智慧档案馆建设中人工智能技术的应用路径与实践探索

作者简介：戴理洋，女（1983.10-），汉族，湖南宁乡，助理馆员，本科学历，主要研究档案

摘要：本文探讨了人工智能技术在智慧档案馆建设中的应用路径与实践。随着信息技术的飞速发展，智慧档案馆建设成为档案事业发展的必然趋势。人工智能技术凭借其强大的数据分析、处理和智能决策能力，为智慧档案馆建设提供了新的机遇和手段。文章分析了人工智能技术在档案资源采集与整理、档案信息检索与利用、档案安全管理等方面的应用路径，并结合实际案例阐述了其在智慧档案馆建设中的实践效果，旨在为推动智慧档案馆建设提供有益参考。

关键词：智慧档案馆；人工智能技术；应用路径；实践探索

一、引言

在数字化时代，档案信息量呈爆炸式增长，传统档案馆管理模式在应对海量档案数据时，面临着效率低下、服务不够精准等诸多挑战。智慧档案馆建设成为档案事业适应时代发展的必然选择。人工智能技术作为当今科技领域的核心力量，具有深度学习、模式识别、自然语言处理等多种强大功能，能够对档案工作流程进行优化，提升档案管理的智能化水平，为智慧档案馆建设注入新的活力。深入研究人工智能技术在智慧档案馆建设中的应用路径与实践，对于提高档案管理效率、提升档案服务质量具有重要的现实意义。

二、人工智能技术在智慧档案馆建设中的应用路径

2.1 档案资源采集与整理

人工智能通过网络爬虫与智能采集模型，自动抓取网页、数据库等多源档案信息，依预设规则完成筛选分类，大幅提升政府公开信息等档案采集效率。在整理环节，机器学习算法结合自然语言处理技术，对数字化档案进行自动化分类编目，通过识别档案主题、年代等关键属性，提取文本关键词句，精准完成档案归类，显著降低人工工作量与错误率，实现档案资源处理的智能化升级。

2.2 档案信息检索与利用

针对传统检索局限，人工智能引入知识图谱与语义搜索技术，构建档案实体关系网络，实现从“资源检索”到“知识发现”的转变。用户检索历史事件时，系统不仅反馈匹配档案，还关联呈现人物、时间等延伸信息。同时，基于用户行为数据分析构建画像，利用大数据与机器学习，为特定领域研究用户精准推送最新档案资源、学术成果等，提供个性化服务，增强档案服务的精准性与用户满意度。

2.3 档案安全管理

在档案安全管理领域，人工智能通过传感器实时采集库房温湿度、空气质量等环境数据，运用机器学习预测变化趋势，自动调控设备维持最佳保存环境。信息安全方面，深度学习算法实时监测网络流量与用户操作，建立异常行为检测模型，一旦发现网络攻击、数据泄露等风险，即刻报警并采取阻断连接、锁定账号等措施，还能优化加密算法，全方位保障档案实体与信息安全。

三、人工智能技术在智慧档案馆建设中的实践案例分析

3.1 鹿城区档案馆的实践

鹿城区档案馆在智慧档案馆建设中积极应用人工智能技术，取得了显著成效。在档案开放鉴定方面，部署DeepSeek智能审核系统，利用大模型的语义理解和推理能力，自动识别档案敏感信息并标注开放等级，原本需要人工耗时两个月的开放审核工作缩短至2小时，准确率达91.2%。同时，建立人工复核机制，通过持续优化算法模型，形成“AI初审-人工核验-系统自学习”的良性循环。在查档服务方面，部署DeepSeek语义交互系统，用户通过自然语言描述查档需求，系统自动解析语义，跨数据库精准定位相关档案，较传统关键词检索效率提升300%。在档案编研方面，基于DeepSeek大模型的语义分析与知识图谱技术，自动提取全宗档案中的关键事件、机构变迁等要素，生成全宗指南、机构沿革及大事记等内容，显著提升了档案编研效率。

3.2 江苏省太仓市智慧档案馆的实践

江苏省太仓市智慧档案馆将人工智能技术广泛应用于多个方面。在档案安全管理上，将人工智能技术嵌入门禁系统、识别和定位跟踪系统及防火墙中。门禁系统通过人脸识别技术对进出人员进行身份验证，提高了库房人员出入管理的安全性和便捷性；识别和定位跟踪系统可实时跟踪档案实体的位置，防止档案丢失或被盗；防火墙利用人工智能算法对网络攻击进行实时监测和防御，有效保障了馆藏档案的信息安全。在档案资源建设方面，运用人工智能技术对档案进行智能分类和编目，提高了档案整理的效率和准确性，为后续的档案检索和利用奠定了良好基础。

四、人工智能技术应用的挑战与应对策略

4.1 数据质量困境与优化

人工智能依赖高质量数据驱动，但档案数据常存在格式混乱、内容残缺、信息错误等问题，严重影响算法训练与应用效能。需构建全流程数据质量管理体系，采集阶段明确标准，录入时严格校验，存储中定期清洗，利用专业工具剔除重复错误数据，统一格式规范，强化人工审核，确保数据精准完整，为智能应用筑牢基础。此外，建立数据质量评估指标体系，定期对数据质量进行量化评分，及时发现潜在问题并优化改进，实现数据质量的持续提升。

4.2 技术成本与人才短板破解

技术引入涉及设备采购、系统开发、维护培训等高额支出，专业复合型人才匮乏也制约应用深度。档案馆可积极争取政策资金，优化预算分配，选择适配性高的轻量化技术方案；深化与高校、企业合作，通过技术外包、联合攻关降低成本。在人才培养方面，除定制分层培训计划、鼓励在职学习外，还可建立人才激励机制，对在人工智能技术应用中表现突出的人员给予奖励，同时与高校联合开设档案智能管理相关专业课程，从源头培养对口人才，打造兼具档案业务与技术能力的团队。

4.3 伦理安全风险防控

算法偏见、数据泄露等风险威胁档案服务公正性与用户隐私。需制定人工智能伦理规范，规范算法设计流程，避免数据偏差导致分类检索不公；强化数据全生命周期管理，运用加密、访问控制技术保障信息安全，定期开展系统安全审计，及时修复漏洞，确保档案管理合规、可信、可靠。同时，建立用户反馈机制，鼓励用户对算法应用中出现的不合理现象进行监督和举报，并且针对可能出现的伦理安全问题制定应急预案，一旦发生风险事件，能够迅速响应、妥善处理。

五、结论

人工智能技术在智慧档案馆建设中具有广阔的应用前景，通过在档案资源采集与整理、信息检索与利用、安全管理等方面的应用，能够显著提升档案管理的效率和服务质量，为档案事业的发展带来新的机遇。尽管在应用过程中面临数据质量、技术成本、人才短缺以及伦理安全等诸多挑战，但通过采取相应的对策加以解决，能够推动人工智能技术在智慧档案馆建设中更加深入、有效地应用。未来，随着人工智能技术的不断发展和创新，智慧档案馆建设将迎来更广阔的发展空间，为社会提供更加优质、高效的档案服务。

参考文献：

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