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新时期档案管理理论与实践探析
Analysis of Theory and Practice of Archives Management in the New Era

能识别图像的能力在不断提升，对图像特征的抓取能力甚至已经超越人类，但是
在文字处理方面，对于语义、场景和关系的理解则不尽如人意，相关技术还需不
断探索。就档案信息内容而言，人工智能应用拓展空间也比较大。中国人工智能

较多应用于历史档案、文书档案、病历档案和会计档案等。相比之下，国际应用
人工智能的档案类型更加丰富，一些专门档案或者特殊类型电子档案管理中都可
见人工智能技术的应用。例如，法律科技公司 Everlaw 基于 AI 技术，实现对海
量诉讼档案的查询，律师们可以在短时间内检索包括音视频、电子邮件、图片在

内的上百万份文件，节约时间成本。又如，斯坦福大学通过人工智能技术实现多
种方式的邮件内容检索，将应用扩展至电子邮件管理。
（二）应用档案业务环节有待深化和集成
一方面，应用业务环节有待深化。目前，档案部门倾向于将人工智能技术应

用于劳动重复性较高、自动化程度较高、档案信息和数据量较大、对电子档案四
性保障要求较高的环节，但在档案分类中却鲜见人工智能技术的有效应用。但国
际已经有成功应用案例，如澳大利亚新南威尔士州档案馆利用人工智能技术，将
大量非结构化的政务数据进行分类。此外，国际还将 AI 技术应用于自动化记录

保存、自动索引、元数据分类、筛选涉密或涉及隐私信息等多个环节。另一方面，
集成性综合应用较为缺乏。现阶段，人工智能技术在中国档案管理“收管存用”
各个环节中的应用往往是零散的，缺少集成性的整体方案。例如，内蒙古自治区
档案馆仅将人工智能技术应用于提升查档效率和精度，福建省档案馆仅应用人工

智能技术助力开放审核工作。实际上，非集成性应用人工智能技术极易导致档案
数据在业务运行过程中出现数字连续性断裂，进而带来数据安全风险或管理成本
的增加。
（三）应用缺少与档案管理原则的深度融合

知识图谱、模式识别、自然语言处理、生物特征识别等各种技术在中国档案
领域已经得到较为普遍的应用，但是从整体上来看，往往更加偏重于工具性的应
用，而非真正实现档案管理原则与人工智能技术的深入结合。这也是目前的最大
制约因素。档案管理实际上是一项十分讲究方法和原则的业务活动，如何将档案

管理的理论和方法与人工智能技术的应用进行有效融合，仍需深入探索。例如，
现有应用人工智能的档案鉴定方法往往是基于算法和内容，包括识别重复内容或
出现频次等，虽有一定成效，但是如何将档案鉴定的核心理论（如职能鉴定）有

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