“互联网 +”背景下档案管理模式智能化转型研究

首页 > 学术论文库 > 经管论文 “互联网 +”背景下档案管理模式智能化转型研究

2026-05-19 09:36:09 来源：作者：liunanfang

摘要：当前，档案管理信息化建设虽有成效，但海量数据“休眠”、业务系统壁垒和服务供需错位等问题依然存在。

［摘要］当前，档案管理信息化建设虽有成效，但海量数据“休眠”、业务系统壁垒和服务供需错位等问题依然存在。“互联网 +”背景下，档案管理模式的智能化转型，要建成全要素集成的档案数据资源体系、人机协同的档案业务运行机制以及知识导向的用户服务交互场景。文章针对档案数据价值挖掘不足、系统联通存在壁垒、服务供给滞后等现实问题，提出重塑以知识增值为导向的资源组织体系、构建全域覆盖的业务数据协同治理机制以及建立融合业务的主动化服务供给模式的实践路径，旨在推动档案事业实现高质量的现代化转型。
［关键词］“互联网 +”；档案管理模式；智能化转型

0 引言

近年来，新一代信息技术已成为重塑社会生产方式与治理结构的基础力量，档案作为记录历史、传承文明与服务社会的重要载体，其管理范式面临着从传统实体管理向现代化数据治理转型的紧迫任务。当前，档案管理信息化建设虽然在数字化扫描与基础数据库建设方面取得了一定成效，但大多仍停留在将实体档案电子化的初级阶段，海量档案数据还处于“休眠”状态。《中华人民共和国档案法》明确要求“提高档案信息化建设水平”“推动档案数字资源跨区域、跨部门共享利用”。这为档案事业的现代化发展提供了法律遵循与方向指引。在此背景下，将“互联网 +”思维融入档案管理全流程，探讨如何利用智能技术打破传统业务局限，将简单的数字化资源转化为可计算、可推理的知识资产，并构建人机协同的新型业务运行机制，已成为档案部门不得不面对的课题。

1 “互联网 +”背景下档案管理模式智能化转型的基本要素

1.1 全要素集成的档案数据资源体系
档案管理模式要实现智能化转型，首先必须构建一个全要素集成的档案数据资源体系。传统的档案管理信息化建设主要强调“数字化”，也就是通过扫描、录入等方式将纸质或实物档案转化为数字图像或文本。然而，在智能化时代，仅仅拥有数字化的“副本”还不够，智能算法和计算模型无法直接理解缺乏语义标注的图像或非结构化文本。因此，智能化转型要求档案资源从“数字化”进一步迈向“数据化”。研究指出，档案数据化是档案部门以用户和业务需求为导向，将数字档案资源转化为可阅读、可分析、可处理的档案数据资源的过程［ 1 ］。从本质上看，构建档案数据资源体系，就是通过技术手段降低信息层级，使其转化为能够被智能系统抓取和运算的各种数据单元。只有当档案资源具备这种“数据化”特征，它们才能在复杂的网络环境中自由流动，为后续的智能挖掘提供原始“燃料”。

1.2 人机协同的档案业务运行机制

档案管理模式迈向智能化的第二个关键要素是建立符合智能时代特征的人机协同业务运行机制。随着“互联网 +”的不断深入，档案数据的生成速度不断加快，传统完全依赖人工处理的业务模式已难以满足。此时，单纯增加人力已无法解决效率低下的问题，必须引入智能机器作为档案业务的新型参与主体，重新构建人与机器在档案工作中的分工与协作关系。在智能化管理模式下，机器逐渐承担起数据采集、分类筛选、内容提取乃至初步鉴定等具备一定认知能力的任务。研究指出，在“人工智能（Artificial Intelligence,AI）+”模式下，AI 在操作层面处于主导地位，而人在价值取向和方向把控上进行监督、校正和引导［2］。建立人机协同机制不仅是提高档案管理效率的现实选择，还是应对档案业务复杂性、实现智能化管理的必由之路。

1.3 知识导向的用户服务交互场景

在“互联网 +”环境中，用户获取信息的方式已发生显著变化，他们更希望直接获得能解决实际问题的知识内容或经过分析提炼的结果。在空间维度，服务场景应融合虚拟现实、数字孪生等技术，在网络空间中打造虚实结合的交互环境。马仁杰等在研究中将这种新型管理空间称为“智慧档案空间”，由实体管理空间、数据管理空间、知识管理空间和叙事管理空间四部分组成［3］。在该场域中，用户与档案之间的互动是一种沉浸式的体验与交流。在内容维度，服务场景应具备知识加工与输出的能力。例如，当用户检索某位历史人物时，系统能自动生成其生平轨迹、社会关系网络以及相关事件的时间轴。服务空间和服务内容的高互动化趋势，本质上体现了档案服务理念从“以档案为中心”向“以用户需求为中心”的转变。因此，档案管理模式应具备感知用户隐性需求的能力，并能将档案资源转化为知识服务的生产力，从而在“互联网 +”生态中重塑档案服务的竞争优势与社会价值。

2 “互联网 +”背景下档案管理模式智能化转型的现实样态

2.1 档案数据资源的深层价值挖掘不足

在“互联网 +”浪潮的强力推动下，档案管理信息化建设虽然在数字化副本的积累上取得了显著成效，但在数据价值的深层转化方面仍明显滞后，面临 “广度有余、深度不足”的现实困境。研究指出，当前智能化技术的应用具有“五定五不定”的特点，其中“应用范围确定而内容不确定”“应用主体确定而能力不确定”的问题尤为突出［4］。这意味着，尽管档案管理部门已明确要利用智能技术，但在具体挖掘内容、如何提升数据处理能力等方面仍处于探索阶段。这种浅层次的应用导致大量档案数据处于“休眠”或“半休眠”状态，资源的潜在价值未能充分转化为社会治理或文化服务效能，造成了极大的资源浪费。与此同时，历史档案数据清洗与标准化工作滞后，也成为制约价值深度挖掘的重要因素。许多旧档案存在格式不统一、元数据缺失甚至信息错误等问题。如果将这些“脏数据”直接投入智能模型，不仅难以得到高精度结果，还可能造成误导性输出。目前，档案管理部门在推进数据治理时仍缺乏面向语义层面的深度解析工具，更多依赖人工进行简单著录，档案数据的转化效率偏低。

2.2 档案业务系统的数据联通存在壁垒

在“互联网 +”背景下，数据的高效流动与互联互通是实现档案智能化管理的前提条件。然而，当前档案管理体系中系统间的“数据壁垒”依然严重，成为制约档案管理智能化发展的主要因素。在实际工作中，办公自动化（Office Automation,OA）系统、各类业务系统与档案管理系统往往由不同厂商开发，遵循的标准和接口不同。由于缺乏统一的数据治理架构，前端业务系统生成的电子文件及元数据在向档案系统流转的过程中常出现格式不兼容、数据丢失或元数据字段不匹配等问题，影响档案数据的完整性、真实性。这种“信息孤岛”现象在行政体系中尤为明显。档案管理部门与其他职能部门之间存在天然的“部门墙”，各自的数据封闭在内部系统中，档案管理部门难以及时获取具有归档价值的数据。虽然国家层面正推动档案目录数据的汇聚，但全文数据与深层知识数据的共享机制尚不健全。不同地区、不同层级的档案馆使用的软件系统差异巨大，数据结构各异，导致全国范围内难以形成一张真正互联互通的“档案数据网”。

2.3 档案服务供给与用户需求错位

在“互联网 +”时代，用户的使用习惯和信息获取方式发生了根本变化。人们更倾向于即时、精准、个性化的知识型服务，而传统档案管理部门仍以“全宗”为基础、以“查阅”为主要形式提供服务，二者之间存在明显的供需错位。此外，档案服务的交互方式相对滞后，也是出现这种错位的重要原因。调研显示，目前我国多数档案机构在社交媒体等新平台的应用上仍停留在单向的信息发布与科普阶段，缺乏与用户的实时互动，未能激发公众参与档案管理活动的积极性［5］。用户期待的是一种类似“智能助手”的服务体验，能够用自然语言提问并即时获得反馈，或在移动端随时获取个性化的档案内容推送。然而，现实中的档案服务界面简单，功能单一，缺乏对用户行为数据的分析能力，无法基于兴趣偏好实现主动精准推荐。档案资源虽然丰富，但未能有效融入公众的数字生活空间。档案管理部门常常面临“门前冷落”的尴尬局面，服务的社会效能远未发挥出来。

3 “互联网 +”背景下档案管理模式智能化转型的实践路径

3.1 重塑以知识增值为导向的资源组织体系

档案管理模式智能化转型的首要任务是优化档案资源的组织方式，即从以实体保管和数字化副本存储为核心的“保管模式”，向以内容挖掘与知识增值为核心的“资源运营模式”转变。首先，档案管理工作者需要跳出以“案卷”和“文件”为单位的传统界限，深入档案内容的信息单元层面进行重组与再造。这要求档案管理部门主导建立一套基于语义分析的资源处理标准。在实践中，应借助自然语言处理等智能技术对档案全文进行深度解析，从文本中自动提取时间、地点、人物、机构、事件等实体信息，实现档案内容的语义结构化。其次，应建立符合档案行业特征的领域知识本体。档案数据具有强凭证性和历史语境依赖性，不同于一般互联网信息。档案管理部门需要构建专门的术语表与分类体系，规范不同来源、不同年代档案中同一概念的表达差异，实现异构数据的语义对齐。通过这种深度语义组织，档案资源将从无序的“数字堆砌”转变为有序的“知识仓库”。当产生业务需求时，系统便能自动聚合、提炼数据并生成具备上下文关联的知识集合。

3.2 构建全域覆盖的业务数据协同治理机制

智能化转型要求档案管理部门角色发生根本性转变——从传统意义上的“守门人”转向数据治理的“规则制定者”和“全过程监督者”。首先，应将档案管理标准与规范“前置”嵌入各类业务系统的顶层设计和运行环节。档案管理部门应主动参与电子政务系统、企业资源计划（Enterprise Resource Planning,ERP）系统、办公自动化系统等数据源头的规划与建设，在系统设计阶段明确归档范围、元数据捕获方案及数据封装格式，确保每一份具有保存价值的文件在生成之初就具备合规的“归档基因”。其次，要建立基于数据流的跨部门协作架构。档案管理部门应建立统一的数据交换标准与验证协议，通过技术手段打破部门间的数据壁垒，实现档案数据在不同系统间的顺畅流转与实时归集。最后，借助智能监测工具对各业务系统生成的归档数据进行实时质量评估，一旦发现数据质量下降或归档滞后的情况，就及时向业务端发出预警并提出整改建议。通过这种制度化与技术化相结合的协同治理，档案管理部门能够有效汇聚分散的数字资源，形成标准统一、质量可控的档案数据湖，彻底破解“信息孤岛”难题，为智能化档案管理提供高质量的数据保障。

3.3 建立融合业务的主动化服务供给模式

档案服务的智能化不仅仅在于“更高效”，更在于“更懂用户”。首先，档案管理部门应实施精准化的用户画像策略。通过后台构建动态的“用户兴趣模型”，可将用户群体细分为行政决策者、工程技术人员、学术研究者等不同类型，并为各类群体标注特定的需求标签。借助数据挖掘技术，让档案系统具备“理解用户”的能力，实现从“管理档案实体”向“管理用户需求”的转变。其次，应部署算法驱动的知识智能推送机制。根据已建立的用户画像与业务场景上下文，档案系统可配置智能推荐算法，当用户在业务系统中启动某项流程或浏览特定内容时，系统能自动推送历史案例、政策依据、图纸资料或相关数据报告等内容。郑慧等指出，档案馆应利用推荐算法主动为用户提供个性化的档案信息服务，包括档案检索、档案报告及虚拟展览等［5］。通过这种算法驱动的推送策略，档案管理部门能够将“沉睡”的档案转化为“活跃”的知识情报，实现服务供给与用户需求的精准匹配与动态共振［6］。

4 结束语

档案管理模式的智能化转型，是顺应数字化时代发展趋势、提升档案治理效能的必然选择。随着人工智能、大数据、云计算等技术的不断进步，档案工作逐步从“数字化存储”迈向“智能化管理”，从“死档案”走向“活知识”。未来，档案工作将更加深入地融入社会生产、政府治理和文化传承的各个领域。档案管理部门不仅要持续探索技术与业务的深度融合模式，还应不断完善人机协同机制，强化知识服务能力，推动档案资源从静态记录向动态知识生产转型。只有这样，档案资源才能真正成为支撑社会进步、助力决策创新和延续文化记忆的重要力量，在智慧社会的建设进程中发挥不可替代的作用。