【直播回顾】AI赋能档案数据治理

关于AI 赋能档案数据治理是目前备受关注的领域，内容也非常丰富，就您所知目前AI在档案数据治理中的应用场景主要包含哪些？

您觉得AI赋能档案数据治理的优势有哪些呢？

AI技术显著提升了档案数据化的效率和质量。通过深度学习算法，AI系统能够自动识别、分类和标注档案信息，将传统纸质档案转化为结构化数据。

在数据清洗方面，AI同样展现出强大的能力。系统能够自动检测数据中的错误和缺失，进行智能修复和补充。这种智能化的清洗过程大大提高了数据的准确性和完整性，为后续的数据利用奠定了坚实基础。

在数据整合方面，AI技术能够自动识别不同来源、不同格式的数据，建立数据间的关联关系，构建统一的数据资源池。这种智能化的整合能力，有望解决长期以来一直存在的数据孤岛问题。

AI技术使档案检索服务发生了质的飞跃。系统能够理解自然语言查询，提供精准的检索结果。智能检索不仅提高了检索效率，还大大提升了用户体验。

在知识发现方面，AI展现出强大能力。系统能够自动分析海量档案数据，发现潜在的知识关联，构建知识图谱。这种深度知识挖掘，使档案数据的价值得到充分释放。

AI为决策支持提供了新的可能。系统能够对档案数据进行深度分析，发现规律，预测趋势，为决策提供有力支持。这种智能化的决策支持功能，大大提升了档案数据的实用价值。

我记得好像杨博士写过一篇有关档案数据治理的文章，核心观点是“档案数据本身就是规范的，根本不需要治理”，这似乎与今天的讨论主题有冲突，您能谈谈这个话题吗？

答：是的，我在两年前发过一篇《数据治理与档案信息资源体系建设》的文章，其中确实提到“档案部门要求提交归档（移交）的数据就是治理好的符合归档（移交）要求的数据，而归档（移交）接收之后进入档案信息资源库的就是规范的数据，已经基本不需要治理”。这里有个前提，就是“档案信息资源库中的数据是符合档案规范要求的数据”，也就是已经治理完成的数据，这样的话当然就不需要治理，至少在短期之内不需要再次治理。

但实际情况根本达不到这样的理想状态。首先，档案部门的存量数据（比如数字化加工成果）就存在不少问题（比如扫描精度不够、元数据著录不全、从数字化到数据化工作未完成、涉密筛查有遗漏等等），更不用说接收进来的增量电子档案数据了，为了快速将业务部门办结的数据归档或者将各单位的电子档案数据接收进馆，档案部门很多情况下不得不放宽标准和要求，这就导致进入档案部门的数据不是严格符合要求的规范数据，那就必然导致后续的数据治理工作。

所以这篇文章所要表达的意思和今天讨论的主题并不冲突。

咱们泰宇一直在从事档案数据治理方面的工作，那么是否可以给我们介绍下档案数据生命周期智能治理路径？

答：档案数据生命周期治理是指对档案数据从创建、采集、存储、管理、分析、共享到最终长期保存或销毁的全过程进行系统化、智能化和规范化的管理。通过引入智能化技术，档案数据生命周期的每个阶段都可以得到更高效、更安全的管理。结合泰宇在档案数据智能治理实践，以下列举5个维度的治理场景。

如何理解AI在档案数据治理中的“赋能”作用，您觉得目前AI在档案数据治理领域的应用处于什么阶段？

答：从效应角度看，根据我的观察和研究，AI+档案，还没有真正进入赋能阶段，基本还处于付钱阶段。赋能有几个基本判断标准：

目前在AI赋能档案数据治理领域，从浙江省乃至全国档案市场来看，大概是什么样一个状况？

答：从政策背景来看，数字化改革是浙江金名片。

浙江省发布的《2025-2027年人工智能行动计划》明确提出，将人工智能作为推动数字经济与实体经济深度融合的关键技术，重点支持AI在公共服务领域的应用，包括档案管理的智能化升级。政策强调通过数据共享、技术融合提升档案治理能力，助力“数字浙江”建设。2022年底出台的《关于推进新时代档案事业现代化先行的意见》提出：到2035年，数字技术、人工智能在依法管档治档中深度融合运用，在全国率先形成“一体智能、数字治理、高效协同”的档案工作整体智治浙江范式。支持利用信息化、数字化、智能化等技术构建档案行业知识服务与知识管理平台，建立人工智能海量训练资源库、标准测试数据集。

 从部门实践来看：浙江省档案馆联合浙江大学、阿里巴巴等技术团队成立“智慧档案联合实验室”，研发AI档案分类、OCR识别优化等核心技术。浙江省嵊州市推出“个人全生命周期档案”综合智治应用，覆盖出生、教育、工作等10个阶段，整合265项公共事项数据，通过数据治理与AI算法生成电子档案凭证，提升政务服务效率，也就是通常所说的“一人一档”。宁波市档案馆“基于超算平台的高性能OCR技术在档案数据化中的研究与实践”项目，研发基于全国产化高算力环境下的深度学习高精度OCR数据化系统。

技术厂商方面，浙江省有开放的营商环境，吸引了全国档案服务企业在浙江开展档案数据治理服务，包括AI的应用业务实践。另外，浙江省有全国首家省级层面的档案服务业协会，其中涌现了不少具有核心知识产权和研发能力的档案服务企业。

从全国的情况来看，浙江省是走在前面的，其他省市还处于跟随者的角色或者还处于观望之中。但浙江省取得现有的成绩是与长期以来的档案信息化基础建设和数字化转型投入分不开的，中西部地区需警惕“盲目跟风”，应优先解决基础的档案数字化问题，再考虑数据化以及引入AI工具的问题。

我还有一个比较困扰的问题，有两个概念我一直有点搞不清楚，就是档案数据化治理和数据档案化治理，杨博士，您能不能给大家讲一讲？

答：这两个词实际上来自于“档案数据化”和“数据档案化”。我这里用尽量通俗易懂的语言来解释一下这两个词的含义。

所谓“档案数据化”包括两个方面：一是将传统纸质档案数字化之后的成果（扫描影像文件）进行OCR识别，变成可用于后期检索利用的文本信息，这个过程进行从数字化到数据化的过程；二是原生电子文件归档形成的电子档案，这本来已经实现了档案数据化，直接可以提供挖掘利用。

所谓“数据档案化”，就是将各种不符合档案管理规范要求的数据，按照档案规范的要求对其进行处理（包括但不限于分类、著录、编号、排序、组织、封装、转换、迁移等等），使其达到电子档案的规范要求，最终实现由数据向档案的转变。即使没有完成归档过程将数据变成档案，也可以将档案管理的思路用于数据管理。

这样，“档案数据化治理”和“数据档案化治理”的概念也就比较清楚了，上述数据处理的过程就是通常所说的“治理”。

泰宇在AI赋能档案数据治理方面做了哪些方面工作，能不能给屏幕前的粉丝们介绍一下？

答：在AI赋能档案数据治理方面，我们主要做了以下四个方面的工作。

一是从解决方案定制化着手，不仅为客户制定个性化的解决方案，还引入专家顾问团队提供专业建议，确保解决方案的科学性和可行性。二是从项目启动到最终交付，全程跟踪监管，确保每个环节都精准落实，符合预期目标。

现阶段依托 DeepSeek 等大模型的强大能力，融合我司在档案领域积累的知识库，精心打造档案数据治理专业模型。在OCR识别、数据质量检测、智能分类、开放审核、智能标注、智慧编研、专题聚类等方面得到应用，并且通过DeepSeek的深度思考模式进行多维度分析，提升结果的透明度与准确度。

通过制定严格的安全保密管理制度，加强安全保密教育，提升全员的安全保密意识和技能水平，从产品设计、服务流程、人员管理等全方位加强措施，确保各项工作在安全、可靠的环境中稳步推进。

培养既懂档案管理又精通信息技术的复合型人才；为员工提供丰富的内、外培训，使其掌握最新的技术和行业动态。此外我司成立创新技术研发中心、专业技术创新委员会、数据处理与服务委员会等部门/组织，设立创新奖励机制，激发员工的积极性和创造力。

在AI赋能档案数据治理过程中，有一个问题绕不过去，就是如何平衡AI技术的智能性和高效性与档案数据的敏感性和安全性之间的关系？您能不能谈谈看法？

答：这其实是个应用与安全的关系问题。包括AI赋能在内的任何信息化应用，都有安全问题，应用和安全是一个硬币的两个面。

这个关系的认识，其实在上个世纪90年代开始就基本达成共识了，那就是追求适度风险的安全，安全不再是单纯以功能或者机制的强度作为评判标准。就像习总书记在2014年提出信息化和网络安全的关系——没有信息化，就没有现代化；没有网络安全，就没有国家安全。

在平衡关系上，跟国家总体政策导向是一致的。一要鼓励创新，创新是技术突破，也是体制机制、法律法规、标准规定和管理制度的调整，甚至重塑；二是试点应用，积累经验观察效应；三是主管部门加强指导；四是行业规范自律。

AI赋能档案数据治理在不同行业、不同单位（比如档案馆、机关单位、企事业单位）的应用是否存在差异？

答：AI技术在档案数据治理中的应用确实存在显著的行业和单位差异，这些差异主要体现在数据特征、治理需求和实施重点等方面。理解这些差异对于优化AI应用、提升治理效果至关重要。

档案馆的档案数据具有显著的历史文化特征。AI应用重点既包括针对存量档案数字化到数据化再到历史文化知识的深入挖掘利用；也包括针对增量档案电子化之后的资源整合，采用知识图谱技术构建历史事件关联，辅助历史研究。

数字人文服务是档案馆AI应用的重要方向。通过自然语言处理技术，实现档案数据的智能检索和语义分析，为研究者提供深度的知识服务。

机关单位的档案数据具有明显的行政特征。AI应用重点在于文书档案的智能分类和快速检索，提高行政效率。

决策支持是机关单位AI应用的重要方向。通过对政策文件和历史数据的深度分析，为决策者提供数据支持和趋势预测，提升决策科学性。

企事业单位的档案数据具有显著的经济特征。AI应用重点在于业务档案数据的智能管理和分析，通过数据挖掘技术发现业务规律，支持经营管理决策。

合规管理是企事业单位的关注重点。通过AI对档案资料的智能检测，确保档案管理符合行业规范和法律法规要求，降低合规风险。

最近DeepSeek已经火出天际，您觉得如果将其应用在档案数据治理上，会和目前AI在档案数据治理上的应用有什么不同吗？

答：DeepSeek确实是非常杰出的AI模型，DeepSeek的惊艳登场，让国内厂商在AI领域第一次从跟跑者变成了引领者。

近年来，AI技术的迭代不断加速，这实际上也是一个厚积薄发的过程，过程中也经历了几轮发展高潮和低潮。最近一次爆发实际上始于2016年初AlphaGo战胜李世石，主要是深度学习模型取得突破；然后是2022年年初ChatGPT横空出世，生成式人工智能（AIGC）大行其道；直到今年年初DeepSeek爆火出圈，AI有望真正走进千行百业、千家万户。

那和前辈相比，DeepSeek到底赢在什么地方呢？AlphaGo战胜李世石的时候，虽然AI在智力上战胜了人类，但李世石下一盘棋消耗的能量仅仅是一碗米饭，而AlphaGo的背后是一屋子的算力服务器和几万度电；同样，我们在和以ChatGPT为代表的大模型聊天的时候，背后是OpenAI等公司每天上千万美金的持续投入。就如同大哥大时代，手机终究是极少数富豪才能拥有的奢侈品，性价比太低。而DeepSeek的出现，就如同爱立信、诺基亚出了2G功能机，设计小巧、价格实惠，性价比高，一下子就风靡全球。

档案数据的敏感性特征和安全性要求导致档案数据治理工作只能在局域网中进行，这就需要对AI软硬件平台进行本地化部署，在DeepSeek发布之前，整体成本投入过大，导致很多AI赋能的应用场景落地效果很一般，所以很多档案部门只是开展了一些尝试性、测试性的应用。DeepSeek发布之后，随着AI应用成本的大幅度降低，有望大大推动AI技术在档案行业的应用，当然也包括AI赋能档案数据治理场景。

作为解决方案的提供方，您能否分享几个AI赋能档案数据治理的典型成功案例？

答：好的。接下来我就从泰宇在AI赋能档案数据治理常态化工作中分享三个方面的案例。

（一）工作方法

建立包含国家秘密、商业秘密及个人隐私等多种类型敏感词汇库，并通过深度学习模型进行训练，使其具备强大的模式识别能力。在实际操作中，系统会对每一份待上传的档案进行扫描，一旦发现含有敏感信息，则立即触发预警机制，提醒相关人员采取相应措施。

（二）实战成效

以某单位档案安全筛查为例，应用上述安全筛查方案后，运用安全筛查系统进行敏感信息识别，准确率达到98%，人力投入减少80%，远超传统手工筛查方式。

（一）工作方法

借助NLP技术深入挖掘档案内容背后的语义信息，生成高质量的元数据标签。例如，对于一份会议纪要，除了标注“会议”这一基本属性外，还可以添加诸如“议题”、“决策结果”等更具价值的标签。并且支持对已有标签进行动态更新，确保其始终处于最新状态。

（二）实战成效

某单位引入这套数据标签体系后：档案检索速度提高了70%，用户平均查询时间缩短至3秒以内；推荐精度大幅提升，用户满意度评分上升至99分以上。

（一）工作方法

采用主题建模算法，对大量档案进行无监督学习，自动发现其中隐含的主题分布。例如，通过对某市历年政府工作报告进行主题建模，可以清晰地看到经济建设、社会发展、环境保护等多个方面的变化趋势。基于相似度计算，将具有相同或相似特征的档案聚集在一起，形成具有一定层级关系的簇群。

（二）实战成效

某单位应用这套数据聚类方案后，主题建模准确率达到了85%，能够较好地反映档案的实际内容；层次聚类效果显著，用户平均查找时间减少了60%，大大提升了使用体验。

END

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