升档案管理的整体效能。

（三）数字存储

所谓数字化，是指在计算机、网络、信息技术等各种技术手段的帮助下，对档案信息进行鉴定、加工、分析、运用和控制的过程，是针对档案信息实施的数字化转换操作。数字化技术不仅可以实现档案资料的储存目标，而且可以将这类资料转换成可供参考的资讯资料，使之以可视化的方式呈现。数字存储的优势体现在多个层面，既可以节省庞大的存储空间，又可以为了方便用户检索海量数据而达成共享目标。尤其是面对跨地域、大范围、全方位的查询需求时，数字存储的优势会更明显地展现出来。

二、人工智能技术在我国档案工作应用中存在的问题

（一）政策制定和实施不到位

我国虽已颁布《全球人工智能发展白皮书》《“十四五”全国档案事业发展规划》等与人工智能技术应用相关的政策文件，但具体到政策的制定与实施环节，仍存在不够到位的地方。一方面，关于档案工作全程智能化的政策制定尚未健全。《“十四五”全国档案事业发展规划》明确了以大数据、人工智能等推动数字档案馆（室）建设优化升级的政策导向，然而这仅是国家层面的宏观指引，对于档案工作全程智能化的应用规范等微观内容并未涉及，致使各地档案馆缺乏具体的操作依据。另一方面，从政策执行层面分析，档案工作全流程智能化的推进在落实环节仍有短板。人工智能技术在档案管理领域的应用潜力虽正逐步显现，但政策体系的搭建与执行效能方面存在的欠缺，已成为制约档案工作智能化转型的关键问题。

（二）资金投入不足

首先，大量软硬件设备的基础支撑离不开人工智能技术在档案的采集、管理以及利用等各个环节的应用。其次，要推动智能化转型工作的实现，就必须组建专业的技术研发团队，团队成员应包括算法工程师、数据科学家等核心技术人员，而引进和培养这类人才，无疑会产生较高的人力成本。与此同时，随着人工智能技术的快速发展，已有的系统需要定期进行算法迭代与功能升级，由此产生的运维费用和升级支出，也需要稳定的资金来支持。当前档案领域存在明显的供需矛盾：一方面，各级档案机构对于智能化转型的资金需求在不断上升；另一方面，我国在人工智能赋能档案工作领域的财政投入尚未形成长效保障机制，这种资金上的缺口对于预算有限的档案部门来说，是一项实际存在的挑战。

（三）档案数据标准不统一

我国档案工作推进中，人工智能技术的应用正受困于档案数据标准不统一的问题。各地及不同部门之间，档案数据的格式设定、元数据定义等存在显著差别。就像一些地区采用自行定义的数据格式来记录档案信息，这类格式通用性不足，造成数据难以在更广泛的范围内实现共享与整合。从元数据标准来看，档案主题、责任者等关键元素的界定较为含混，致使人工智能系统在识别、分析和处理数据时，很难形成统一且规范的认识。这种情况不仅对人工智能技术在档案数据挖掘、智能检索等方面的高效应用形成阻碍，还限制了跨区域、跨部门档案资源的互联互通，为档案工作的智能化发展增添了不少难度。

（四）档案数据孤岛问题

我国档案工作在运用人工智能技术时，档案数据孤岛问题显得尤为突出。首先，不同部门和系统中的档案数据未能实现有效整合与关联，各自构成独立体系，呈现出类似孤立信息岛屿的状态。拿一些地区的政务档案与业务档案来说，因数据格式和标准不统一，彼此间难以顺畅互通，数据价值也就无法得到充分挖掘。其次，数据共享机制存在缺陷，部门之间出于对数据安全的担忧以及自身利益的考量，不愿意共享数据，这就阻碍了数据的流通与融合。此外，从技术层面分析，由于缺乏统一的数据接口和规范，各系统之间的数据对接面临困难，这不仅让档案数据孤岛现象愈发严重，也对人工智能技术在档案数据深度挖掘与利用方面的实际效果造成了限制。最后，数据安全保障工作亟待加强，可运用加密、访问控制等技术方法，在确保数据安全的基础上，促进档案数据的高效共享与运用，让人工智能技术在档案工作中充分施展其作用，从而提高档案管理的整体水平。

（五）档案人才缺失

人工智能技术为我国档案事业发展注入新的活力，档案工作者的能力差异却对智能化进程形成了制约。就目前情况而言，从业人员在技术应用认知、专业技能储备及持续学习能力等方面存在显著差异，这直接影响着档案工作全流程智能化的建设水平。具体表现为：其一，智能化技术驱动的工作模式变革，使部分档案工作者面临角色转型的挑战，传统工作理念与方法仍居主导地位，这在客观上延缓了技术赋能的推进；其二，自然语言处理、模式识别等人工智能技术涵盖多学科交叉知识，对从业者的复合型能力有着更高要求，当前档案工作者在学历背景、实践经历与技术能力上的差异，导致技术应用效果存在差异。

三、人工智能技术应用于我国档案工作中的优化建议

（一）加快出台并实施相关政策

要让人工智能技术与档案工作达成深度融合，政策的引领和规范作用就十分关键。其一，相关部门应加强对这两者结合领域的调研与剖析，深入把握当前档案工作应用人工智能技术时面临的问题、挑战及潜在发展机遇。例如，在档案数据隐私保护层面，当人工智能技术开展数据挖掘与分析时，如何保障公民、企业等主体的信息安全，需要政策明确具体的规范和要求。其二，在政策制定环节，要广泛征询档案行业专家、人工智能技术人员及档案一线从业者等多方的意见建议。档案行业专家依托自身深厚的专业知识与丰富的实践经验，能从档案工作专业视角提出契合业务逻辑的政策建议，保障政策对档案工作的实际指导意义；人工智能技术人员可从技术层面提供关于技术可行性、发展趋势等的见解，让政策得以紧跟技术前沿，防止因技术迭代造成政策滞后；档案一线从业者因直接参与工作实践，对实际问题与需求有着最直观的体会，其意见有助于政策更贴合工作实际，增强政策的可操作性。此外，政策颁布之后，要加大其落地实施的力度。应建立专门的政策执行监督机制，明确各相关部门在执行中的职责与分工，保证政策真正落实到档案工作的各个环节。

（二）加大资金投入

档案工作达成全程智能化推进目标，资金方面的保障是关键支撑力量。面对资金投入不够的实际情况，有必要搭建起多层次的支持体系：第一，相关职能部门应当把人工智能技术纳入档案管理的经费预算中，加大对该领域的资金扶持力度，同时引导企业和科研机构开展技术研发工作，促使技术成果在档案智能化过程中得到实际转化；第二，对于开展智能化试点的档案机构，需要设立专项经费保障机制，保证资金供给能够持续稳定，充分激发各单位应用人工智能技术的主动意识；第三，各个机关、团体及企事业单位要合理优化内部的经费配置，增加在档案智能化建设上的投入；档案机构可以和高校、企业、科研机构建立起协作关系，通过资源共享与技术互补，切实降低研发成本，最终形成多方协同的资金保障模式。

（三）统一档案数据标准

在档案管理全流程融入人工智能技术的过程中，档案数据始终扮演着核心载体的角色。鉴于不同地区的档案机构在数据定义的认知上存在分歧，构建统一的档案数据标准体系尤为重要。遵循“统一领导、分级管理”的原则，国家档案局应从顶层设计层面构建统一的数据标准框架，各地档案部门可据此制定具体的实施细则。具体到各业务环节：在档案收集阶段，借助人工智能技术规范文本、图像、音视频等不同载体档案的内容识别、数据录入、分类标注及元数据描述标准，确保电子档案与实体档案内容一致；处于档案管理阶段，要对数据格式、编码规则、存储架构、归档范围及集成标准加以统一规范，建立起覆盖全生命周期的质量管控机制；档案利用环节，则要明确数据开放的范围与时间限制，同时强化安全管控与可用性保障。全流程标准体系的构建，不仅推动了档案数据在各环节的高效流转，也为人工智能技术在档案智能化领域的深度应用奠定了基础，达成了技术赋能与管理优化的协同发展。

（四）打破数据孤岛现象

当人工智能技术应用于我国档案工作时，破除数据孤岛的意义十分突出。目前，各档案部门的数据多处于相对独立状态，极大地制约了数据的流通与共享。要有效化解这一困境，首要之举是建立统一的数据标准与规范，保证来自不同源头、具有不同格式的档案数据可实现无缝衔接。依托数据集成平台等先进技术，对多源数据进行整合与汇聚。与此同时，需进一步健全数据共享机制，破除部门之间的数据壁垒，明确划分共享范围、流程及各方权责，提升部门之间的协作意愿与配合水平。另外，还需加强数据安全保障，通过加密、访问控制等技术，在确保数据安全的基础上，促进档案数据的高效共享与利用，使人工智能在档案工作中充分施展效能，进而提高档案管理的整体水准。

（五）加强档案人才队伍建设

其一，档案机构应当加强对从业人员的培养与引导，帮助他们明确自身在行业内的角色定位。随着人工智能技术在档案领域的逐步应用，从业人员需要调整工作方式，主动采用新兴技术，掌握数据分析与解读的技能，凭借人工智能带来的便利高效处理档案文献与数据信息。具体来看，档案部门可通过邀请业内专家举办专题讲座、组织内部技能培训等多种方式，推动从业人员转变工作理念、提高业务能力。其二，档案机构应携手互联网企业、高等院校及科研单位，主动开展跨领域合作，成立智能档案研究团队。结合人工智能技术的发展特点与内在规律，深入研究档案工作的相关知识，提高从业人员的创新素养。其三，院校应健全档案专业人才培养方案，致力于培养高素质的档案管理从业者。开设档案学专业的高等院校，在课程设计上需精准聚焦档案工作与人工智能技术融合的核心要点，增设人工智能相关课程，从而培育适应时代发展的复合型档案专业人才。

结束语：

档案管理工作具有系统化特点，作为涉及多个环节的综合性工作，它涵盖了收集、整理、鉴定、保管、利用等全流程内容。当前，传统管理方式已难以契合档案工作的发展需求，推进管理模式的革新与改进显得十分迫切。在档案管理工作中引入人工智能技术，一方面可以促进档案的深度使用和利用，同时有助于提升档案管理的质量和效率。人工智能凭借自身的智能检索、分类和审核等多种功能，促进档案管理的高效和智能，因此需要利用人工智能技术带来的优势，广泛、深入利用人工智能技术，同时也要积极应对人工智能技术带来的风险。

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