基于AI 大数据技术在档案知识库中的应用研究

引言

AI 大数据技术具备强大的信息处理能力，可以对海量档案数据深度挖掘并加工，在进行档案知识库建设进程中，通过 AI 大数据技术的应用，保障了档案知识库的功能完善与信息精准。但是纵观实际可以发现，在档案知识库中 AI大数据技术的应用暴露出了一定的不足，相关工作人员应该结合实际情况，深入探索并挖掘，把控 AI 大数据技术应用要点，实现档案知识库的应用价值不断提高，为社会发展做出贡献。

1、AI 大数据技术概念和特点

所谓 AI，也就是人工智能，是一种让机器模拟人类智能，并具备推理、学习等多种能力的先进技术。大数据技术则偏重于海量、多元、高速产生的数据的收集、保存、分析[1]。AI 大数据技术具备十分显著的特征，第一，数据规模大，包含了多种类型的结构化和非结构化信息。第二，处理速率较快，可以实时性分析信息数据。第三，数据类别多元，包含了文本、图像、音频等多种类型。第四，价值密度低，需要工作人员深入挖掘才可以提取出有价值、有意义的内容。这些特征促使其在多个领域都有着较强的应用潜力。

2、档案知识库概念和作用

档案知识库属于对各类档案资料展开系统整合、管控并保存的知识集合。其有效地将处于分散状态的档案资源有序管理，形成结构性的知识系统。通过笔者分析研究发现，档案知识库具备显著的价值作用，第一，其可以高效保存档案，规避档案信息出现丢失或者损坏问题，实现档案的完善与安全。第二，便于用户迅速检索并获得所需要的档案资料，为决策的制定、学术研究等工作提供知识支持，实现知识的高效共享和传承 [2]。

3、AI 大数据技术在档案知识库应用中存在的问题

3.1 数据质量问题

在AI 大数据技术应用在档案知识库时，其中存在的数据质量问题较为显著，一来是数据精准度无法得到保障，档案信息在录入、迁移的进程中经常会产生人为失误，如字符输入错误、信息数据关联错误等，使得信息失真。二来，数据资料的完善度较差，部分档案可能会因为年代久远、保管不合理等因素出现缺失影响，而大数据收集进程中也可能会造成重要信息遗漏缺失。低质量的数据必然会影响 AI 模型训练有效性，使得知识挖掘以及分析成果产生偏差，降低了档案知识库的应用高效性，无法为决策的制定提供可靠依据。

3.2 技术应用难题

技术应用难题属于工作开展进程中的严重阻碍，在实际工作中，AI 算法的适切性较差，不同类别的档案知识库对算法提出的要求各不相同，现阶段应用的算法无法精准适配档案领域的繁琐复杂要求，使得分析成果不精确。而大数据处理能力这一方面也受到了严重影响，档案信息量呈现出了指数级增长，现行的保存与处理架构可能无法第一时间处理并分析海量资料，导致系统响应速率迟缓，严重情况下还会产生数据信息积问题，降低了档案知识库的实时性与高效性，限制了AI 大数据技术的高效应用 [3]。

3.3 安全和隐私问题

安全与隐私问题不容忽略，在数据安全方面，档案知识库中保存了大量敏感信息，如个人隐私、商业机密等，而 AI 大数据技术的应用，在一定程度上加剧了数据信息外泄的风险隐患。不法分子可能会通过技术漏洞窃取资料。在隐私保护上来看，数据收集、共享与分析的进程中，如若不具备严格的规范制度，将会使得个人隐私受到侵犯。如若产生安全事故问题，不但损伤了个人与组织利益，还会降低人们对档案知识库的信任程度，限制其更进一步发展。

4、AI 大数据技术在档案知识库中应用措施

4.1 提升数据质量

只有提高数据质量，才可以确保 AI 大数据技术在档案知识库中得以顺利高效的应用，在实际工作中，工作人员应该创设严格、完善的数据质量准则，明确档案数据信息在录入、保存、处理等多个阶段的格式、精准度与完整性要求。如应该规定档案文本的字体、字号等统一要求。与此同时，应该强化数据信息质量监控力度，利用自动化工具来对数据信息展开实时性监测，第一时间发现其中存在的错误信息，并做好预警提醒。还可以创设信息审核制度，指派专门工作人员对重要的档案信息进行人工核查。除此以外，应该对历史档案资料做好定期清理和更新工作，清除其中存在的重复、错误以及过时信息，切实保障数据资料有效性，为AI 大数据技术的应用奠定牢固的资料基础 [4]。

4.2 优化技术应用

对技术应用展开优化，应该在算法以及处理能力这两个方面入手，在算法方面来看，工作人员需要根据档案知识库特征，对现阶段应用的 AI 算法展开优化并创新，深入探索档案信息的特点，开发出更加符合档案领域的算法模型，提升算法对档案信息的适切性与精准度。如优化文本分类算法，以此来更加精准地对档案文本进行分类，在大数据处理能力这一方面来看，应该升级保存与计算设备，应用分布式储存和云计算技术，强化系统的并行处理效能，实现其可以迅速处理海量的资料数据。与此同时，应该加大技术研发与档案业务之间的融合力度，实现技术可以更加高效地为档案管理工作实际需求所服务。

4.3 保障安全和隐私

对安全与隐私进行保护，属于档案知识库应用AI 大数据技术的核心与重点，一来，应该强化安全防护措施，应用先进、科学的加密技术来对档案信息进行加密保存并传输，规避数据信息在传输进程中被随意外泄或者窃取。二来，构建严格、完善的访问控制制度，对不同用户设置不同的访问权限，严格限制非授权用户对档案信息进行访问阅览。三来，应该对隐私保护制度进行完善，制定出详细的隐私政策，明确数据信息应用的范围与形式，切实实现在数据信息收集、共享与分析的进程中全面保护用户的个人隐私。最后，应该定期进行安全漏洞检查和风险评估工作，第一时间发现并处理其中潜藏的隐患威胁。

4.4 进行人才培养

强化人才培育力度属于促进 AI 大数据技术在档案知识库中应用的关键保障，人才也是实现工作得以顺利推进的核心与重点，首先，需要做好对人才的专业培训教育，对档案管理人员和技术人员分别设置不同的培训课程，做好对档案管理人员的 AI 大数据技术基础知识教育，促使其可以全方位掌握技术的应用场景和基础操作要点。对技术人员应该进行档案专业知识培训，让其认识到档案管理的全过程流程和工作需求。上述工作进行完毕后，需要将重点放在人才引进这一方面，聘用复合型人才，在高等院校、科学研究机构等途径中招聘不但掌握档案管理知识，也具备 AI 大数据技术操作能力的人才，构建人才激励制度，鼓励工作人员持续学习并提高自身能力，创设优良的人才发展环境。

5、结束语

综上所述，在 AI 大数据技术基础上创设档案信息知识库，可以有效提升档案管理效能，保障档案内容的安全与完善，相关工作人员应该认识到 AI 大数据技术的重要性，明确技术应用要点，实现 AI 大数据技术的作用可以全面发挥出来，为档案管理事业提供助益。

参考文献：

[1] 王利蕊 .“十四五”大数据档案治理实践反思与“十五五”治理体系与治理能力提升 [J]. 山西档案 ,1-6[2025-06-10].

[2] 杨欣欣 , 马子晴 , 王世钰 , 等 . 大数据时代下英国高校档案管理对我国高校的启示 [J]. 档案管理 ,2025,(03):125-128.

[3] 刘利霞 , 李玲 , 王波 . 大型煤化工数字工厂档案大数据资源管控体系构建与实施 [J]. 兰台内外 ,2025,(13):4-6.

[4] 刘艾玲 . 大数据时代城建档案管理信息化面临的挑战与建设途径探索[J]. 未来城市设计与运营 ,2025,(04):90-92.