［摘要］人工智能技术在档案馆档案收、管、用各环节均展现出强大赋能作用，能够实现档案收集、整理自动化，更能通过深度内容分析构建知识图谱，推动档案管理从信息管理向知识管理转变。档案馆依托智慧检索与生成式人工智能技术，能够创新个性化知识服务模式。但从档案馆整体档案管理信息化流程来看，人工智能的应用仍面临非结构化数据利用难、算法“黑箱”挑战鉴定权威、数据关联不足等现实困境。基于此，文章首先阐述人工智能赋能档案馆档案管理的具体表现，其次分析档案馆档案管理信息化流程优化面临的现实困境，最后提出人工智能赋能档案馆档案管理信息化流程优化的策略，以期为档案馆提升档案管理水平提供帮助。

　　［关键词］人工智能；档案馆；档案管理信息化；流程优化

　　0引言

　　目前，以人工智能为代表的新一代信息技术正改变各个行业的运作方式。《“十四五”全国档案事业发展规划》指出，要“加强大数据、人工智能等新一代信息技术在数字档案馆（室）建设中的应用，推动数字档案馆（室）建设优化升级”，这给档案事业现代化转型指明了道路。档案馆是档案事业的主体，传统的档案信息化管理流程在处理大量档案资源时逐渐显现出诸多不足。人工智能技术在自然语言处理、知识图谱构建等方面的优势，为档案管理信息化流程优化提供了新思路、新想法。在此背景下，深入研究人工智能赋能档案馆档案管理信息化流程优化路径既是回应国家战略部署的需要，也是激发存量档案数据资源的联动活力、提升档案馆知识服务能力、推动档案事业高质量发展的重要举措。

　　1人工智能赋能档案馆档案管理的具体表现

　　1.1实现档案收集与整理自动化，优化前端业务流程

　　无论是纸质档案的数字化扫描，还是电子文件的接收登记，往往都需要投入大量人力，而且实际操作中标准不容易统一，著录时也难免会有疏漏。而人工智能技术的引入正在改变档案馆获取档案信息资源的方式，让档案的收集和整理工作越来越自动化和智能化。在档案收集环节，人工智能可以高效处理来源不同、格式多样的档案信息。例如，利用人工智能技术，能够自动捕获和提取那些非结构化的声音、图像、视频等电子文件信息［1］。这样一来，不仅能扩大档案收集的范围，还能增加获取的内容深度。这种自动捕获信息的能力让更多形态的原始记录进入档案馆的管理范围，既丰富了馆藏类型，也从信息采集的源头提升了档案完整性［2］。

　　1.2深度分析档案信息，构建知识关联网络

　　在传统的档案管理过程中，档案之间深层次的内在联系往往难以被系统地挖掘出来。而人工智能技术的应用让档案管理能够深入档案内容本身，通过细致的分析，逐渐构建起动态、多维的知识关联网络，推动档案管理逐步从“信息管理”转向“知识管理”。

　　借助深度学习模型，档案管理系统可以自动识别档案文本中的人名、地名、事件等信息，并抽取出它们之间的关系，如人物的任职经历、事件之间的因果逻辑、机构的发展变迁等。有学者基于医疗档案提出过构建“疾病—症状—治疗—预后”这类多层次、强关联的知识网络。类似地，在更广泛的档案管理场景中，也可以构建起覆盖“人物、事件、机构、时间、地点”等多个维度的知识图谱。这种网状的知识结构极大地方便了研究人员开展专题梳理和历史溯源，同时也让档案管理者能够从整体上把握馆藏资源的知识脉络和结构分布，为后续的档案编研、展览策划或专题数据库建设等工作提供了坚实的知识支撑。

　　1.3实现档案智慧检索，创新个性化知识服务

　　当档案信息资源完成了自动化整理和知识化重组后，人工智能最终要解决的还是服务层面的问题——如何能让用户更方便、更精准地找到他们需要的知识。系统运用语义分析技术，可以准确理解用户问句中的时间、人物、事件等关键要素，并在知识关联网络中进行智能匹配，这既能让检索变得更“懂人”，也能大大降低使用门槛。用户甚至不用只靠文字检索，就可以通过图片、音视频来查档案。比如，上传一张老照片，系统通过图像识别技术就能找出与之相关的档案文件。这对于那些来源信息不全的老档案来说，提供了全新的查询思路。进一步而言，结合生成式人工智能技术，档案馆还能提供智能问答、自动生成报告等深层次知识服务。这种个性化、智能化的服务让档案馆不再只是一个静态保管文献的地方，而逐渐转变成支持知识发现与创新的动态平台，真正把档案资源用活、用深。

　　2档案馆档案管理信息化流程优化面临的现实困境

　　2.1档案价值挖掘不足，非结构化信息形成知识壁垒

　　当前，大量的档案数字化工作仅仅停留在物理形态的转换上。档案馆把纸张、胶片这些实体档案，通过扫描变成图片或PDF文件。这个过程实现了档案的数字化，却远未达到数据化。有学者曾对这两个概念作出区分，认为数据化是“一个让信息由机器不可分析到可分析的转化过程”［3］。但现实情况是，绝大多数数字档案对于计算机来说仍然是缺乏语义结构、无法被直接理解的非结构化信息，直接阻碍了人工智能技术的应用。比如，知识图谱技术需要将结构化的信息作为基础数据，但如果原始档案没有经过有效的数据化处理，算法就如同“巧妇难为无米之炊”。这就导致档案数据存在碎片化、非结构化的特点，数据关联不足，价值尚未被充分释放［4］。档案馆拥有了先进的分析工具，却因为前端的信息化流程没能提供高质量的“数据原料”，使得档案价值的挖掘工作在起点就受到了限制，最终导致馆藏资源依然是一座座“数据孤岛”，其潜在的价值仍然“沉睡”在海量的数字文件中，等待被真正地激活。

　　2.2智能算法的“黑箱”特性挑战传统档案鉴定权威

　　档案鉴定是档案管理工作中专业性极强、责任也极重的一项业务，它决定了一份档案的存毁，直接关系到国家和社会历史记忆的完整性。然而，人工智能算法特别是深度学习模型的引入，给这个依赖专业权威和逻辑理据的传统带来了前所未有的挑战。所谓“黑箱”，就是算法能给出一个高度准确的结果，但它内部的决策逻辑和推理过程极其复杂，复杂到人类难以理解和解释。如果一个算法模型建议销毁某批档案，即便它的判断依据可能是海量数据分析得出的统计规律，但当被问到“为什么”时，它无法像人类专家那样从历史、凭证等价值维度给出清晰、可信的解释。这就把档案工作者置于一个两难的境地：是该相信一个无法解释但可能更高效的算法，还是坚守基于人类经验的传统鉴定原则？这种不确定性不仅可能导致对历史记忆的无心破坏，还是对档案工作者专业主体地位的一种消解。

　　2.3信息化管理侧重存储，数据关联与知识转化不足

　　回顾过去二十年的档案信息化历程可知，其主导思想长期围绕“安全保管”和“数字备份”。档案馆在设计信息化管理流程时，首要目标是将实体档案转为数字形态，并为它们建立一个安全、可靠、能长期存储的数字仓库。绝大多数档案管理系统的功能主要集中在元数据著录、目录检索、权限控制和数据备份上。在这种模式下，档案是独立的、静态的信息单元，系统缺乏有效促进档案之间横向关联的功能。即使两份档案记载了同一事件或关联人物，只要它们分属不同门类或存储在不同数据库中，它们之间的联系在系统中就是“不可见”的。陈丽萍研究发现，目前档案馆档案数据的分析、挖掘、利用还存在不足，这些数据未能充分转化为助力管理和决策的信息资源［5］。档案馆花费了巨大成本完成了海量资源的数字化，但这些数字资源的使用方式仍然停留在模仿物理借阅的浅表检索层面。用户能找到单个文件，却很难发现文件背后的知识网络。

　　3人工智能赋能档案管理信息化流程优化的策略

　　3.1前端业务流程：由元数据著录转向内容知识标引

　　要突破海量非结构化档案带来的“知识壁垒”，关键在于推动著录方式从元数据著录向内容知识标引全面升级。这要求档案馆尽快建立一套系统化、可操作的档案内容知识化处理规范体系。

　　在实际推进中，档案馆可采用分层、递进的标引策略。第一步是在基础文本化层面建立清晰的标准，重点规范各类载体的数字化转换过程。例如，针对扫描件、音视频等不同形态的档案，档案馆必须明确光学字符识别（Optical Character Recognition,OCR）识别准确率、语音转文本错误率等具体指标，并配套建立质量抽查与返工机制。这一步是基础，目的是确保进入后续知识加工环节的文本数据本身是可靠、可用的。第二步应聚焦知识单元的标引标准化。档案馆有必要组织业务专家与技术团队共同参与，结合馆藏特色和实际利用需求，编制一份“馆藏核心知识元词表”。这份词表的作用在于统一实体表述，如同一人物的不同称谓、同一机构的多种简称，从而形成一套规范化的受控词表。所有自动标引的实体都需要与词表进行映射，这是确保知识单元准确性和一致性的关键。第三步则着眼于知识关联的标引。档案馆应事先明确需要提取的关系类型，如人物之间的亲属关系、机构沿革关系、事件因果关系等，并以此构建结构化的关系本体库。这一步实质上是为后续构建高质量知识图谱奠定制度基础，使档案之间隐性的知识网络得以显性化、体系化。

　　3.2中端鉴定流程：构建“算法筛选—专家确认”的人机协同模式

　　为解决智能算法“黑箱”问题，档案馆应设计一套严密的人机协同档案鉴定责任制度，通过制度化设计来确保鉴定流程的科学性、权威性与可追溯性。通过明确的原则和规范化的流程，重新界定智能算法与档案专家在鉴定工作中的权责边界。

　　第一，确立“算法应用的白箱化原则”，即档案馆在引入任何鉴定辅助算法时，要将其技术文档、核心逻辑、训练数据集以及风险评估报告提交至专门的委员会进行备案审查。在实际应用中，算法依据预设的可解释性框架，提供作出该决策的关键依据，如关联档案数量、历史人物关联度、信息重合度等量化指标。第二，在业务流程中固化专家最终裁定原则。无论算法给出的建议有多高的置信度，最终的鉴定结论必须由具备相应资质的档案专家人工给出，并由其在鉴定审批单上签字确认。第三，建立全流程数字化追溯机制。利用区块链技术，构建一个不可篡改的鉴定工作日志系统。从一份档案进入鉴定流程开始，包括所使用的算法版本、算法给出的初步建议、分派的审核专家、专家的每一次修改意见、最终的裁定结果和裁定理由等所有关键节点信息，都将被自动记录并加盖时间戳。这能够形成一个完整的、可供随时复查的责任链条。

　　3.3后端利用流程：实现从“按卷查档”到“知识导航”的模式升级

　　要想推动档案利用流程从被动的“按卷查档”转向主动的“知识导航”，关键是要建立起一套真正以用户为中心的主动式知识服务体系，摆脱传统档案馆作为“资源仓库”的定位，通过服务设计和流程创新，将档案馆变成一个能预判并精准响应用户需求的动态知识平台。

　　第一，档案馆应逐步建立规范的分级知识服务标准。根据用户的身份、研究需求和权限级别，设计不同层次的服务内容：基础层面向所有公众，提供基于知识图谱的可视化浏览和语义检索；进阶层面向实名认证的研究人员和学者，支持按主题一键生成知识报告，聚合相关人物、事件、档案等；最高层可针对重大课题或决策需求，由专家介入提供定制化的知识图谱问答和深度分析报告。这样的分级安排既能让服务更有针对性，也能实现档案资源的差异化利用。

　　第二，完善用户参与机制。知识图谱在自动构建过程中难免存在错误或遗漏，而实际使用的研究者正是最佳的勘误和补充来源。服务平台应设置便捷的用户反馈通道，定期对建议进行甄别处理，并将确认无误的内容更新到知识图谱中。通过这样的方式，用户不再是单纯的信息消费者，而能够共同参与到知识生态的建设中，逐渐形成一个良性互动、持续优化的知识共创社群。

　　4结束语

　　人工智能给档案馆档案管理信息化流程的优化带来了前所未有的机遇，其在数据自动化处理、知识挖掘与智能服务等方面的应用显著提升了档案管理的效率。然而，档案馆也应清醒认识到，当前人工智能的应用仍面临档案数据化程度不足、算法可信度存疑、知识转化机制不健全等挑战。未来，档案馆应在标准建设、人机协同、服务创新等方面持续发力，推动档案资源从“数字化”走向“知识化”，从“保管型”转向“智慧服务型”，最终实现档案事业在数字化时代的价值重塑与高质量发展。

主要参考文献

　　［1］武笑笑.人工智能时代政府档案管理模式的转型升级策略［J］.山西档案,2024(11):144-146.

　　［2］田丽杰.基于人工智能的档案数智库构建与业务赋能模式研究：以智慧医疗档案数智库为对象［J］.档案管理,2025(3):80-84.

　　［3］戴旸,唐亮亮,李佳轩.人工智能生成内容（AIGC）驱动下的智慧档案建设研究：应用场景、风险挑战与解决路径［J］.档案学研究,2025(2):111-120.

　　［4］宋艳.新形势下基层政府档案管理优化措施探讨［J］.兰台内外,2025(13):43-45.

　　［5］陈丽萍.新时期提升档案馆档案管理工作水平的探究［J］.办公室业务,2025(10):81-83.