人工智能辅助信息资源分类标准化的管理流程重构与效率提升

引言：

当下，信息资源数量激增，形式多种多样，而有效的信息分类是信息管理利用的基础，标准化分类是信息共享的关键。但传统的手工管理流程效率低、标准不统一、误差率高，难以应对海量信息。人工智能具有强大的数据处理、模式识别和自主学习能力，给信息资源分类标准化带来了新的机遇，将其应用到管理流程中进行重构，可以提高管理效率和分类质量。本文从信息采集、表示等环节出发，探讨人工智能辅助下的管理流程重构和效率提升问题。

一、人工智能辅助信息资源分类标准化的现状

（一）传统信息资源分类管理面临的困境

传统的信息资源分类主要靠人工来完成，分类人员要按照既定的分类标准，对信息资源逐个识别并归类。这种方式有诸多弊端：首先人工分类速度非常慢，面对大量的信息资源，常常不能及时完成分类任务，造成信息滞后；其次不同的分类人员对分类标准的理解可能不一样，容易造成分类标准不统一，影响信息的共享和利用；此外，人工分类容易疲劳和疏忽，造成分类误差率比较高。在政务、企业等行业中，由于行业特点不同，传统分类方式的弊端更加明显，很难满足各个行业对信息资源快速、准确分类的要求。

（二）人工智能在信息资源分类中的应用研究

当前，人工智能技术在信息资源分类方面已经有所应用，机器学习的文本分类算法、图像识别以及语音处理技术分别对文本、图像和音频信息实施自动分类。信息资源分类标准化研究正围绕采集、处理等全流程展开，按照“技术创新—标准制定—试验验证—应用”这四个环节推动管理系统和服务系统的开发工作，从而为资源共享给予标准方面的支持。但目前存在一些短板，分类模型针对不同行业的匹配度不够高，信息核查的智能化程度比较低，而且同分类管理流程的结合程度也较为薄弱。

二、人工智能辅助下信息资源分类标准化管理流程的重构

（一）重构目标

通过引入人工智能技术，结合信息资源分类及信息资源分类标准化技术研究的思路，实现对不同行业信息资源分类的自动化、智能化、标准化，提高信息资源分类效率和准确度，完善信息资源对比核查机制，降低人工成本，实现信息资源的高效共享和利用，为信息资源共享交换提供更好的标准规范的信息资源管理和服务标准输出。

（二）重构路径

数据采集与预处理：运用人工智能技术来对政务、企业等不同行业里的各种信息资源展开全面的采集，从各个行业的业务系统、数据库以及文件系统等不同的渠道获取信息。之后将收集到的数据加以预处理，去除重复项、实施清洗，并且把格式转换成适合后续分类工作的格式，从而给接下来的工作奠定基础。在此期间，要同信息采集环节中的技术创新紧密结合在一起，从而提升数据采集的效率和品质。

分类标准的智能化制定：根据已有的行业标准，比如政务信息资源分类按照国家相关标准进行参考，再利用信息技术和人工智能算法，对各个行业信息资源分类标准进行智能化的制定和优化。通过对大量各行业历史分类数据进行分析，找到分类的规律和特点，使分类标准更加科学、合理、适用，符合“标准制定”环节的要求。

信息资源分类方法的应用优化研究：

针对政务、根据企业等不同行业，按照行业的特点，根据已有的标准以及人工智能技术研究信息资源的分类方法，对于政务信息资源，在参考国家有关标准的同时，采用信息技术实现半自动化分类，对相关的分类资源提供资源目录的标准化接入。

利用机器学习、深度学习等人工智能算法，建立适合于不同行业的信息资源分类模型，把预处理好的信息资源输入到分类模型当中，实现自动分类和标注，而且分类模型能依照新的信息和回馈持续展开自我学习和改进，提升分类精准度，表现出“技术创新”在分类方法上的应用。

信息资源对比与核查：基于信息资源分类，在信息资源进行采集处理时，通过人工智能技术自动核查，包括信息资源的规范、标准、转换、合并、延展等。建立智能对比模型，对信息资源进行全面、全方位的比对，将信息资源形成标准规范的信息，供信息资源管理和共享交换使用，强化“试验验证”效果。

分类结果的审核与修正：虽然人工智能可以实现自动分类、自动对比核查，但是为了保证结果的正确性，还是需要人工审核。建立人机协同审核机制，人工审核分类结果、对比核查结果，人工对分类结果、对比核查结果进行抽查和修正，并把修正信息反馈给分类模型、对比模型，进而改进模型性能，也是“试验验证”这一环节的一部分。

分类信息的存储与管理：将分类好的信息资源依照规范化的格式予以存放，创建统一的信息资源数据库，利用人工智能技术对数据库实施智能化管理，做到自动索引，快速检索等功能，便于人们查询并共享信息，给“应用”环节给予助力，达成信息资源分类支撑管理系统与资源标准化应用服务系统的有效运转。

三、保障措施

（一）技术保障

加强对人工智能技术在信息资源分类、标准化技术研究方面的研发与应用，着重提高对不同行业分类模型、信息对比核查模型的研发与应用水平。建立完善的技术支持体系，及时解决技术问题，保证管理流程的顺利进行，促进“技术创新”环节的发展。

（二）人才保障

培养具备信息资源管理以及人工智能、各行业业务特性知识的复合型人才，加强对于相关人员的培训工作，提升他们对于人工智能技术在信息资源归类对比、核查、管理等方面的应用能力及水平，给整体研究及应用过程给予人才方面的支持。

（三）制度保障

建立健全信息资源分类标准化管理相关的制度与规范，明确各个阶段的职责以及操作流程，特别针对不同行业分类标准执行情况，信息对比核查要求等方面加强管理，提升信息资源安全管理水平，保证信息保密性、完整性和可用性，从而保障“标准制定”、“应用”环节顺利开展。

四、结论

人工智能技术给信息资源分类标准化管理带来革命性改变，通过“技术创新、标准制订、试验验证、应用”四个环节重塑管理流程，实现不同行业信息资源分类自动化、智能化、标准化。研究应用分类方法、完善对比核查机制、优化信息资源管理、推进共享利用。但实际应用时还要解决行业技术适配、人才培育、制度规范等难题，不断改善体系。将来，伴随人工智能技术发展和应用加深，信息资源分类标准化管理会愈发智能、高效、精准，助力行业信息共享交换，促使信息社会持续前行。

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