智赋档案：AI + 档案管理的价值赋能与未来展望

摘要：本文探讨 AI 技术在档案管理领域的价值赋能、现存挑战及未来发展。文章指出，国家将以 AI 为核心引擎推动档案全链条智能升级，同时强化算法安全治理。当前档案管理存在数据孤岛、效率低下、安全管控不足等痛点，而 AI 技术可通过自动化采集分类、智能检索提升管理效率，依托知识图谱与智能编研挖掘档案价值，借助安全监控、脱敏加密保障数据安全。同时，AI 应用面临落地成本高、人才素养不足、数据壁垒、算法伦理及虚假档案等挑战，需构建 “人机协同” 模式，结合政策、技术、人才、管理协同应对。未来，大模型、知识图谱与智能体将深度融合，推动档案价值从 “存” 到 “用” 的质变，行业需紧跟国家战略，筑牢安全合规底线，凝聚合力构建数智化生态，助力档案事业高质量发展。

随着企业信息化的不断完善，业务档案电子化管理的解决方案已逐步应用到各个领域。将各种文件、照片、声像、胶片等传统介质的档案信息通过计算机技术转换为数字化的信息。目前，中国还有很多企业和组织对于数字化资产的存档和长效利用需要提高，常见的问题有: 数据孤岛、影像/档案数据资产价值发挥受限、审计不达标、归档查档效率低下、四性控制不完善、实体库房管理与电子档案管理脱节等。

然而，人工智能（AI）技术正逐步为档案事业高质量发展提供破局契机。从档案管理效率的显著提升，到档案信息价值的深度挖掘；从档案安全保障体系的强化，再到为决策制定提供有力支持，AI技术的应用在档案管理的各个环节都展现出巨大优势，推动档案管理工作朝着更加高效、智能、安全的方向迈进。同时也伴随着发展机遇与潜在风险，深刻影响着档案管理的模式与未来走向。深入剖析其核心价值与挑战，对于推动档案管理的现代化进程、充分发挥档案资源的作用具有重要意义。

智能化档案系统的AI应用与价值

一、显著提升档案管理效率

智能化档案系统在提升管理效率方面成效显著，尤其体现在自动化采集与分类、高效检索与快速定位这两个关键环节。

1.自动化采集与分类

传统档案收集严重依赖人工操作，档案管理人员需频繁穿梭于不同系统、平台及载体之间，手动复制、粘贴、下载各类档案信息。这种方式不仅效率极低，还存在人为疏忽导致信息遗漏的风险。智能化档案系统利用先进的OCR（光学字符识别）技术、自然语言处理（NLP）和深度学习算法，能够高质量的将非结构化数据转化为结构化数据。在采集环节，档案系统可通过与外部系统对接，主动或者被动获取归档数据，分析并自动捕获元数据，精准获取所需档案信息。通过构建智能分类模型，系统能对档案内容进行语义分析，自动为档案打上准确标签并分类存储。

2.智能检索与快速定位

关键词提取是从档案内容中自动抽取核心语义的过程，支撑档案检索效率的提升。关键词提取的方法主要分为基于规则的方法、基于统计的方法与基于机器学习的方法。基于规则的方法通常利用语言学知识与文本结构信息来提取关键词。 如根据词性过滤仅保留名词、动名词；根据位置权重提升标题、段落首句中的词汇优先级；通过领域术语表对接档案行业术语库等。

另外，智能化档案系统可以借助语义索引和智能检索模型，实现对档案内容深度理解与精准匹配。用户输入模糊查询需求，系统依据语义解析理解意图，通过推理计算快速返回高度相关档案资源。

二、挖掘档案信息价值

智能化档案系统在深度挖掘档案信息价值方面主要体现在知识图谱构建与关联分析、智能编研与个性化服务两个层面。

1.知识图谱构建与关联分析

智能化档案系统通过文本挖掘技术，对档案内容进行深度分析与知识发现，利用知识图谱技术、文本摘要生成、数据分析等技术将分散档案信息组织成结构化知识体系。如在企业档案管理中，系统能梳理不同档案间关联，形成内容网络，展现企业发展脉络、业务关联等，为用户提供全面档案资源视图。以某跨国企业为例，其通过智能化档案系统构建的知识图谱，清晰呈现全球业务布局、各分支机构关联及历年业务变迁，为企业战略决策提供有力支持。

2.智能编研与个性化服务

基于知识表示与处理技术，智能化档案系统可实现档案垂直领域知识优化，通过大数据分析用户需求，助力档案数据价值、知识价值发挥。在智能编研方面，系统自动提取某全宗（指一个独立机关、组织或个人在社会活动中形成的档案有机整体）年度档案关键事件、机构变迁等要素，生成全宗指南、机构沿革及大事记等内容。在整理政府政策档案时，AI系统通过分析政策文件内容，利用Transformer架构的注意力机制，不仅能提炼出“经济发展”“民生保障”“环境保护”等宏观主题，还能识别出“新能源汽车补贴”“老旧小区改造”等细分主题，并将相关政策文件归类到对应主题下。在整理历史档案时，能以极高的准确率自动标注人名、地名、时间等关键信息，为编研工作提供结构化数据支撑。同时，AI技术利用大数据分析与机器学习算法，对用户的检索历史、使用习惯、偏好等数据进行深度挖掘，构建起个性化的用户兴趣模型，依据用户行为和档案内容关联，为用户推送个性化档案资源，满足多元化、个性化利用需求，使档案服务从“被动供给”转向“主动推送”。

三、保障档案数据安全

智能化档案系统通过全方位安全监控与预警、数据加密与风险防范这两方面的举措，为档案安全构建起坚实的防护屏障。AI + 档案需遵循《中华人民共和国档案法》《数据安全法》《个人信息保护法》，明确 AI 应用边界，确保技术发展不偏离政策轨道，有效应对信息时代档案安全管理的挑战。

1.全方位安全监控与预警

信息时代档案安全管理重心转向复杂档案生态系统安全监督与管控。智能化档案系统利用人工智能技术，对档案载体安全、信息安全、库房安全、通信安全和存储安全等全方位监控。在库房安全管理中，系统实时感知和跟踪档案存放位置、库房“十防”状况，结合智能管理系统按预设规则处理感知数据，建立完备智能安防系统，实现档案实体管理、库房环境控制高度自动化。此外，系统还能根据硬盘的实时健康状态，动态调整数据存储策略。当检测到某硬盘的重新分配并对该硬盘进行隔离检测，防止数据丢失风险扩大。

2.数据加密与风险防范

在构建知识图谱和实现语义关联过程中，需要加强隐私与安全保护。档案中包含大量敏感信息，如个人隐私、商业机密、国家安全相关内容等，AI脱敏技术是基于人工智能算法和机器学习模型，对档案中的敏感信息进行识别、处理和保护的技术体系。其核心在于通过对大量数据的学习和分析，自动识别出档案中的敏感信息，并采用合适的方法对这些信息进行脱敏处理，使其在保留数据可用性的同时，最大程度地保护个人隐私和敏感信息安全。在医疗档案领域，患者的病历信息涉及个人健康隐私，企业的财务档案包含商业机密。一方面，采用数据加密、访问控制、匿名化等技术手段，防止敏感信息泄露。另一方面，建立严格的安全管理制度，明确档案数据的使用权限和操作规范，对知识图谱的访问和操作进行审计与监控。

现存挑战与应对策略

AI技术的应用使档案管理从“保管型”向“服务型”转型，满足了企业和政府对效率与质量的要求，带来了发展机遇，也产生了一系列风险，例如AI 技术落地成本高、存量档案数字化难度大、基层档案人员 AI 素养不足、跨系统数据互通壁垒、算法公平性与可解释性不足等，同时，技术依赖也带来风险，过度自动化可能导致档案管理的人文属性弱化，AI决策的不透明性可能引发伦理争议。对此，国际档案理事会呼吁建立“人机协同”的管理模式，强调人类在档案价值判断中的核心地位，通过将AI的高效处理能力与人类的专业知识、判断力结合，实现档案管理的最佳效果。

与此同时，AI生成内容（AIGC）可能导致虚假档案泛滥，不法分子利用AIGC技术生成逼真的虚假档案文件，扰乱档案管理秩序。同时，数字遗产保存面临格式过时、存储介质老化等问题，英国国家级综合数据管理机构DCC提出“数字管护生命周期模型”，指导档案机构制定长期保存策略。该模型包括创建、捕获、评估、鉴定、保存、利用等多个环节，要求档案机构定期对数字档案进行格式迁移、数据校验等操作，确保档案的长期可用性。随着技术的不断更新，一些早期的数字档案格式（如早期的数据库文件格式、图像格式）可能无法被新的软件读取，需要及时进行格式转换和迁移。

AI + 档案管理的落地并非单一技术的应用，而是政策、技术、人才、管理、生态的全方位协同升级。核心痛点本质是行业从 “传统管理” 向 “数智化管理” 转型过程中，新旧模式的碰撞、基础能力与技术需求的不匹配。

对应的应对策略需紧扣 “落地可行、普惠适配” 的原则，既要通过政策扶持降低基层和中小单位的转型门槛，通过技术迭代适配档案行业的实际需求；也要通过人才培育弥补能力断层，通过标准统一和协同管理打破数据壁垒，通过规范约束提升算法的可靠性。唯有如此，才能让 AI 技术真正融入档案管理的全流程，摆脱 “概念化应用”，实现从 “存档案” 到 “用档案” 的价值升级，真正助力档案事业的高质量发展。

数智档案未来展望与行业行动倡议

AI + 档案管理的未来图景，正由大模型、知识图谱与智能体的深度融合绘就。通过持续学习用户需求与政策动态，实现档案分类、审核、检索的精准迭代；知识图谱赋能的语义关联挖掘，让跨库检索、智能编研成果、内容知识库自动生成成为现实；智能体作为 “感知 - 决策 - 行动” 的智能执行单元，协助完成档案管理的全流程自动化任务，更重要的是，档案数据价值将实现从 “存” 到 “用” 的质变，为政务决策、行业发展提供数据支撑。

行业发展需紧跟国家战略步伐，同时筑牢数据安全与合规底线，在技术创新中坚守法律要求。政企单位当主动布局转型，加强技术协同与跨界合作，推动 AI + 档案管理向规范化、智能化、产业化进阶。唯有凝聚合力构建安全可控的生态体系，方能让 AI 技术真正赋能档案事业现代化，在数字转型浪潮中书写档案管理的新篇章。

韩志鸿 东华软件股份公司副总裁