從數(shù)字化到智慧化：人工智能時(shí)代高校檔案管理的轉(zhuǎn)型路徑

摘 要：高校檔案管理借助人工智能正在實(shí)現(xiàn)從數(shù)字化到智慧化轉(zhuǎn)型。轉(zhuǎn)型過程中面臨資源結(jié)構(gòu)散亂、服務(wù)場景單一、數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)和人才斷層等挑戰(zhàn)。通過加強(qiáng)資源結(jié)構(gòu)化與標(biāo)準(zhǔn)化治理、拓展智慧利用場景、完善風(fēng)險(xiǎn)防控體系和提升數(shù)智融合能力，構(gòu)建高效、安全、開放的智能檔案治理體系。

關(guān)鍵詞：數(shù)字化；智慧化；人工智能；高校檔案

在人工智能技術(shù)迅猛發(fā)展的背景下，高校檔案管理正面臨前所未有的變革契機(jī)。近年來，國家相繼出臺(tái)了《“十四五”全國檔案事業(yè)發(fā)展規(guī)劃》《教育信息化2.0行動(dòng)計(jì)劃》《關(guān)于推進(jìn)實(shí)施國家文化數(shù)字化戰(zhàn)略的意見》等政策文件，明確提出要推動(dòng)檔案工作實(shí)現(xiàn)數(shù)智轉(zhuǎn)型，并強(qiáng)化人工智能等技術(shù)的集成應(yīng)用[1]。然而，相較于政府和企業(yè)檔案部門的數(shù)字化實(shí)踐，高校在檔案智慧化進(jìn)程中仍處于起步階段，相關(guān)研究不足、技術(shù)路徑模糊、應(yīng)用場景有限。為此，有必要進(jìn)一步系統(tǒng)分析大模型技術(shù)與高校檔案工作的適配性，梳理典型應(yīng)用路徑與場景，探討檔案資源的智能治理、知識(shí)轉(zhuǎn)化與高效服務(wù)的實(shí)現(xiàn)機(jī)制。

1 人工智能驅(qū)動(dòng)下高校檔案管理智慧化轉(zhuǎn)型的走向

1.1 高校檔案管理的數(shù)智轉(zhuǎn)型已成發(fā)展共識(shí)

進(jìn)入21 世紀(jì)后，“數(shù)據(jù)—信息—知識(shí)—智慧”的遞進(jìn)模型被廣泛引入檔案學(xué)研究，強(qiáng)調(diào)檔案價(jià)值隨著處理深度而不斷“增值”。近年來，國家層面的戰(zhàn)略文件頻頻聚焦“數(shù)智轉(zhuǎn)型”，把人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算列為檔案建設(shè)的關(guān)鍵支撐，要求高校在師生服務(wù)、科研管理和文化傳承等場景中整體推進(jìn)數(shù)字升級。與此同時(shí)，智慧校園建設(shè)迅速擴(kuò)展，電子公文、在線教學(xué)與科研儀器實(shí)時(shí)記錄日益龐雜，傳統(tǒng)以部門為單元的歸檔模式顯得力不從心：數(shù)據(jù)格式五花八門，元數(shù)據(jù)口徑互不兼容，跨系統(tǒng)檢索常?！坝袡n難找”[2]。在這種背景下，人工智能的應(yīng)用逐漸成為解決信息孤島的主要路徑。大語言模型、知識(shí)圖譜等新工具擅長語義對齊與數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，可在原始數(shù)據(jù)尚未完全結(jié)構(gòu)化時(shí)提前介入，幫助完成概念抽取、主題還原與價(jià)值評估，為后續(xù)治理壓縮時(shí)間與人力成本。各高校在實(shí)踐中普遍發(fā)現(xiàn)，只要統(tǒng)一元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、開放API接口并引入智能算法，檔案就能由分散的存取點(diǎn)轉(zhuǎn)變?yōu)榻y(tǒng)一的知識(shí)資源池，進(jìn)而支持教學(xué)決策、科研導(dǎo)航、文化傳播等多層次的需求。

1.2 人工智能技術(shù)嵌入檔案業(yè)務(wù)全流程

檔案從產(chǎn)生到利用大致經(jīng)歷收集、整理、鑒定、保管、開發(fā)五個(gè)階段。傳統(tǒng)流程以人工操作為主，速度和準(zhǔn)確率受制于人力投入。人工智能的逐步引入讓每個(gè)環(huán)節(jié)都出現(xiàn)了新的工作方式。第一，在收集與整理階段，大規(guī)模OCR結(jié)合版面分析能夠自動(dòng)識(shí)別紙質(zhì)文件中的文字、表格、印章與圖像，實(shí)現(xiàn)圖文分層存儲(chǔ)；對近期生成的電子記錄，則通過嵌入式腳本即時(shí)抽取題名、作者、時(shí)間等核心字段，保證“生成即規(guī)范”[3]。第二，鑒定與質(zhì)檢環(huán)節(jié)借助語義檢測模型，對涉密、敏感、重復(fù)或價(jià)值不足的材料進(jìn)行快速分級；系統(tǒng)會(huì)輸出“開放建議”“保密建議”等標(biāo)簽，供人工復(fù)核，大幅縮短傳統(tǒng)逐頁審核所需的時(shí)間。第三，在知識(shí)組織階段，檔案元數(shù)據(jù)被映射進(jìn)知識(shí)圖譜，實(shí)體間關(guān)系隨即形成可計(jì)算的網(wǎng)絡(luò)；向量檢索技術(shù)進(jìn)一步提高了語義匹配精度，使師生能夠用自然語言提問并得到上下文完整的結(jié)果包。第四，在開發(fā)與利用階段，智能助手根據(jù)用戶的檢索意圖動(dòng)態(tài)組合全文、圖像、表格與音視頻片段，呈現(xiàn)多維度、情境化的答案[4]。

1.3 智慧檔案建設(shè)推動(dòng)服務(wù)場景持續(xù)拓展

第一，面向“以學(xué)生為中心”的智慧校園治理，高校檔案的服務(wù)邊界正在被重繪，新場景不斷涌現(xiàn)。疫情防控期間，上海體育學(xué)院率先采用 AI 人臉識(shí)別與電子簽章，實(shí)現(xiàn)畢業(yè)檔案在線申請，查檔周期縮短至 3 個(gè)工作日。隨著區(qū)塊鏈電子憑證和數(shù)字水印技術(shù)的成熟，異地查檔、鏈上存證、即刻出證將成為常態(tài)，為國際交流與校友服務(wù)提供保障[5]；第二，在面向校長辦公室、科研管理部門的內(nèi)部服務(wù)中，檔案知識(shí)圖譜可與績效指標(biāo)系統(tǒng)對接，實(shí)現(xiàn)“可解釋”的數(shù)據(jù)支撐。例如，科研檔案知識(shí)網(wǎng)絡(luò)可實(shí)時(shí)展示跨學(xué)院的合作強(qiáng)度、關(guān)鍵學(xué)科演化路徑，為學(xué)科布局與資源投入提供量化證據(jù)；第三，高校檔案館擁有獨(dú)特的學(xué)術(shù)文化資源，可通過API與地區(qū)公共圖書館、博物館互聯(lián)互通。高校檔案以此融入城市數(shù)字文化空間，成為傳播學(xué)術(shù)精神與校園文化的新窗口[6]。

2 高校檔案智慧化轉(zhuǎn)型面臨的風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn)

2.1 檔案資源結(jié)構(gòu)散亂制約數(shù)據(jù)治理效能

高校檔案來自辦公室、教務(wù)處、科研平臺(tái)、財(cái)務(wù)系統(tǒng)等多條線，紙質(zhì)與電子并存，掃描格式五花八門，命名規(guī)則各自為政。檔案館為了便于保存，只能把收進(jìn)來的材料按來源先分堆，再靠人工拆分、編號、錄入。這種做法短期可行，長期卻帶來三個(gè)方面的問題：一是同一件事被拆成多條記錄，意義被割裂；二是各系統(tǒng)的字段不一致，難以合并分析；三是人工錄入量大、差錯(cuò)率高。想讓人工智能參與治理，首先要求數(shù)據(jù)字段統(tǒng)一、語義清晰，否則算法無法準(zhǔn)確判斷“誰是誰、事與事的關(guān)系”。目前不少高校剛制定元數(shù)據(jù)模板就推行系統(tǒng)上線，結(jié)果舊字段沒清理，新字段缺值嚴(yán)重，圖紙、音視頻又無規(guī)范標(biāo)注，導(dǎo)致模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)稀疏，智能檢索不準(zhǔn)、可解釋性差。只有先把紙質(zhì)卷宗補(bǔ)錄核心字段、電子材料統(tǒng)一命名規(guī)則、元數(shù)據(jù)對齊到同一張表，再建立跨系統(tǒng)映射關(guān)系，后續(xù)的智能分析與知識(shí)挖掘才有可依賴的“整塊地”。

2.2 智慧化服務(wù)場景單一影響用戶體驗(yàn)

高校常用的網(wǎng)上查檔和在線證明功能解決了“能辦事”的問題，卻沒解決“好辦事”的問題。師生如果想完整回顧一篇畢業(yè)論文，需要從選題系統(tǒng)導(dǎo)出任務(wù)書，再到教務(wù)平臺(tái)查中期檢查，最后到視頻庫找答辯錄像。界面跳轉(zhuǎn)多，文件格式不一，下載后還要手動(dòng)對齊時(shí)間順序，很耗精力。檔案系統(tǒng)本身的檢索多依賴關(guān)鍵詞和目錄，缺少語義聚合與可視化對比工具，無法把一件事的所有材料按時(shí)間線或主題進(jìn)行整合。教學(xué)研究人員希望調(diào)取歷屆畢業(yè)論文選題變動(dòng)情況，也只能靠“關(guān)鍵詞+人工篩選”反復(fù)嘗試，效率不高。文化宣傳部門想制作校史專題，需要同時(shí)調(diào)用照片、手稿、視頻等多種材料，由于存儲(chǔ)位置分散、分辨率不一致，整理成本居高不下。智慧場景過少直接導(dǎo)致兩個(gè)后果：一是用戶黏性下降，師生只在必須辦事時(shí)才登錄；二是檔案數(shù)據(jù)難以深入服務(wù)教學(xué)評估、科研統(tǒng)計(jì)與文化傳播，信息價(jià)值被嚴(yán)重低估。要改善現(xiàn)狀，需要圍繞典型業(yè)務(wù)鏈條，設(shè)計(jì)“一站式”聚合頁面，把文本、圖片、音頻、視頻按主題串聯(lián)，讓用戶能在一次查詢中看到完整內(nèi)容，并且支持結(jié)果導(dǎo)出和二次分析。

2.3 數(shù)據(jù)量激增易致數(shù)據(jù)泄露與內(nèi)容失真

隨著教學(xué)平臺(tái)、科研設(shè)備和辦公系統(tǒng)向檔案庫實(shí)時(shí)推送數(shù)據(jù)，信息量呈直線上升。接口越來越多，訪問頻次越來越高，攻擊面也隨之?dāng)U張。常見安全環(huán)節(jié)有三處短板：第一，補(bǔ)丁更新不及時(shí)。運(yùn)維人員往往把重點(diǎn)放在教務(wù)、財(cái)務(wù)主系統(tǒng)，對檔案庫的安全更新關(guān)注不夠，留下漏洞窗口。第二，權(quán)限劃分粗放。為圖方便，很多館員、老師共享同一賬號，造成越權(quán)訪問；一旦賬號被盜，攻擊者即可批量下載文件。第三，日志監(jiān)控不足。系統(tǒng)記錄只保留訪問時(shí)間和IP，缺少文件哈希值、下載次數(shù)等關(guān)鍵字段，事后難以溯源。更隱蔽的風(fēng)險(xiǎn)來自深度偽造技術(shù)。篡改后的視頻、音頻肉眼難辨，如果未經(jīng)核驗(yàn)就寫入模型訓(xùn)練集，模型會(huì)把假數(shù)據(jù)當(dāng)成真數(shù)據(jù)，最終影響決策。應(yīng)對之策需分級實(shí)施：源頭環(huán)節(jié)給文件打標(biāo)簽并加密存儲(chǔ)，接口采用雙因素驗(yàn)證與零信任設(shè)計(jì)；傳輸環(huán)節(jié)啟用TLS與動(dòng)態(tài)水印，對批量下載行為設(shè)置閾值告警；模型訓(xùn)練前對數(shù)據(jù)集做抽樣校驗(yàn)，引入深度偽造檢測工具剔除可疑樣本。多重屏障疊加后，即便出現(xiàn)單點(diǎn)故障，也能在鏈路其他節(jié)點(diǎn)及時(shí)發(fā)現(xiàn)并阻斷，避免“假數(shù)據(jù)—誤判—錯(cuò)誤決策”的鏈?zhǔn)椒磻?yīng)。

3 人工智能賦能高校檔案治理的實(shí)施策略

3.1 推進(jìn)檔案資源結(jié)構(gòu)化與標(biāo)準(zhǔn)化治理

高校先要把檔案資源的“底座”做扎實(shí)，否則再先進(jìn)的算法也難以施展拳腳。學(xué)校應(yīng)成立由檔案館牽頭、信息化部門與業(yè)務(wù)處室共同參與的數(shù)據(jù)治理領(lǐng)導(dǎo)小組，明確由誰牽頭、誰配合、誰監(jiān)督，在組織層面保證行動(dòng)的連續(xù)性。治理的第一步是摸清“家底”：用自動(dòng)爬取與批量腳本相結(jié)合的方式對現(xiàn)有電子卷宗、紙質(zhì)掃描件、音視頻記錄進(jìn)行普查，形成目錄級、文件級、字段級的三維清單。在普查過程中，應(yīng)同步設(shè)計(jì)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)字典和元數(shù)據(jù)模板，把常用的時(shí)間、人物、地名和項(xiàng)目編號寫成“硬標(biāo)準(zhǔn)”，并通過系統(tǒng)校驗(yàn)強(qiáng)制執(zhí)行。同一字段只有唯一釋義，同一主體只有唯一標(biāo)識(shí)，這樣不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)才能自然對齊。針對歷史卷宗，檔案館可以引入OCR、版面分析和自然語言處理，將掃描圖片自動(dòng)切分為文本、表格、印章等區(qū)塊，再通過實(shí)體識(shí)別自動(dòng)補(bǔ)全核心元數(shù)據(jù)，減少人工錄入的負(fù)擔(dān)。針對近期大量產(chǎn)生的電子公文和科研數(shù)據(jù)，可在寫作和歸檔環(huán)節(jié)嵌入智能插件，引導(dǎo)教職工直接按模板填報(bào)核心字段，做到“入庫即合規(guī)”。當(dāng)舊檔案補(bǔ)課、新檔案入軌，學(xué)校便可用知識(shí)圖譜把分散的元數(shù)據(jù)織成語義網(wǎng)絡(luò)，形成“一個(gè)ID關(guān)聯(lián)多份原件”的主數(shù)據(jù)體系。在技術(shù)集成層面，要把檔案管理系統(tǒng)、教務(wù)系統(tǒng)、科研管理平臺(tái)和人事系統(tǒng)通過API串起來，打通業(yè)務(wù)與檔案“收—管—用”全鏈條。再通過數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控平臺(tái)對字段缺失率、重復(fù)率、時(shí)效性進(jìn)行可視化跟蹤，把治理效果固化為常態(tài)化流程。只有當(dāng)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化、標(biāo)準(zhǔn)化、可追溯，后續(xù)的智能檢索、語義理解與決策支持才能有堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，也能為跨校、跨地區(qū)檔案數(shù)據(jù)交換奠定模板化、可復(fù)制的范式。

3.2 打造多元智慧檔案利用場景

檔案數(shù)據(jù)整理完畢后，價(jià)值釋放的關(guān)鍵在場景設(shè)計(jì)。高校可以從“師生常用、高頻剛需”切入，先把檔案館門戶升級為一站式知識(shí)服務(wù)平臺(tái)。平臺(tái)首頁提供自然語言查詢和意圖識(shí)別功能，師生只需一句話就能檢索畢業(yè)證明、學(xué)籍異動(dòng)、公派訪學(xué)材料等常見檔案；系統(tǒng)自動(dòng)將不同載體的圖片、文本、音視頻結(jié)果聚合展示，用戶無需跳轉(zhuǎn)即可瀏覽。面向教學(xué)場景，教務(wù)處可在課堂管理系統(tǒng)調(diào)用論文評審記錄與實(shí)驗(yàn)日志，支持教學(xué)質(zhì)量分析與過程性考核；導(dǎo)師可利用智能問答快速回溯學(xué)生的科研成果、專利申請和獲獎(jiǎng)情況，實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)說話”。面向科研場景，實(shí)驗(yàn)室可用知識(shí)圖譜挖掘跨學(xué)院合作的潛在伙伴，科研秘書可一鍵生成項(xiàng)目檔案清單，為經(jīng)費(fèi)審計(jì)提供憑據(jù)。面向文化傳播場景，校史館可把歷屆照片、手稿和采訪視頻以時(shí)間軸方式嵌入VR展廳，觀眾手持眼鏡即可“走進(jìn)”歷史時(shí)刻；同時(shí)，學(xué)校開放部分非涉密藏品的編目信息，鼓勵(lì)城市博物館和創(chuàng)客團(tuán)隊(duì)通過API共享素材，聯(lián)合打造數(shù)字藏品、文化衍生品。對外公共服務(wù)方面，檔案館可依托區(qū)塊鏈電子證據(jù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)校友遠(yuǎn)程查檔、在線付費(fèi)、秒級出證，全程留痕、可追溯。商務(wù)合作層面，可把過保密期的科研數(shù)據(jù)和特色文獻(xiàn)打包為“數(shù)據(jù)要素”進(jìn)入?yún)^(qū)域數(shù)據(jù)交易所，讓檔案創(chuàng)收成為可能。多元場景并行推進(jìn)，既擴(kuò)大了檔案應(yīng)用的受眾圈，也讓檔案信息在教學(xué)、科研、產(chǎn)業(yè)、文化旅游等多維度產(chǎn)生連鎖價(jià)值，真正實(shí)現(xiàn)“讓數(shù)據(jù)多跑路、讓用戶少跑腿”。

3.3 完善智能應(yīng)用中的風(fēng)險(xiǎn)防控體系

智慧服務(wù)鋪得越開，隱藏的漏洞越多。為了讓安全“長牙齒”，高校應(yīng)在制度、技術(shù)、流程三個(gè)層面同步加固。制度層面，先把檔案安全寫進(jìn)學(xué)校信息化總體方案，再細(xì)化到院系細(xì)則和崗位守則，形成“頂層有原則、基層有辦法”的縱深體系。技術(shù)層面，從源頭就給檔案做密級標(biāo)簽，并讓標(biāo)簽在復(fù)制、遷移、備份等環(huán)節(jié)自動(dòng)繼承；權(quán)限劃分堅(jiān)持“最小夠用”原則，崗位變動(dòng)立即同步調(diào)整。所有數(shù)據(jù)傳輸與存儲(chǔ)都要加密，對關(guān)鍵接口啟用雙因素認(rèn)證，后臺(tái)架構(gòu)采用零信任思路，既防外敵也防內(nèi)部越權(quán)。針對人工智能模型，學(xué)校應(yīng)先建立可公開審計(jì)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)白名單，再配合敏感詞過濾和差分隱私算法控制泄露風(fēng)險(xiǎn)；上線前請紅隊(duì)測試，運(yùn)行中用異常檢測模型盯住輸出，及時(shí)捕捉幻覺、偏見或惡意提示。流程層面，要準(zhǔn)備好“識(shí)別—評估—響應(yīng)—恢復(fù)”的應(yīng)急腳本：發(fā)生信息被泄露、篡改或系統(tǒng)故障時(shí)，各崗位按預(yù)案協(xié)同處置。日志保留至少七年，并與區(qū)塊鏈時(shí)間戳聯(lián)動(dòng)，方便事后追溯。對外輸出的電子文件要暗植數(shù)字水印，核心證書附帶哈希指紋，實(shí)現(xiàn)“發(fā)出即確權(quán)、訪問即留痕”。建設(shè)可視化態(tài)勢大屏，實(shí)時(shí)展示網(wǎng)絡(luò)流量、接口調(diào)用、文件下載等指標(biāo)，并與教育網(wǎng)安全聯(lián)盟共享威脅情報(bào)。只有把安全要求嵌入每個(gè)節(jié)點(diǎn)，智慧檔案系統(tǒng)才能“長治久安”，避免出現(xiàn)“建得快、毀得也快”的尷尬局面。

4 結(jié)語

當(dāng)前，高校檔案管理正在人工智能的助力下是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)治理、知識(shí)挖掘與智能服務(wù)的轉(zhuǎn)型，但標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)、安全管控及人才培養(yǎng)仍需持續(xù)加強(qiáng)。未來，應(yīng)進(jìn)一步深化元數(shù)據(jù)的互聯(lián)共享，拓展更多應(yīng)用場景，同時(shí)完善算法透明與隱私保護(hù)機(jī)制，使智能檔案系統(tǒng)在服務(wù)教學(xué)、科研和社會(huì)實(shí)踐中發(fā)揮更大價(jià)值，推動(dòng)高校檔案治理不斷邁向智慧化、生態(tài)化與全球化的新格局。

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作者簡介：劉萍（1991.07—），大學(xué)學(xué)歷，廣東醫(yī)科大學(xué)館員，研究方向：檔案信息化。