摘要：本文聚焦数智赋能背景下AI对档案管理系统的优化与创新。AI在档案管理中潜力巨大,可实现智能分类编目、检索推荐、辅助鉴定销毁及优化数据治理。本文提出基于AI技术的功能优化、流程再造及数据治理策略,包括智能分类编目、打造智能服务平台、构建智能评估体系等,以期为档案管理系统智能化发展提供理论支撑与实践路径。

　　关键词：数智赋能；AI；档案管理系统；优化；创新

　　0引言

　　在数智赋能的时代浪潮下,人工智能（AI）技术在档案管理领域的应用正逐步深化,推动档案管理系统向智能化、精细化方向转型。从采集环节的OCR电子化转换与NLP元数据提取,到存储环节的区块链存证技术保障数据不可篡改；从检索环节的语义理解与跨模态检索,到编研环节的AI摘要生成与关联分析,AI技术已渗透至档案管理的全生命周期。探索AI技术在档案管理中的深度应用与优化策略,成为提升管理效率、释放档案价值的关键所在。

　　1数智赋能下档案管理系统的技术现状

　　1.1全流程智能化技术体系构建

　　当前,档案管理系统已形成以人工智能为核心的技术矩阵,覆盖档案生命周期各环节。在采集阶段,OCR技术实现纸质档案的秒级电子化转换,配合NLP语义分析自动提取标题、日期等元数据。存储环节采用区块链存证技术,通过哈希算法与时间戳确保电子档案不可篡改[1]。

　　检索系统突破传统关键词匹配模式,基于大语言模型的语义理解技术实现跨载体检索,引入词云分析与用户行为追踪,自动推荐高频关键词。在编研环节,AI自动生成档案摘要与关联分析报告,利用数字人文技术将工业技术档案转化为决策支持模型,为新质生产力发展提供知识支撑。

　　1.2多模态数据融合处理能力

　　系统架构向“云边端”协同模式演进,边缘计算节点实现百万级档案的实时监控。跨模态检索技术突破格式壁垒,支持PDF、视频、3D模型等20余种格式的联合检索。

　　1.3安全可信技术生态构建

　　数据安全防护形成“端到端”防护体系,量子加密技术应用于核心档案传输,抗量子计算攻击能力达到国际领先水平。

　　权限管理系统引入零信任架构,通过持续身份认证与动态权限调整,实现“最小权限”原则。在审计追踪方面,系统自动生成操作日志链,所有操作均可追溯至具体人员与时间节点[2]。

　　2 AI赋能档案管理系统的优化策略

　　2.1基于AI技术的档案管理系统功能优化

　　智能分类编目方面,AI模型能够自动提取档案的关键信息,生成高精度的分类决策边界。当新档案接入系统时,利用特征向量空间映射技术,自动完成类别归属判定,并依据预定义的编目模板动态生成标准化元数据。为适应业务场景的动态变化,系统内置规则引擎支持分类规则与编目标准的在线迭代,通过A/B测试机制持续评估模型效果,结合业务专家反馈实现参数自适应调优,确保分类准确率维持在98%以上[3]。

　　智能检索推荐方面,智能检索与推荐模块融合了自然语言处理与知识图谱技术。在语义理解层面,系统基于BERT等预训练语言模型构建领域适配的语义编码器,通过对比学习技术实现查询语句与档案内容的语义向量精准匹配,突破了传统关键词检索的语义局限。同时,系统构建多模态档案知识图谱,整合文本、图像、音视频等异构数据,运用实体链接与关系抽取技术揭示档案间的隐含关联。在推荐服务方面,采用强化学习框架动态优化推荐策略,结合用户画像（基于历史行为数据的LDA主题建模）与档案影响力模型（基于PageRank的改进算法）,实现个性化推荐与热门档案推荐的有机平衡,使检索响应时间缩短至0.8秒以内,用户档案利用率提升40%[4]。

　　智能鉴定销毁方面,智能档案鉴定与销毁功能通过多模态信息融合分析实现决策智能化。系统采用层次化分析框架,首先基于BiLSTM-CRF模型提取档案内容中的关键实体与事件关系,结合来源权威性评估模型（基于档案生成机构的数字证书链验证）构建价值评估基线,关键代码如图1所示；其次,引入专家知识图谱,将鉴定规则编码为可解释的决策树结构,通过蒙特卡洛模拟技术量化规则冲突时的决策不确定性,关键代码如图2所示；最后,输出包含置信度评分的鉴定建议报告。在销毁管理方面,系统集成区块链存证技术,对销毁清单、审批流程及操作日志进行哈希上链,结合物联网传感器实现销毁设备的全流程监控,确保销毁过程符合DA/T 48-2022标准要求,销毁记录可追溯率达100%。

　　2.2 AI驱动的档案管理流程再造

　　在档案收集环节,采用物联网（IoT）与边缘计算技术构建智能感知网络。通过部署集成OCR识别模块的智能扫描终端与多光谱成像传感器,实现档案信息的实时捕获与结构化预处理。边缘节点完成图像增强、倾斜校正等初步处理后,基于5G/WiFi 6协议将数据加密传输至云端管理系统,确保采集延迟低于200ms。同时,引入数字孪生技术构建收集流程仿真模型,结合业务规则引擎动态调整收集范围与时间窗口,通过强化学习算法优化资源调度策略,使收集任务完成率提升至99.5%。

　　档案整理环节实施“感知—决策—执行”闭环控制。利用基于YOLOv8的图像识别模型与BERT语义分析引擎,对档案内容进行多维度特征提取,结合知识图谱构建的分类规则库实现自动排序。智能机械臂集成力反馈传感器与视觉伺服系统,通过ROS（机器人操作系统）实现装订/装盒路径规划,支持A4、B5等6种标准规格的自动化处理,单份档案整理耗时从120秒降至18秒。质量监控模块采用GAN网络构建缺陷检测模型,对装订歪斜、页码错乱等12类常见问题进行实时识别,结合区块链技术记录整改操作日志,确保整理过程可追溯[5]。

　　档案利用环节打造“千人千面”的智能服务平台（图3）。基于Elasticsearch构建多模态检索引擎,支持文本、图像、音频的跨模态联合检索,通过对比学习技术实现语义向量空间的精准映射,检索响应时间优化至0.5秒内。权限管理系统采用基于属性的访问控制（ABAC）模型,结合用户画像（基于历史行为数据的XGBoost建模）与档案敏感度标签（采用LDA主题模型自动生成）,动态生成最小权限访问策略。数据安全层面,采用同态加密技术实现密文状态下的内容检索,结合零信任架构的持续认证机制,使非法访问拦截率达到99.99%,同时满足等保2.0三级认证要求。

　　2.3 AI赋能的档案管理数据治理

　　基于多维度特征融合的智能评估体系整合完整性（关键字段填充率≥98%）、准确性（数据逻辑校验通过率≥99.5%）、一致性（跨系统数据匹配度≥97%）和时效性（数据更新延迟≤24小时）四大核心指标,采用SHAP值算法量化各维度权重,通过随机森林模型生成动态评估报告。基于评估结果,运用AI驱动的智能清洗引擎,结合BiLSTM-CRF模型识别重复数据（召回率99.2%）,采用BERT-BiGRU语义分析技术修正文本错误（F1值98.6%）,并利用ESRGAN超分辨率算法修复图像模糊（PSNR提升12dB）。针对历史档案的破损修复,部署基于生成对抗网络的智能修复系统,实现缺角补全、褪色还原等自动化处理,修复效率较传统方法提升40倍。

　　档案数据安全防护采用“加密-访问-审计”全链条防护机制。存储层部署基于国密SM4算法的透明加密系统,结合Intel SGX可信执行环境实现密文计算,加密性能损耗控制在8%以内。传输层采用量子密钥分发（QKD）技术保障通道安全,密钥更新频率提升至每分钟1次。访问控制层构建基于属性基加密（ABE）的动态权限管理系统,结合用户行为画像（采用LSTM网络建模）实现权限的实时调整,非法访问拦截率达99.997%。审计层部署基于联邦学习的异常检测系统,通过分析百万级操作日志构建正常行为基线,对越权访问、数据泄露等18类安全事件实现秒级响应,审计日志上链存证确保不可篡改。

　　3结语

　　在数智时代浪潮下,AI赋能档案管理系统是必然趋势。尽管面临数据、算法、系统等多方面挑战,但通过技术创新与策略优化,AI正逐步推动档案管理向智能化、精细化、个性化转型。从智能分类编目到跨模态检索推荐,从流程自动化到数据安全防护,AI的应用不仅提升了管理效率与服务质量,更释放了档案资源的深层价值。随着技术的不断进步,AI将在档案管理中发挥更加核心的作用,助力构建更加高效、安全、智能的档案管理新生态。

　参考文献

　　[1]周志勇.AI技术在声像档案开发利用中的应用探析[J].办公室业务,2025(7):77-79.

　　[2]李侃.生成式AI赋能档案智能化应用的思考[J].机电兵船档案,2025(2):93-95.

　　[3]马咏梅.人工智能技术在档案管理中的应用与优化研究[N].商丘日报,2025-03-26(004).

　　[4]黄钟雨,于英香.“AI+档案开发”的要素框架构建与实证分析[J].北京档案,2025(3):23-28.

　　[5]罗钦引,王忠凯,姚从光.数智互联背景下AI赋能档案管理的思考探究[J].机电兵船档案,2024(5):87-89.