［摘要］目前，高校人事档案信息化管理存在数据深度利用不够、服务交互方式单一、业务协同程度较低和内容生成依赖人工等问题。而大模型技术通过知识图谱构建实现档案数据的关联分析，依靠智能辅助系统提升管理人员的自然语言交互与检索能力，利用数据协同机制打通跨系统业务流程，通过内容智能生成减少人工撰写工作量。基于此，文章通过分析高校人事档案信息化管理现状及存在的问题，探索基于大模型的高校人事档案信息化管理路径，并提出相应的保障策略，以此推动人事档案管理朝着智能化方向发展。

　　［关键词］大模型；高校人事档案；信息化管理；知识图谱；自然语言交互

　　0引言

　　教育数字化转型是推动高等教育高质量发展的重要驱动力，人事档案作为记录教职工成长轨迹与能力素质的重要载体，其管理水平直接关系到高校人力资源配置效率。当前，部分高校虽已建立人事档案管理电子化工作框架，但在数据价值释放、服务模式创新、系统协同整合等方面仍存在提升空间。大模型技术的快速发展给档案管理变革带来了新的可能，如何将这一技术工具融入档案管理实践，构建适应数字化时代要求的档案管理体系,成为高校信息化建设需要解决的问题。

　　1高校人事档案信息化管理现状

　　高校人事档案信息化管理经历了从纸质档案向电子档案转型的发展过程，已基本构建起以档案管理系统为核心的信息化工作框架。多数高校借助档案数字化扫描把历史纸质档案转成电子文件，还配备了专业的档案管理软件，实现了档案电子化存储与基础检索功能，这种做法在一定程度上改变了档案保管的物理环境要求，也缩短了档案查阅所需的时间。

　　档案管理人员依靠信息系统来完成档案收集登记、分类整理以及权限设置等日常工作，当校内其他部门或领导需要调阅档案信息时，通常由档案管理人员代为查询并反馈结果。部分高校在档案管理信息化建设中引入了人脸识别技术，用于档案借阅身份验证，采用电子签章来替代传统纸质签字盖章的流程，增强了档案利用的便捷性。现阶段，高校人事档案信息化管理呈现出电子化程度逐步提高、管理流程初步规范、服务方式有所创新的基本特征，为后续智能化升级奠定了基础。

　　2高校人事档案信息化管理存在的问题

　　高校人事档案信息化管理虽已取得阶段性成果，但实际运行过程中仍暴露出诸多深层次矛盾。档案数据仅停留在表层应用，内部检索与咨询响应模式无法满足复杂的管理需求，业务系统之间的数据流转存在着梗阻情况，档案材料编制需要投入大量人力成本。这些问题制约了档案管理效能的进一步提升。

　　2.1档案数据利用深度不足，知识挖掘能力薄弱

　　高校人事档案包括教职工学历背景、工作经历、科研成果、教学评价等海量信息，但现有系统只是把这些数据用于档案存储与简单查询，并未充分挖掘档案信息之间的内在关联，档案管理部门无法从存量数据中提炼出人才队伍结构特征、发展趋势、能力图谱等决策支持信息，学校在制订人才引进计划、学科梯队建设方案时缺少数据支撑。档案中所记录的教师成长轨迹、职业发展路径等信息未能转化成可供参考的知识资源，人事部门开展人才评价、岗位匹配时依然主要依靠经验判断而非数据分析结果。档案数据属于高校人力资源管理的基础资产，其潜在价值还没有得到系统性开发，知识挖掘工具缺失造成档案信息难以转化为管理智慧［1］。

　　2.2档案服务交互方式单一，辅助决策能力不足

　　人事部门在办理职称评审、岗位聘任、退休手续等业务时，现行模式要求档案管理人员依据申请内容逐一检索系统并人工反馈结果。当业务办理中需要查询“近五年获得过哪些教学奖励”或“符合副教授评审条件的材料是否齐全”等信息时，系统无法识别自然语言表达的查询意图，只能依靠管理人员逐项核对后手工答复，工作耗时且容易出现遗漏。档案管理人员在处理不同类型业务时，所需的档案材料范围和审核标准各有差异，现有系统缺少依据业务类型自动匹配所需材料清单的功能，管理人员只能凭经验判断，存在材料遗漏或重复索取的风险。档案管理工作整体处于被动响应状态，业务节点触发的材料准备提示、政策更新提醒等主动服务功能不完善，制约了档案管理效能的进一步提升［2］。

　　2.3档案业务协同程度低，跨系统融合存在壁垒

　　高校人事档案管理涉及组织人事部门、教务系统、科研管理平台、财务系统等多个业务领域，各系统分别记录了教职工任职信息、教学工作量、科研项目、薪酬数据等相关内容。档案系统和其他业务系统之间缺少有效的数据交换机制，档案管理人员在归档教师年度考核材料时需要分别登录教务系统导出授课记录、从科研系统提取论文清单、向财务部门索取工资明细，之后再把这些分散的数据经手工整理后录入档案管理系统。

　　业务系统的数据更新无法自动同步到档案管理系统，当教师的职务职称出现变动时，档案管理人员只能等到人事部门发送通知后才修改档案信息，数据的时效性很难得到有效保障。跨系统业务办理场景中数据重复采集现象很普遍，如教职工申报项目或参加评审时需要反复提供*案已有证明材料，系统之间的“数据孤岛”不仅增加了管理成本，还影响了业务办理效率［3］。

　　2.4档案内容生成依赖人工，自动化水平有待提高

　　人事档案中的个人简历、考核评语和工作鉴定等文字材料一般是由档案管理人员依据业务部门提供的原始信息来撰写，这会占用大量的人力资源。档案管理人员编制教职工履历表时，要从入职登记表、历年考核表和职称评审材料中提取关键信息，再按照规定格式整理成文章；撰写年度考核综合评语时，需要综合教学评价、科研成果和服务贡献等多方面内容，形成客观评价意见。档案材料的质量审核环节也依靠人工逐项核对，档案管理人员要检查材料是否齐全、信息是否准确以及格式是否规范，审核过程烦琐还容易出现遗漏；档案转递过程中要编制档案材料目录清单，手工核对实体档案与电子档案的一致性，只有确认档案完整之后才能办理转出手续，档案内容生成与质量管控的自动化程度较低，影响了档案管理效率。

　　3基于大模型的高校人事档案信息化管理策略

　　针对当前高校人事档案管理中存在的数据利用处于浅层、服务交互趋于单向、系统协同出现碎片以及内容生成依靠人工等现实问题，大模型技术为档案管理创新提供了可行路径，借助知识图谱构建、场景化自然语言交互平台部署、数据流打通以及内容智能生成等策略，可以推动档案管理从基础信息化向智能化转型。

　　3.1构建档案知识图谱，实现档案数据深度关联与智能分析

　　高校可以运用大模型的知识抽取能力，从人事档案中提取教职工学历信息、工作履历、科研成果、教学经历等实体要素，并识别这些要素之间的师承关系、合作关系、任职关系等语义关联，进而形成以人员为核心节点的档案知识图谱。同时，利用大模型来理解档案文本中的专业术语与学术表述，把非结构化的考核评语、工作鉴定转化成可计算的知识节点，建立起教师成长路径、学科团队结构、科研合作网络等多维度的知识关系网络。档案管理部门可通过知识图谱追溯某一学科领域的人才梯队演变进程，分析不同研究方向师资配置方面的具体状况，为学校制定人才引进策略提供有力的数据支撑［4］。

　　3.2构建场景化自然语言交互平台，优化档案服务

　　高校可以基于大模型开发档案自然语言查询平台，使档案管理人员可以用日常语言描述档案查询需求而不用掌握系统操作规则。大模型可通过理解用户输入的自然语言问题，把“我需要准备哪些材料申报教授职称”这样的模糊表述转化成对档案数据库的精确查询指令，进而检索出相关的学历证明、科研成果、教学评价等档案材料清单［5］。例如，当档案管理人员为教职工查询“过去三年承担过哪些科研项目”时，大模型不仅会列出项目名称，还会补充项目级别、承担角色、结题情况等关联信息。

　　另外，高校还可以利用该平台解决档案政策咨询类的问题，结合档案管理规定与用户具体情况给出个性化解答，减少档案管理人员应对重复性咨询的工作量。大模型具备的上下文理解能力有助于该平台在多轮对话中持续了解用户需求，当管理人员补充提问“这些材料是否满足评审条件”时，该平台能调取评审标准进行对比分析并反馈结果，有效提升档案管理人员的业务办理效率与服务质量。

　　3.3打通业务数据流，实现人事档案与校务系统智能协同

　　高校需要建立大模型驱动的数据协同机制,使人事档案系统能够智能识别并整合来自教务、科研、财务等业务系统的数据。例如，可利用大模型理解不同业务系统的数据语义，把教务系统中的“授课学时”和档案系统中的“教学工作量”进行映射关联，同时自动提取科研管理平台中的论文发表记录，并将其转化为档案归档所需的格式规范。当教师在科研系统中完成项目结题时，大模型能够识别这一业务事件并触发档案系统的数据同步流程，把项目成果信息更新到该教师的档案记录中，避免档案管理人员手工采集数据。

　　另外，高校可利用大模型的跨系统数据校验功能比对档案信息和业务系统数据的一致性，当发现人事系统中的职称变动记录与档案中的任职材料存在差异时自动生成提示信息，以此帮助档案管理人员及时修正存在的错误。高校还可通过大模型构建数据协同层，确保教职工在办理业务时所提交的电子材料能够被档案管理系统进行智能解析并归入对应的档案类别，从而减少跨系统重复填报现象，形成业务办理与档案归档的管理闭环。

　　3.4开发档案智能生成功能，实现材料自动撰写与质量审核

　　高校可以利用大模型的文本生成功能开发档案材料智能撰写工具，让系统依据档案数据库中的结构化信息自动生成个人简历、工作鉴定等标准化文档。大模型在收到生成履历表的指令之后，可从档案记录中提取教职工教育背景、工作经历、职务变动等信息，按照档案管理规范格式要求组织成完整的履历文本，以避免档案管理人员逐项填写的重复劳动。

　　另外，高校还可以利用大模型综合分析教师年度考核数据、教学评价结果、科研产出情况，为档案管理人员生成客观、准确的考核评语初稿。档案质量审核环节，可以借助大模型识别档案材料中的信息缺漏、格式错误以及逻辑矛盾等问题，如果发现某教师履历表中任职时间和考核记录不相符，就自动标注疑点并提示人工复核。

　　4高校人事档案信息化管理保障策略

　　基于大模型的高校人事档案信息化管理策略需要配套的保障体系支撑才能落地实施。技术支撑体系能为系统运行提供基础设施方面的保障，专业人才队伍是推动信息化管理的核心力量，管理制度规范可为档案信息化建设提供制度框架，三者共同构成档案信息化管理的支撑体系。

　　4.1完善技术支撑体系，确保系统稳定运行

　　高校需要建立大模型运行所需的算力资源保障机制，通过配置图形处理单元（Graphics Processing Unit,GPU）服务器集群或者采购云计算服务，为模型训练与推理提供必要的计算支持，以此确保档案自然语言查询平台、知识图谱构建等应用能够稳定响应用户所提出的各类请求。大模型的部署要考虑数据安全与隐私保护方面的要求，高校应当采用本地化部署方案或者选择符合数据安全标准的私有云平台，从而避免人事档案敏感信息在公有云环境中进行传输与存储。

　　档案数据作为大模型训练的基础素材，其质量直接影响模型应用的效果，所以高校要建立档案数据质量监测机制，定期清洗历史档案中的错误记录与重复数据，以此为模型提供准确的训练样本。大模型技术迭代速度比较快，高校应当建立模型版本管理与更新机制，依据应用场景的实际需求选择合适的模型规模与参数配置，在模型升级过程中做好应用功能的兼容性测试，避免因技术更新影响档案管理业务的连续性，进而形成技术支撑的长效保障体系。

　　4.2加强专业人才培养，提升信息化应用能力

　　高校要组织专题培训，帮助档案管理人员理解自然语言处理、知识图谱等技术概念，掌握大模型应用的基本原理与操作方法，学习档案自然语言查询平台使用与配置方法、知识图谱维护方法、智能生成内容审核要点等实用技能。培训内容应结合档案管理实际业务场景设计案例教学，让档案管理人员能判断何时需要人工干预模型生成结果，知晓如何通过优化系统提示词来提高问答准确性，了解如何处理模型无法识别的特殊档案材料。

　　高校需要培养既懂档案管理业务又熟悉信息技术的复合型人才，通过内部轮岗或者外部引进等方式来充实档案管理信息化团队，让团队成员能够参与系统需求分析、功能设计、应用优化等全流程工作。档案管理部门要建立和信息技术部门的协作机制，在系统运维、故障排查、功能升级等环节形成技术支持通道，保证档案管理人员遇到技术问题时能获得及时响应，逐步形成人机协同的工作模式，使技术工具真正服务于档案管理实践。

　　4.3完善管理制度规范，保障信息化有序推进

　　高校应当制定大模型应用于人事档案管理的专项管理办法，明确档案数据用于模型训练的范围与条件，规定智能生成内容的审核流程和责任主体，确立档案信息与业务系统数据交换安全标准。例如，在管理制度中界定大模型在档案工作中的辅助定位，明确哪些环节可由系统自动完成，哪些环节必须保留人工审核，避免因过度依赖技术工具导致档案质量风险。

　　此外，高校应当建立档案信息化应用的绩效评价机制，设置档案数据质量等评价指标，定期评估大模型应用对档案管理效率与服务水平的实际影响，依据评价结果调整技术方案与管理策略。档案管理部门需要完善数据安全管理制度，规定档案数据访问权限分级标准，建立大模型应用过程中的数据使用记录与审计机制，防止档案信息在智能处理中出现泄露或滥用情况。

　　5结束语

　　大模型为高校人事档案信息化管理提供了知识图谱构建、场景化自然语言交互、业务数据协同以及内容智能生成等多种应用路径，借助技术、人才、制度三方面保障机制的配套建设，可以推动档案管理从信息化向智能化转型。未来，随着多模态大模型技术的不断发展，档案管理会实现图像、文本、音视频等多类型材料的统一智能处理，档案管理工作将更加智能化与精准化，档案数据会深度融入高校治理与决策体系并为高等教育高质量发展提供坚实的数据支撑。

主要参考文献

　　［1］庞海燕.高校人事档案数字化发展面临的问题及对策研究［J］.兰台内外,2024(22):13-15.

　　［2］志伟,赵宪珍,刘晓艳,等.高校学生人事档案管理工作常见问题分析及应对策略研究［J］.北京档案,2024(6):49-52.

　　［3］吴伟莹.大数据背景下高校人事档案管理模式创新分析［J］.办公室业务,2024(9):122-124.

　　［4］丁成,彭思弋,彭晨.信息化背景下高校人事纸质档案数字化管理的创新路径［J］.造纸装备及材料,2025(7):160-162.

　　［5］陈刚.基于AI大模型的高校人事档案信息数据挖掘研究［J］.江苏科技信息,2024(2):107-110,124.