人工智能在档案管理中的应用与对策研究

一、人工智能在档案管理中的具体应用分析

（一）档案收集

在档案信息采集期间，可借助网络爬虫技术手段，根据实际需求提前做好规则设定工作，人工智能则会以此为依据从各渠道获取相应的档案信息。如媒体机构在进行各类舆情档案采集时，智能系统则可在大量数据信息中进行精准抓取，相较于以往人工检索工作效率大幅提升，并且机器学习算法还具有筛选功能，通过分析关键词，对比文本相似度从大量的信息中汲取关键内容，而这一过程则可将各类无用信息有效剔除，确保各类信息更为地精准且全面。元数据是为了描述档案的相关信息而存在的数据，有效表示数据的类型、名称与值等特征，人工智能的模式识别与自然语言处理技术则可有效完成电子档案元数据提取工作。以办公文档为例，系统则可迅速识别与提取其标志性的关键信息，如标题、作者、时间等元数据；而对于学术论文，其可在探查后提出关键词、学科等数据信息。在元数据提取自动化形式下，可进一步提升数据信息的规范性，为后期工作的顺利开展提供助力[1]。

（二）档案整理

因档案信息所涉及的内容及类型均具有较大差异性，若单纯地依靠人工完成工作强度较高，并且较易出现差错情况，这也会直接影响到整体质量水平。而人工智能技术手段可构建分类模型，对以往所整理的各档案特征展开深入学习，在完全掌握后分类新档案则可保持一致性与合理性。如高校档案，其能够根据档案不同类型做好划分工作，将学生个人信息、教学以及科研、人事档案进行详细分类整合，并且人工智能在归档中也可发挥出较高的效用价值，根据所设置的规则将各档案放置于合适位置，从根本上提升档案的秩序性。此外根据经验来看，部分档案文件其内容较为复杂，人工智能就可应用自然语言处理技术将其中关键的信息进行提取，随后生成摘要与标题。以会议记录档案为例，系统可将主题、重点事项进行提取与标记，并以标准且规范的词汇予以表达，形成标引，以便于后期档案查找工作的开展。

（三）档案存储

由于档案的重要程度、应用频次、存储期限存在一定区别，所以就需根据各需求采取合适的存储对策，人工智能则可有效实现此点，其在对各档案进行深入分析后，依据既往实际调阅情况制定合适的存储计划。对于调阅频率较高的档案，就可将其存储于高速固态硬盘中，有利于后期迅速访问；若档案日常利用率较低，需将其转存至大容量存储设备中。此期间系统会结合近期档案实际应用情况自动调整存储位置，使得资源分配更为合理，这也能够大大降低成本支出。档案中包含大量企业核心信息与人事与客户资料，存储的安全性直接关系到企业、单位的运行与发展，因此还应加强防护，对此就可借助人工智能技术构建智能安防系统，并配置温湿传感器、烟雾探测器等设备，动态监测档案管理室环境情况，若温湿度与预期有所偏差时，系统就可根据所识别的信息开启不同的设备，将其调节至较为适宜的状态。同时为能够严格把控库房内人员进出频次，可应用人脸与密码或人脸与指纹双识别系统；其次应全面开启动态监控系统，其不仅可有效识别人脸，还可监控人员各项行为，若有异常会立即发出警报，从而起到有效警醒作用，为档案的安全性提供有力保障[2]。

（四）档案检索

在以往查阅档案时基本以检索关键词为主，由于部分档案中均会具备该关键词，以至于工作人员无法及时调取对应档案。人工智能则能够打破这一局限性形式，自然语言处理技术更具人性化特点，其可根据用户的需求与意图实现全面检索，迅速为用户提供对应的档案，大幅缩短时效。在此期间用户无须应用形式化语言，可利用自然语言直接说出需求，如“查找 2022 年 5 月研发部门的会议记录”，系统在语义检索后查找到与此相符的档案。同时不同用户其个人习惯以及日常检索的信息类型有所差异，系统还可结合其偏好主动提供该类型的资料，便于用户的查找，而这也是人工智能算法不断学习的成效，最大程度地提高档案服务质量。此外，因档案中不仅具备文字，还涵盖图片、音视频等信息资料，人工智能所具备的跨媒体检索技术则能够实现多模式交互，在各个源数据之间建立关联，以便于更好地应对用户所提出的需求。若用户直接提供一张图片，系统就可提取图片的关键信息，随后在档案库中检索相关的资料，包括但不限于图片档案，还包括各类文本、视频记录、音频讲解等，有效地提升来对检索的灵活性。

二、提高人工智能在档案管理中应用效果的对策探析

（一）强化数据质量管理

为能够有效促进档案中数据质量水平的提升，还应做好各环节工作的严格把控工作，对数据采集、存储、处理及检索等环节均需制定相应的标准，以此来为各项操作提供信息依据，从而使其更为规范化。如元数据规则应当明确化，其中包含具体格式、内容及编码等；同时对文件名进行统一化，格式中需包含单位名称、档案类别、年度、序号等信息；数据存储质量因与其安全性存在一定关联，所以在选择格式时应将其稳定性放置首位，并保证其兼容与互通性，为后期操作提供便利。还需重视数据清洗与校验，通过建立流程的方式定期清洗各类数据，包括纠错、去除重复、补全处理等工作。而且应验证档案数据的完整性等相关信息，以此来提高信息的精确度；依据档案的实际情况调整更新周期，通常情况下对于业务档案因其有着动态化变化特点，多需实时更新。历史档案则可每年展开一次核查工作。鼓励用户以及档案工作人员积极记录与反馈所存在的问题，随后分析主要引发因素，不断改进优化，实现持续质量改进 [3]。

（二）重视高质量人才培养

档案部门工作人员作为档案管理工作的主要参与者与实施者，其专业技能水平及专业素养直接关系到实际工作质量，对此还需重视此点，依靠其能力划分岗位职责，以此来起到规范作用。并组织部门人员展开培训，主要围绕人工智能技术所展开，包括基础理论知识与操作技术等方面，分析人工智能的优势，帮助其树立正确认知，通过着重强调档案管理重要性来强化其责任意识，降低各违规操作行为的发生。通过调整政策的方式积极引进档案业务熟练且掌握人工智能技术的复合型人才，建立一支高质量、高水平的人才队伍。为档案人员提供外出学习与进修机会，鼓励其参加行业交流与研讨会议，使其可及时获取先进的技术，了解行业发展前景与具体动向，为档案管理工作提供更为全面的信息支持 [4]。

结语：综上所述，在档案管理中人工智能技术的应用为各环节工作提供了极大的便利性，无论是前期的数据信息采集、整理、存储还是用户后期的检索应用均较为高效。但为使得档案服务进一步优化，还应积极采取强化数据质量管理、培养高质人才等对策，从而推动档案高质量发展。

参考文献

[1] 王文婷 . 信息化环境下事业单位档案管理改革路径与高质量发展策略探析 [J]. 兰台内外 , 2024, (28): 1-3.

[2] 容溶 , 黄志强 . 生成式人工智能在高校档案管理中的应用：伦理挑战与法治监管研究 [J]. 法制与经济 , 2024, 33 (04): 54-61.

[3] 周文欢 . 人工智能在我国档案管理中的应用风险与应对措施分析 [J]. 兰台世界 , 2024, (06): 61-64.

[4] 刘瑞 . 区块链、大数据、人工智能等新一代信息技术在档案管理中的应用研究 [J]. 安徽科技 , 2023, (07): 39-41.