［摘要］随着读者服务内容和方式日益多元化，图书馆传统的读者服务管理模式已经难以满足发展的需要。在智慧图书馆建设不断深化的过程中，探索人工智能赋能图书馆读者服务管理的路径是实现读者服务管理模式革新、适应多元服务管理要求的重要内容。文章通过分析人工智能赋能图书馆读者服务管理的优势、面临的挑战以及具体的路径，旨在为构建基于人工智能的图书馆读者服务管理新模式提供理论参考与实践指导。

　　［关键词］人工智能；图书馆；读者服务；服务管理

　　0引言

　　随着信息技术的快速发展和读者需求的不断变化，图书馆读者服务的内容由传统的图书借阅服务向信息服务、个性化服务和智能化应用方向转变［1］。从供给端来看，图书馆以智慧图书馆建设为契机，积极利用信息技术掌握并满足读者在服务效率和效果方面的需求。作为新一代信息技术中的关键性技术，人工智能成为图书馆提高读者服务供给效率的重要抓手，而如何赋能图书馆读者服务管理是图书馆重点研究和需要解决的问题。

　　1人工智能赋能图书馆读者服务管理的优势

　　1.1精准分析读者需求

　　传统服务管理模式下，图书馆主要根据图书流通数据、读者调查、馆内观察与访谈等方式掌握读者的服务需求［2］。这种有限的读者需求信息获取渠道难以支撑图书馆读者服务的精准化开展。人工智能的引入，为图书馆精准分析读者需求提供了有力支撑。在该技术的支持下，图书馆可以对管理系统中的读者数据（基本信息、借阅权限、借阅历史）、图书数据（图书基本信息、图书库存信息和图书状态）、借阅记录数据（借阅详情、操作记录）、预约数据（预约人、预约时间、预约状态）、电子资源数据等与读者服务需求相关的数据进行深度分析，进而掌握读者群体和个体的需求动态，为图书馆开展针对性的服务活动提供信息参考。

　　1.2高效响应读者需求

　　在传统服务管理中，图书馆对读者需求的响应以人工为主，在掌握读者需求后，会通过调整流程、开展专项服务活动、优化管理系统等方式加以响应，不仅效率低，而且周期较长。人工智能凭借其具有的精准分析和自适应能力可以高效地响应读者的需求［3］。一方面，人工智能可以在识别读者提出的续借、预约等需求的基础上自动触发后续所有相关流程，使需求信息在较短的时间内传递给相关人员，促使其做出相应的响应行为；另一方面，人工智能可以在预测读者需求的基础上提示相关人员提前做好准备工作，使原本滞后、被动的响应行为变为提前、主动的响应，减少读者获得服务的等待时间。

　　1.3创造多样化服务体验

　　传统管理模式下，图书馆为读者提供的服务项目相对有限，各项服务内容也较为单一。在当前读者需求多元化的背景下，人工智能为图书馆创造多样化的服务体验提供了技术支持。首先，人工智能改变了读者服务方式。借助强大的数据处理、模式识别和内容交互能力，人工智能促使读者服务方式由标准化、批量化向可定制、可交互的方向转变。基于对需求信息的分析，人工智能可以自动生成并向读者推送虚拟的专题书架、热点知识图谱，以及即时性的学术快报。如此一来，读者就从被动地选择有限的服务转变为主动地提交个性化服务需求。其次，人工智能可以通过交互的方式引导和帮助读者找到自己真正的需求点，并予以回应［4］。例如，读者在不确定自己需要什么样的文献时，可以咨询人工智能服务工具，并在交互过程中逐步明确自身需要的文献内容。最后，人工智能满足了读者的个性化服务需求。除在现有的服务框架内获取相应的项目外，读者还可以根据自己的需求向人工智能服务工具提出个性化的问题。读者即使没有明确的需求，也可以通过与人工智能的交互，获得一些有趣、有价值的内容。例如，读者闲来无事时，可以咨询人工智能最近可以参加的学术交流活动或者更新的图书资料清单，以获取最新的动态信息。

　　2人工智能赋能图书馆读者服务管理面临的挑战

　　2.1读者需求数据获取和使用难度大

　　人工智能赋能图书馆读者服务管理的关键是数据。当前，读者需求信息普遍表现出分散、零碎、异构等特征，增加了图书馆获取和使用数据的难度，进而制约人工智能赋能效果。首先，需求数据分散且隐蔽。读者有关文献借阅、信息咨询、数字资源获取、阅读推广、学术交流等方面的服务需求多分散在不同系统或者同一系统的不同功能模块中。并且，部分数据隐藏在读者检索路径、资源浏览时长、咨询互动内容以及活动参与频次等内容中，缺乏明确的数据标签，隐蔽性较强，只有通过深度调查和挖掘才能够获取［5］。在这种情况下，人工智能应用中就面临需求数据不全面的挑战，导致服务供给出现偏差。其次，需求数据结构多样。图书馆读者服务需求数据既包含借阅数量、检索关键词、访问频率等结构化数据，也包含咨询记录、读者评价、活动反馈以及在线互动内容等半结构化或非结构化数据。这种数据结构不一致的情况增加了人工智能在需求分析方面的难度，即需要先对数据的结构进行处理，再进行分析。而在数据结构处理过程中，会因规则不清晰等问题出现错误的结果，进而干扰人工智能的分析与判断。最后，需求数据不精准。在图书馆掌握的需求数据中，除部分以明确的数字形式呈现外，还有相当一部分是以文字描述、图片资料或音视频的形式存在。在分析这些主观性和模糊性强的内容时，人工智能会出现解读偏差，影响准确性。

　　2.2智能服务场景适配能力偏弱

　　图书馆读者服务既包括文献借阅和检索咨询等基础业务，也包括数字资源利用指导、阅读推广、学术交流等其他知识服务业务，不同业务对应的服务场景存在差异。当前，人工智能在读者服务管理中的应用模式较为单一，与多元服务需求对应的差异化场景的适配性较差，影响了读者的智能化服务体验。第一，智能服务供给的针对性不足。在读者服务管理中，部分人工智能工具以标准化流程和固定的模式运行，遇到读者提出较为复杂或需求指向不够明确的内容时，容易出现回答泛化、推荐内容针对性不强等情况，影响服务的精准度。尤其是在涉及学术咨询或深层次阅读指导等服务场景时，人工智能无法提供针对性、专业性的支持。第二，智能服务的场景覆盖面不足。基于人工智能技术开发的智能服务多集中于基础服务供给方面，对其他知识服务业务的涵盖明显不足。在这种情况下，人工智能的应用更多地停留在事务性的服务方面，对读者深层次服务需求的支持较为欠缺。同时，在开发智能服务功能时，对读者特定场景下的需求缺乏深入、细致的研究，导致智能服务未覆盖场景下的所有需求，影响部分读者的智能服务体验。第三，智能服务的衔接性不足。基于人工智能构建的智能服务系统多围绕单一业务功能实现展开，并没有对与该业务功能相关的流程和内容进行同步开发，导致智能服务中存在较多的“断点”。例如，在智能服务系统中，读者通过智能检索获得相关结果后，无法在同一界面直接了解馆藏定位和提交借阅申请。

　　2.3技术应用不足

　　人工智能赋能图书馆读者服务管理的过程中需要有稳定的资金、技术、人才等资源作为支撑。但是，在当前的环境中，图书馆缺乏足够的资源来支撑人工智能技术的应用。一方面，资金有限。由于每年可用的资金有限，图书馆无法持续性地投入资金支持人工智能技术的应用。这使得一些关于人工智能应用的想法和方案缺乏资金支持，未能转化为实际的效果。有限的资金也降低了图书馆对读者服务管理的关注度，使得每年分配到此方面的资金少之又少，难以保证正常的系统维护、设备更新。另一方面，专业技术力量不足。图书馆多以外包的方式，将人工智能在读者服务管理方面的应用承包给外部主体，内部缺乏专业技术力量负责应用研究与推广。而外部主体对图书馆读者服务需求和场景的掌握不够全面，所开发的系统和功能难以满足实际的需求，只有经过多次沟通和调试，才能够勉强达到要求。显然，这种专业技术力量不足的情况限制了人工智能的应用。

　　3人工智能赋能图书馆读者服务管理的路径

　　3.1整合读者需求数据

　　为确保人工智能能精准地赋能读者服务管理，图书馆需要对读者需求数据进行整合，使原本分散、隐蔽的数据得以统一呈现和准确使用。第一，搭建统一的平台。图书馆应以读者服务为导向，开发专门的数据管理平台，用于获取和分析读者的需求数据。在此基础上，应将已有的业务管理系统、门禁系统、自助借还系统、数字资源访问平台和学术交流平台统一接入该平台，实现跨系统数据的互联共享，使原本分散在不同系统中的读者需求数据得以汇聚和使用［6］。另外，要在平台中增加读者服务需求调查功能，以便图书馆根据人工智能应用情况开展专项、精准的调查，及时掌握读者的需求信息。此外，平台还应支持与其他图书馆的互联互通，以便通过数字化、信息化方式获得更多的读者需求数据，提高数据获取的体量和代表性。第二，统一数据格式。图书馆需要结合相关标准和服务管理实际，制定统一的数据编码规则、标签体系、元数据标准及数据接口格式，使不同系统产生的数据能够实现兼容和互通。技术层面，可借助数据清洗、数据转换和语义标注等方式对文本、图像和音视频等非结构化的数据进行结构化处理，提升数据的一致性和可分析性［7］。第三，提高数据精度。在日常服务管理中，图书馆要注意持续训练人工智能工具精准识别数据的能力。例如，可以将读者咨询记录、资源使用反馈和服务管理中的典型数据样本纳入人工智能模型训练过程中，通过不断补充的真实服务数据，提高人工智能识别文字、图片、音视频中数据的精度。此外，要继续完善人机结合的数据质量管理方法，除使用人工智能工具对数据进行预处理外，还要安排专门的人员对处理结果进行审核和复查，纠正处理不当的数据。此外，也可以探索不同人工智能工具之间的交叉验证，以提高数据识别的精度。

　　3.2强化智能服务场景适配能力

　　当前，智能服务场景适配能力不足的主要原因是人工智能应用场景过于单一，未根据读者服务需求进行差异化的设计。对此，要持续强化智能服务的场景适配能力，使其能够为读者提供与特定需求场景相匹配的智能服务。首先，以需求为导向开发智能服务模块。智能服务功能设计中应充分考虑不同读者服务场景的实际需求特点，再通过思维导图确定每个服务场景对应的内容和智能服务实现路径，使多样化的服务需求都有针对性的智能服务接口［8］。例如，针对文献借阅中的文献检索、馆藏定位、借阅办理、到期提醒等服务场景，可先细化出检索结果智能筛选、馆藏位置自动指引、在线借阅申请辅助填写以及借阅状态自动化提示等智能服务内容，再针对每项内容设计具体的实现路径，使智能服务能够精准对接读者的需求。对于一些新服务场景，可在正式应用前，邀请部分读者或者图书馆内部人员进行测试，以检验功能与场景的适配程度，在确保功能运行稳定和准确后，再进行大规模的应用推广。其次，逐步扩大智能服务场景覆盖面。针对当前覆盖面不足的问题，应在持续巩固基础事务性服务智能化的基础上，逐步推动人工智能在数字资源利用指导、阅读推广、学术交流等知识服务业务中的应用，逐步实现智能服务全覆盖。同时，应结合读者的实际情况不断细化服务场景中的需求点，进而推动已有智能服务内容升级，以覆盖新的场景。例如，在阅读推广服务中，可将智能服务延伸到个性化阅读主题推荐、文献延伸阅读提示等方面，以满足读者在选择阅读主题和确定阅读深度方面的需求；在学术服务方面，可将智能服务延伸到相关文献资料的汇总与分析方面，以满足读者快速、精准获取某一领域研究内容的需求。最后，提高智能服务衔接性。便捷、高效、精准是读者在图书馆服务方面的共性需求。为确保读者能够在智能服务过程中获得这些体验，图书馆要不断提高智能服务的衔接性，即将关注点放在读者获取服务流程的智能化方面［9］。例如，智能服务检索不能只停留在智能化检索方面，而应向后延伸到检索到相关资源后的馆藏定位、借阅申请提交等后续服务获取步骤方面，使读者在检索到相关文献资料后能够快速定位和借阅这些资料。

　　3.3加大人工智能应用资源投入力度

　　为提高人工智能在图书馆读者服务管理中应用的效果，应持续加大相关资源的投入力度。第一，强化资金支持。图书馆要持续拓宽资金获取渠道，以获得更多的资金用于支持人工智能的应用。在年度预算安排中，要合理预留智能化建设的专项经费，用于支持读者服务管理方面的功能开发与优化以及硬件设备更新。同时，图书馆要结合读者服务管理工作开展的实际情况，合理规划人工智能应用的方向和重点，并加强对资金使用情况的管理，使有限的资金创造出最大的价值。第二，持续增强专业技术力量。在读者服务管理工作日益精细化的背景下，图书馆应重视人工智能应用的技术支持工作。除通过招投标方式获得外部强大技术力量支持外，图书馆还要组建和壮大内部专业技术团队，负责人工智能工具的日常运行维护、功能优化升级和应用推广工作。同时，内部专业技术团队要加强与外部合作机构的技术沟通交流，确保读者服务管理方面的需求信息能够被这些机构全面接收和准确理解，提高人工智能应用的精准性［10］。例如，在开发重点功能时，内部技术团队要与外部合作机构的人员进行面对面的深入交流，系统梳理实际需求、典型应用场景和可能存在的问题，并将最终形成的结论写入功能开发方案，作为人工智能应用的基本参考。而在实际开发中，双方还要保持动态的沟通交流，及时纠正存在的偏差，确保在最短的时间内实现预期的功能。

　　4结束语

　　在当前读者服务区域多样化的背景下，人工智能在推动图书馆读者服务管理能力提升方面展现出明显的优势。但是，人工智能的应用面临着读者需求数据获取和使用难度大、智能服务场景适配能力偏弱、技术应用资源有限等现实挑战。对此，应将整合读者需求数据、强化智能服务场景适配能力和加大人工智能应用资源投入力度作为人工智能赋能图书馆读者服务管理的主要路径。通过这种多路径的协同推进，可以逐步深化人工智能在读者服务管理中的应用，扩大服务的覆盖范围，满足智慧图书馆建设中读者服务管理方面需求分析精准化、需求响应高效化和服务体验多样化的要求。

主要参考文献

　　［1］邹凯,谭欣宇,傅立云,等.数据要素视角下AI赋能图书馆读者服务优化路径研究［J］.知识管理论坛,2025(5):397-414.

　　［2］宗影.AI赋能高校图书馆智慧服务创新策略［J］.知识经济,2025(35):45-47,51.

　　［3］马跃平.人工智能驱动图书馆服务链协同创新机制研究［J］.江苏科技信息,2025(19):51-54,60.

　　［4］冯秀丽.基于共生理论的高校图书馆读者服务与AI技术协同的模型构建与策略分析［J］.唐山学院学报,2025(3):98-104.

　　［5］孙雅蒂.人工智能下的高校图书馆读者服务创新［J］.华东纸业,2025(5):93-95.

　　［6］张华静,李坤明,杨君.数智驱动背景下的图书馆服务模式创新研究［J］.江苏科技信息,2025(4):87-91.

　　［7］佟良.人工智能赋能高校图书馆服务创新实践［J］.漯河职业技术学院学报,2023(5):86-89,97.

　　［8］刘雨丽.以读者借阅数据为基础的高校图书馆服务策略研究［J］.产业与科技论坛,2025(24):257-258.

　　［9］张鑫.具身智能技术驱动下的公共图书馆读者服务研究［J］.河南图书馆学刊,2025(12):53-55.

　　［10］邹凯,谭欣宇,傅立云,等.数据要素视角下AI赋能图书馆读者服务优化路径研究［J］.知识管理论坛,2025(5):397-414.