关于人工智能背景下档案数字化管理路径

摘 要：人工智能时代，档案管理具有了更高的准确性、实效性和可靠性。本文首先分析了人工智能技术在档案数字化管理中的应用场景，如智能分类、智能检索、数据挖掘等。在此基础上，提出了一种基于人工智能的档案数字化管理框架，包括基础设施层、档案资源层、技术处理层、应用服务层等环节，以及人工智能背景下檔案数字化管理的创新路径，为做好新时代档案数字化管理提供理论指导和实践参考，具有积极的现实意义。

关键词：人工智能；档案数字化管理；管理框架；创新路径

前言

在人类社会步入信息化、智能化时代的今天，档案管理作为信息管理的重要组成部分，面临着前所未有的挑战和机遇。人工智能技术的迅速发展为档案管理带来了广阔的发展空间，带来了更高效、更智能、更安全的档案数字化管理。然而，人工智能技术在档案数字化管理中的应用也面临着诸多挑战，如数据质量、算法偏见、伦理问题等[1]。为了解决这些问题，需要进一步研究人工智能技术在档案管理领域的应用，制定相应的标准和规范，以推动档案数字化管理的创新发展。

1 人工智能简述

人工智能是一种科学技术，是通过研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。其背景源于对智能行为的模拟，涉及计算机科学、心理学、哲学等多个领域。而近年来，随着计算机硬件、大数据和深度学习等技术的发展，人工智能技术取得了显著进展。目前，人工智能主要分为弱人工智能和强人工智能两类。弱人工智能指的是专门针对某个特定任务的人工智能系统，如语音识别、图像识别等。而强人工智能，也称为通用人工智能，则指具有自主意识和自主决策能力的人工智能系统[2]。人工智能应用于图像识别、图像处理、语音合成和机器翻译等场景[3]。

2 人工智能技术在档案管理中的应用场景

2.1 智能语音识别技术实现档案资源的文本化

智能语音识别技术是一种通过语音信号处理和模式识别等技术将语音信号转换为文本的技术。在档案数字化管理中，智能语音识别技术可以用于将音频或者视频档案中的语音信息转换为文本，方便对档案进行整理、检索和利用。在历史档案管理中，许多珍贵的音像档案需要转化为文本形式以便于保存和传播。通过智能语音识别技术，可以将这些档案中的语音信息自动转换为文本，大大减少了人工转录的工作量，提高了档案管理的效率。同时，通过将音频和视频档案转换为文本，还可以实现全文检索，使得用户能够更加方便地获取所需要的信息。

1.2 光学识别技术实现档案资料的数字化

光学识别（OCR）技术是一种通过扫描和图像处理技术将纸质文件转换为数字化文本的技术。在档案数字化管理中，光学识别技术可以用于将纸质档案扫描成数字化图像，并识别其中的文本信息，从而实现档案资料的数字化。在图书档案管理中，通过使用光学识别技术，可以将图书一页一页地扫描成数字化图像，并识别其中的文本。这样，不仅可以方便地对图书进行数字化管理，还可以实现图书的全文检索，使用户能够快速找到所需要的内容。

1.3 人脸识别技术实现档案识别的高效化

人脸识别技术是一种通过图像处理和模式识别技术识别出人脸特征的技术。在档案数字化管理中，人脸识别技术可以用于快速识别档案中的人物信息，提高档案检索的效率。在人事档案的管理中，通过使用人脸识别技术，可以将档案中的照片与系统中存储的人脸信息进行比对，自动识别出人物信息。这样，当用户需要查找某个人的档案时，可以通过人脸识别快速定位到相关的档案，大大提高了档案检索的效率。

1.4 智能推荐技术实现档案服务的个性化

在档案数字化管理中，利用智能推荐技术可以根据用户的检索习惯和历史记录为用户推荐相关的档案资料，提高档案服务的个性化程度。智能推荐技术是通过机器学习算法，分析用户的档案检索记录、浏览记录等数据，挖掘用户的兴趣爱好和需求，从而为用户推荐其可能感兴趣的档案资料[4]。在科研档案的管理中，智能推荐技术可以根据科研人员的研究方向、研究领域等为其推荐相关的论文、研究报告等档案资料，帮助科研人员更高效地获取有价值的信息。同时，智能推荐技术还可以根据用户的评价信息，不断学习和优化推荐结果，不断提高推荐的准确度和用户满意度。

2 人工智能背景下档案数字化管理体系构建框架

2.1 基础设施层

基础设施层是档案数字化管理体系的基础，其关注点是硬件设施和网络设施的建设，为数字化管理提供相应的基础条件。一方面，在基础设施层，需要选择性能良好、可扩展性强、可靠性高的服务器、存储设备和网络设备。这些设备需要具备足够的存储容量和处理能力，以应对海量档案数据的存储和处理需求。另一方面，也需要建立稳定和高速的网络环境，以实现档案资源的远程访问和共享。对于重要的档案数据，还需要进行数据备份和灾备，以保障数据的安全性和可用性。

2.2 档案资源层

档案资源层是指数字化档案资源的组织和管理。首先，在这一层面，需要对原始档案进行整理、分类和编目。这样可以建立清晰的档案分类体系和标准，使得档案能够被高效地检索和利用。其次，需要进行数字化处理，包括数字化扫描、图像处理和文本识别等技术。通过数字化处理，将原始档案转化为数字化格式，便于存储、传输和搜索。在数字化过程中，应注重保护档案的完整性和可信度，确保数字化档案能够有效地代替原始档案。最后，在档案资源层，需要建立统一的档案元数据管理系统。这个系统包括对档案的描述、分类和索引等信息，用于记录档案的相关属性，以便后续的检索和利用。

2.3 技术处理层

技术处理层是实现档案数字化管理的核心环节，包括档案信息的提取、分析、挖掘和应用等。在这一层面，需要采用先进的人工智能技术，以实现对档案信息的高效处理和智能应用[5]。档案信息提取方面，为了提高提取效率和准确性，可以采用光学字符识别（OCR）技术，通过扫描纸质档案并识别其中的文字，将其转化为可编辑的数字文本。还可以采用语音识别技术，将纸质档案中的语音信息转化为文字信息。这些技术的应用，可以大大提高档案信息的提取效率，减少人工操作的工作量。

档案信息的分析方面，可以采用大数据分析技术，如数据挖掘、关联分析等。通过对档案信息进行挖掘，可以发现档案之间的关联关系，为档案管理和服务提供有价值的参考。

档案信息的挖掘方面，可以采用深度学习、神经网络等人工智能技术。通过对大量档案信息进行训练和学习，可以构建知识图谱、推荐系统等智能應用，为档案管理和服务提供智能化支持。

档案信息的应用方面，可以采用知识图谱、推荐系统等人工智能技术。通过构建知识图谱，可以将档案信息进行结构化表示，方便用户快速查询和获取所需信息。通过构建推荐系统，可以根据用户的需求和兴趣，为用户推荐相关的档案信息，提高用户的使用体验。

2.4 应用服务层

应用服务层是将档案数字化管理应用于实际工作中的层次，其关注点是为用户提供便捷、高效的服务。在应用服务层，可以建立方便快捷的档案检索系统，实现对档案的精确检索和快速访问。通过用户界面友好的检索系统，用户可以通过关键词、分类、时间等多种方式进行检索，快速找到所需的档案。同时，也可以通过云平台等技术手段，实现远程共享和协同创作。例如，可以通过云平台，实现不同机构之间档案资源的共享和合作，提高档案资源的利用效率。还可以通过建立数字档案展示平台，将档案资源向公众开放，加强档案的宣传和应用推广。用户可以通过在线平台浏览和下载数字档案，加深对历史和文化的认知。不仅如此，档案数据的安全保护也是非常重要的，应采取措施防止档案数据的泄露、篡改和丢失。例如，可以建立权限管理系统，对用户进行身份验证和访问权限控制，确保档案的完整性和可信度。

3 人工智能背景下档案数字化管理的创新路径

档案数字化涉及电子档案数字采集和整理，将人工智能技术运用于引入档案数字化，可以提升档案数字化质量和效果。这就需要及时转变档案管理理念、做好档案信息保密，统一制度标准体系。

3.1 调整档案管理理念

在当前信息化时代，档案管理部门需要积极转变服务理念，从以往以行政为主导的思维模式向更加开放、以人为本的方向转变。一方面，在档案管理过程中，要注重技术创新，明确技术应用的目标是发掘档案资源的价值，满足社会公众的文化需求，而非局限于行政命令。另一方面，档案管理部门需具备包容性，加强与其他部门之间的合作与交流，将人工智能技术融入档案资源的开发，深入挖掘潜在用户的需求，为档案利用提供更加个性化和人性化的服务[6]。

3.2 用户信息加密

随着科技的发展，大量的个人和机构信息被数字化存储，需要妥善保护以防止信息泄露和滥用。用户信息加密是一种安全的措施，通过对数据进行加密和解密，可以保护用户隐私和数据安全。

3.2.1采用先进的加密算法，将用户的个人信息转换为一串乱码，使得未经授权的人无法理解其中的意义。这种加密技术的应用，可以有效防止黑客和恶意攻击者通过窃取数据进行不法行为。不仅如此，在数字化管理中，数据往往需要多次传输和存储，因此存在被篡改的风险。通过加密算法，还可以在数据传输和存储过程中附加校验码，以验证数据是否完整和准确。这样可以有效防止数据被篡改或损坏，保持数据的可信性。

3.2.2可以采用访问控制技术。通过访问控制机制，可以对用户进行身份认证和权限控制，确保只有经过授权的用户能够访问和使用加密的用户数据。例如，可以使用身份验证机制如用户名和密码、指纹或面部识别等，结合加密算法来实现访问控制。而需要注意的是，加密算法和访问控制机制应根据具体的情况选择合适的，并不断更新和升级加密措施，才能适应不断出现的安全威胁。

3.3 统一数据标准体系

通过统一数据标准，可以实现档案数据资源的开放与共享，解决数据壁垒和数据孤岛问题，同时避免因数据标准不统一而引起的一系列问题，并提高档案资源的利用效率[7]。通过建立统一的数据标准，不同机构和部门的档案数据可以进行有效地交互和共享，避免了数据壁垒的存在。这将促进档案管理的协同发展，提高数据资源的利用率。而且，还可以规范档案管理业务流程和数据录入规则，确保数据的准确性和一致性。这有助于提高档案数据的可信度和可用性，为用户提供高质量的服务。而当不同机构和部门遵循统一的数据标准时，可以减少数据转换和数据清洗的工作量，提高数据流程的自动化程度。这将降低人力资源的需求，节约数据管理和维护的成本。

3.4 强化伦理制度建设

3.4.1建立隐私保护和数据安全的伦理准则。这些准则规定了档案数字化管理中个人隐私的保护原则和措施，明确了数据收集、存储和处理的合法性和安全性要求。准则还应包括使用和共享档案数据的限制，确保数据在合法、透明和明确的范围内进行使用。

3.4.2建立透明度和可解释性的伦理原则。人工智能技术在档案数字化管理中常常使用复杂的算法和模型，需要确保所使用的技术和算法具有可解释性，以便用户和相关利益方能够理解和评估数据处理过程和结果。同时，也需要明确展示和告知数据处理目的、方法和风险，保证数据处理过程的透明度。

3.4.3建立监督和问责的伦理机制。为了确保伦理准则的有效执行，需要建立监督和问责机制，监测和评估数据处理的合规性。相关的机构和部门应负有责任，对违反伦理原则的行为进行调查和纠正，并且对相关责任人采取相应的纠正和惩罚措施。

结论

综上所述，在人工智能背景下，档案数字化管理得到了极大的发展。智能档案管理系统具有高度自主性和智能化特点，可以大大提高档案管理效率，降低管理成本，提高档案利用的便捷性和安全性。而伴随着科技的发展，档案数字化管理应当继续向智能化、高效化和安全化方向发展。

参考文献

[1]陈樱.共建共享视域下档案数字化管理现状及优化路径分析[J].兰台内外，2023（27）：9-11.

[2]顾颖瑶.云时代档案数字化研究[J].国际公关，2023（17）：68-70.

[3]江荣.人工智能技术在数字档案室建设中的运用探讨[J].上海房地，2023（6）：32-34

[4]闫石.浅析数字化技术在不动产档案管理中的应用[J].黑龙江档案，2023（04）：195-197.

[5]李雷.人工智能背景下档案数字化管理路径研究[J].兰台内外，2023（22）：16-18.

[6]宋利.刍议档案数字化管理的优势与弊端[J].兰台内外，2023（19）：22-24.

[7]董鸿.信息化背景下建设工程档案数字化管理的策略创新[J].兰台内外，2023（06）：28-30.

作者简介：杜丽（1970— ），大学学历，临沂市兰山区档案馆副研究馆员，研究方向：事业单位档案管理，数字化档案管理方向。