基于人工智能的高校檔案管理數字化建設策略

摘 要：隨著信息技術的飛速發展，高校檔案管理面臨著數字化轉型的迫切需求?；谌斯ぶ悄芗夹g的檔案管理數字化建設，是推動高校檔案管理現代化、智能化和便捷化的有效途徑，能夠賦能檔案管理全流程，通過智能化識別、分類、編目、檢索和利用檔案管理各環節，全面提高檔案管理的效率和服務水平，為高校檔案資源的永續利用和傳承注入新的活力。文章以高校檔案管理數字化建設中的人工智能技術應用為切入點，探討人工智能促進檔案管理智能化變革的實施路徑以及給高校檔案工作帶來的挑戰，以期為高校檔案管理提供一定的參考借鑒。

關鍵詞：人工智能；高校檔案管理；數字化建設

中圖分類號：G271 文獻標識碼：A

伴隨著人工智能技術的發展，人工智能在各領域的應用日益廣泛，為高校檔案管理的數字化建設提供了全新的發展契機。傳統檔案管理方式存在信息存儲效率低、檢索速度慢以及管理成本高等問題，而人工智能技術的引入不僅能夠有效提升檔案管理的精度和效率，還能實現智能化、自動化的服務功能，從而為高校教學、科研和行政決策提供更加精準的數據支持。同時，在大數據和云計算的推動下，人工智能技術能夠通過圖像識別、自然語言處理和數據挖掘等手段，實現檔案內容的深度分析和結構化管理，從根本上優化檔案資源的利用價值。此外，高校檔案管理的數字化轉型也能促進信息安全體系的完善，針對高校檔案智能化的加密與防護策略，能夠顯著降低泄露信息和數據丟失的風險?？傊?，人工智能技術賦能檔案管理的探索是教育信息化發展的重要一環，其潛力不可估量。

一、人工智能在高校檔案管理數字化建設中的應用

1.智能分類與標引

檔案管理的主要任務是對大量檔案開展科學分類和標引，以便后續查閱與管理，但傳統的管理分類方法主要依賴人工操作，費時費力且易出現疏漏。而人工智能技術，尤其是自然語言處理（NLP）和機器學習的應用，使得檔案管理的智能分類與標引成為可能?；谡Z義分析和圖像識別技術，人工智能能夠對檔案內容展開深度解析，自動識別文本、圖片、音頻及視頻等多模態數據，并對數據的主題、時間、地點和人物等提取關鍵特征，可以為檔案生成準確的元數據標簽。以高校的教學檔案為例，人工智能可以幫助管理人員快速識別課程名稱、教師姓名和學期等信息，并根據既定分類規則自動歸檔。此外，深度學習算法的自我優化能力還能不斷提高分類的準確性和標引的精確度，解決因檔案數量龐大導致的分類難題。智能分類與標引的另一顯著優勢是對復雜檔案關聯性的深度挖掘。人工智能可以通過知識圖譜技術自動構建檔案之間的關聯網絡，為后續的綜合分析和管理提供便利。

2.智能檔案查詢

高校檔案管理不僅需要妥善保存檔案，還需確保使用者能夠高效檢索所需內容，但一般的查詢方式大多是固定的分類目錄，操作煩瑣且靈活性不足，而人工智能的引入，使得檔案的查詢過程更為快捷和精準。首先，人工智能搭載自然語言處理技術，可以實現多種形式的查詢，包括關鍵詞搜索、語義搜索以及語音搜索，用戶只需輸入簡單的語句，系統即可根據語義匹配技術，自動識別用戶的實際需求，并快速返回相關結果。例如，高校管理人員輸入“2019年畢業生就業情況”，系統即可提取所有相關檔案，包括文字記錄、統計表格和圖片等；其次，人工智能技術支持個性化推薦功能。其可以基于用戶的歷史查詢行為和偏好，預測可能感興趣的檔案，并主動提供相關建議，不僅優化了用戶體驗，還提高了檔案的利用效率。此外，結合深度學習技術的智能查詢系統還能夠支持跨語言和跨學科的檔案檢索，以滿足國際化高校的檔案管理需求。

3.智能檔案修復

高校檔案保存了大量具有歷史價值的紙質、影像和數字檔案，這些檔案因年代久遠或技術落后而受到損壞。人工智能技術在檔案修復中的應用，可以有效解決人工修復的局限性，大幅提高修復效率。比如，在紙質檔案修復方面，計算機視覺技術能夠檢測檔案中的破損、污漬和褪色區域，并據此生成與原檔案內容一致的修復方案。針對褪色文本，人工智能會通過分析字體形態和文檔背景，對文字重新渲染，使檔案恢復到原始狀態。對音視頻檔案，人工智能則會利用降噪技術、畫質增強技術等修復受損文件。例如，針對聲音模糊的錄音檔案，AI能夠通過語音識別與合成技術，重構音頻內容。同時，深度學習模型還可根據圖像識別修復舊視頻畫面，將低分辨率的影像升級為高清版本，使年代久遠的視頻檔案可以得到保存。人工智能還具有恢復和重建數字檔案的功能。對被誤刪或損壞的電子文件，人工智能算法可以結合數據恢復技術還原檔案內容，為高校保存珍貴的數字信息提供有力保障。

4.智能檔案安全

檔案的安全性是高校檔案管理的核心任務之一，而人工智能技術在安全防護中的應用，為保護高校檔案提供了全新的解決方案。一方面，人工智能可以通過區塊鏈技術實現檔案數據的分布式存儲。區塊鏈的每個數據塊都會“打上”獨特的加密標識，確保檔案在傳輸和存儲過程中的安全。同時，區塊鏈技術的不可篡改性也可防止檔案內容被惡意篡改；另一方面，在日常管理中，人工智能可以實時監控檔案系統的運行狀態，基于異常檢測算法，人工智能能夠識別系統中的異常活動，對未經授權的訪問或惡意攻擊及時發出警報，阻止潛在風險的發生。搭載了人臉識別和生物特征認證技術的檔案管理系統可以進一步精確識別訪問者身份，增強檔案訪問的安全性。此外，針對數據被泄露問題，人工智能的加密算法能夠確保檔案內容在傳輸和共享過程中的安全性，當高校在向外部機構提供檔案信息時，人工智能會主動對數據加密，并限制文件的訪問次數與時間，以確保信息的合理使用。

二、基于人工智能的高校檔案管理數字化建設所面臨的挑戰

1.數據安全與隱私保護

在高校檔案管理的數字化建設中，學生、教職工及校務的大量信息會被存儲、處理和傳輸，如何保障這些數據的安全與隱私已成為重要問題。一是高校檔案中包含大量敏感信息，如學生成績、教師科研成果及個人身份信息等，這些信息一旦被泄露或遭遇惡意攻擊，將會對學校及其師生帶來威脅。因而必須建立嚴格的數據安全措施，確保信息存儲、傳輸和處理過程中的安全性。二是隱私保護是數據安全領域的一個核心要素。在數字化管理過程中，人工智能系統需要對大量個人信息展開深度分析和處理，而這些信息通常涉及個人隱私，因而如何在學生成績評估、學籍信息管理等環節確保數據利用效率的同時，防止個人隱私被泄露是檔案管理數字化需要面對的難題，而現有的隱私保護技術，如數據脫敏、差分隱私等，雖然能夠在一定程度上減輕風險，但其在實際應用中的效果和效率仍需要進一步驗證和優化。三是隨著數據量的不斷增加，如何高效地數據備份與恢復，以應對數據丟失或損壞的情況也是一項亟待解決的難題。

2.技術設備設施與系統集成

人工智能技術的應用離不開強大的硬件支持和軟件系統。在高校檔案管理的數字化建設中，如何選擇適當的技術和設備設施，并將各種設備設施和系統無縫集成是一個重要問題。首先，人工智能技術對硬件的要求較高，需要高校投資購買高性能的計算、存儲以及網絡設備設施等，以支撐數據的高速處理和傳輸，但是部分高校面臨資金不足的窘境，導致硬件設備設施不足；其次，高校檔案管理系統通常涉及多個子系統，包括學生信息管理系統、教師信息管理系統及資源管理系統等，人工智能的引入前提需要這些系統能夠實施數據交換與協作，以提供更加個性化、智能化的服務。然而，現有高校檔案管理系統大多為獨立運行，系統間的兼容性差、集成度低，容易造成數據孤島現象，不利于人工智能技術的引入；最后，隨著人工智能技術的不斷發展，如何在高校檔案管理中引入合適的人工智能技術，確保所選技術與學校的實際需求、現有設備設施以及系統兼容也是一大挑戰。

3.人員培訓與能力建設

現有檔案管理人員的技術素養與數字化建設要求之間存在顯著差距。首先，傳統的檔案管理多以紙質檔案和基礎電子化操作為主，而人工智能技術的應用要求管理人員具備一定的編程基礎、數據分析能力，使得許多管理人員在面對新技術時感到力不從心，但現有的培訓內容未能充分覆蓋該領域的核心技術和理論知識，導致管理人員在實際工作中難以有效應對各種新問題；其次，人工智能相關知識更新迅速，傳統的培訓方式較難滿足相關知識快速更新的需求，管理人員可能還沒學會原來的知識，新的技術內容就已出現，容易陷入“學得慢、用得少”的循環之中，進而影響數字化建設的效率與成果；最后，高校對檔案管理人員的數字化能力培訓力度較弱，缺乏必要的學習平臺和實踐機會，導致其能力難以持續提升。

4.人工智能算法的優化與迭代

人工智能技術在檔案管理中的應用，主要依賴機器學習、自然語言處理等算法來展開數據分析、模式識別和信息檢索。然而，現有的人工智能算法仍存在許多不足，因而如何對算法實行優化和迭代是提高檔案管理智能化水平的關鍵。首先，人工智能算法在處理自然語言和非結構化數據時存在一定的局限性。高校檔案中不只有文字資料，還涉及圖片、視頻等多種形式的數據，但現有的人工智能技術對于圖像識別、視頻分析等非結構化數據的處理能力相對較弱，限制了人工智能在檔案管理中的全面應用；其次，雖然人工智能可以實現自動化的檔案分類、檢索和查詢，但在復雜的文檔結構和跨學科領域的檔案管理中，現有算法的準確性和智能化程度仍有待提高，甚至在一些特殊情況下，人工智能可能會出現誤判或遺漏，影響檔案管理的精確性和可靠性。因而在推動基于人工智能檔案管理數字化建設的過程中需要高校結合實際需求，探索創新的算法模型，提高人工智能系統對高校檔案多樣化數據的適應性和處理能力。

三、基于人工智能的高校檔案管理數字化建設實施路徑

1.頂層設計與規劃

首先，高校檔案館的數字化建設要展開頂層設計與整體規劃。綜合考慮檔案管理的需求與技術發展趨勢，通過系統化、前瞻性的設計，使數字化建設在保障安全性與前瞻性的基礎上穩步推進。同時，學校應結合實際情況和國家政策要求，制定階段性發展目標和可行性實施路徑，將傳統檔案管理模式與人工智能技術深度融合，并構建智能化檔案管理平臺，以推動檔案信息的全流程數字化。在此過程中，應建立專門的檔案管理數字化領導小組，加強對資源的統籌規劃與分配，為項目實施提供保障；其次，科學編制項目預算，確保技術引進、設備設施更新和數據遷移等所需資金充足。此外，要引入第三方評估機制，對數字化建設的規劃方案展開可行性分析，以便及時調整優化。

2.基礎設備設施建設

數字化檔案管理建設依賴完善的基礎設備設施建設，是整個系統的運行載體與核心保障。首先，高校需全面升級硬件設備設施，部署高性能服務器、智能終端和大容量存儲器，以滿足海量的數據存儲與高速處理需求。同時，搭建覆蓋全校的高速網絡，確保各部門檔案數據傳輸的穩定性與實時性；其次，重點打造智能化檔案管理平臺。平臺建設要集檔案采集、存儲、查詢與分析功能于一體，需支持自然語言處理、圖像識別等人工智能技術，實現對紙質檔案的自動化掃描與數字化存儲，提高檔案管理的智能化水平；最后，高校還需構建多層次的安全防護體系。從數據加密、訪問權限管理到網絡安全監測，全面提升檔案管理的安全性，并盡量配備災備系統，實現檔案數據的實時備份與恢復能力，以便有效應對突發性數據風險。

3.專業人才培養

高校檔案管理數字化建設的順利推進離不開專業人才隊伍的支撐，因而高校需注重培育專業人才。首先，高校應制訂專門的培訓計劃。為檔案管理人員提供人工智能技術基礎知識和實踐技能的系統培訓，并引入線上與線下相結合的教學模式，助力管理人員掌握智能化平臺操作、數據分析工具使用等實用技能；其次，與高校科研院所和企業合作，推動檔案管理與人工智能技術的學術研究與實踐轉化。比如，高校與企業合作開設檔案管理相關課程，將前沿技術與管理方法納入教學體系，為學校檔案管理數字化建設儲備復合型人才；最后，建立長期的人才激勵機制，并設置崗位晉升、項目獎勵等條件吸引優秀人才。與此同時，可以組織學術交流會和技術研討活動，促進檔案管理人員與人工智能領域專家之間的跨界合作，助力檔案管理工作向專業化、智能化方向邁進。

4.數據互聯共享

在檔案管理數字化建設過程中，數據的互聯共享是實現高校檔案資源價值最大化的關鍵。一方面，高校要推動檔案數據的標準化建設。建立統一的數據規范與接口協議，通過區塊鏈技術實現數據的可信存儲與追溯，構建安全可靠的共享機制，以確?？绮块T、跨平臺的數據共享順暢無阻；另一方面，利用人工智能技術，構建跨平臺檔案數據整合系統。結合知識圖譜技術，打破不同部門檔案信息之間的壁壘，實現數據的聯動與資源共享，為校內科研、教學和管理提供強有力的支持。此外，還需加強校際、校企之間的合作與交流，共同建設實訓基地，將檔案數據與社會需求對接，提高檔案信息服務社會的能力。

四、結語

總之，高校檔案管理數字化建設是一項系統性工程，需要從頂層設計、基礎設備設施、人才培養以及數據互聯共享等多方面深入探索，在人工智能技術的助力下，高校檔案管理將迎來更加高效與智能的未來。但在實施過程中，高校也需關注隱私保護、技術倫理等問題，確保數字化建設在合法合規的前提下有序推進。通過統籌規劃、穩步實施，高校必將打造出高效、智能且具有可持續發展能力的檔案管理體系，為教育事業的長遠發展提供堅實保障。

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作者單位：漯河職業技術學院

作者簡介：楊悅（1988—），女，漢族，河南信陽人，本科，館員，研究方向：檔案管理。