人工智能在档案查询服务中的应用:场景,困境与路径

摘要：文章主要关注人工智能在档案查询服务里的应用情况，深入剖析其核心应用场景、当下遇到的现实困境以及可采取的突破路径，人工智能在档案查询当中已经在智能检索、个性化推送、辅助编研还有全流程优化等场景得到应用，显著提升了档案查询服务的效能，不过其发展面临着技术适配性不够、数据治理存在难题、制度保障有所缺失以及人才结构出现断层等困境，所以需要从技术创新、数据治理、制度建设、人才培养这四个方面协同发力，探索专用模型开发、数据资源池构建、伦理规范制定以及复合型人才培养等路径，以此推动人工智能和档案查询服务实现深度融合与高质量发展。

关键词：人工智能；档案查询；场景

在数字化浪潮不断推进的情况下数字档案资源呈爆发式增长，可传统查询方式效率实在低下难以满足日益增长需求，这两者之间的矛盾变得十分凸显，与此同时国家“十四五”档案事业发展规划明确提出智能化服务要求，为档案服务的转型清晰指明了发展方向，而人工智能技术取得重大突破像自然语言处理和机器学习等，为档案服务的变革提供了坚实有力的技术支撑，本研究同时具备理论与实践方面的价值，既有助于拓展AI在公共文化服务领域的应用研究，又能够切实破解档案查询服务“最后一公里”的难题。

1人工智能赋能档案查询的核心应用场景

1.1智能检索系统

智能检索系统依靠先进技术对档案查询模式进行了革新，语义检索技术借助自然语言处理（NLP）突破传统关键词匹配局限深入理解用户查询意图精准定位档案内容，比如在民国档案检索里能识别同义词、近义词及复杂语义关系大幅提升检索准确率，多模态检索实现图文声像一体化查询以档案影像识别为例可将图像中文字、图案等信息转化为可检索数据结合语音、视频等多维度内容让用户通过多种方式快速获取所需档案极大优化查询体验^[1]。

1.2个性化服务推送

个性化服务推送属于智能档案查询服务的重要创新内容，借助机器学习算法来构建用户画像，通过分析用户查询历史、浏览时长以及收藏偏好等多维度数据，精准刻画用户需求特征进而形成偏好预测模型，基于这个模型系统能够主动感知用户潜在需求，在专题档案服务当中以地方志查询场景作为例子，当用户频繁查询某地区历史沿革相关内容的时候，系统会自动推送该地区人口变迁、风俗文化等关联地方志档案，实现从“人找档案”到“档案找人”的转变并显著提升服务精准性与用户满意度^[2]。

1.3辅助编研系统

辅助编研系统依靠人工智能技术大幅度提升了档案编研的效率与质量，基于知识图谱的关联分析系统能够自动梳理档案内容之间的逻辑关系，挖掘档案中潜在的主题线索进而智能生成结构清晰且层次分明的档案编研大纲，为编研人员提供具有指导性的框架参考，在智能校对与事实核查方面以历史档案真实性验证来说，系统可运用自然语言处理和大数据技术比对多源史料信息，快速识别档案里时间人物事件等要素存在的矛盾或者错误之处，有效保障编研成果的准确性与可靠性推动档案编研朝着智能化精准化方向发展^[3]。

1.4全流程服务优化

全流程服务优化依靠前沿技术达成档案查询服务提质增效，在查档申请环节智能预审系统运用自然语言处理和规则引擎技术，自动识别申请表单里查档目的、档案类型等关键信息，快速校验其完整性与合规性以减少人工审核时间，提升申请处理的整体效率，在证明开具环节区块链存证保障档案信息不可篡改且可追溯来增强证明权威性，智能合约自动执行开具流程在满足预设条件时即时生成证明文件，实现证明开具自动化与智能化全方位优化档案查询服务流程。

2技术应用面临的现实困境

2.1技术适配性挑战

技术适配性挑战成人工智能在档案领域应用关键阻碍，档案领域知识图谱构建存在特殊性，专业术语精准释义及历史语境复杂多变，让实体关系抽取与语义理解难度大大增加，从而影响知识图谱整体质量，小样本学习在稀有档案类型中常出现效能衰减，由于样本量不足模型难以充分学习特征，导致检索与分类准确率有所降低，此外多语言档案处理面临NLP技术瓶颈，不同语言语法结构和词汇表达差异显著，现有技术难以实现跨语言高效准确处理，制约人工智能在多元档案场景深度应用^[4]。

2.2数据治理困境

数据治理面临的困境严重制约人工智能在档案查询服务里的应用，档案数据异构性问题十分突出，纸质、电子、音视频等格式呈现多样状态，数据结构与存储方式存在较大差异，融合处理的难度相当高影响数据整合与利用效率，隐私保护与开放利用之间的平衡难题亟待解决，在涉及个人信息的档案处理过程中，既要保障公民隐私权益又要满足社会对档案信息合理利用需求，这个尺度实在难以把握，此外数据标注需要专业档案知识进行支撑，然而专业标注人力成本高且周期长，与快速发展的AI应用需求形成矛盾阻碍档案数据高质量供给。

2.3制度保障缺位

制度保障缺失成为掣肘人工智能赋能档案查询服务关键因素，档案领域还没建立起完善的人工智能伦理规范，数据采集及算法应用等环节缺少道德准则约束，容易引发隐私泄露和数据偏见等相关问题，算法可解释性跟档案证据效力之间存在冲突，深度学习模型“黑箱”特性让档案利用者难理解决策依据，影响档案作为证据时的可信度情况，另外跨部门数据共享面临着机制方面障碍，部门之间数据权责划分模糊且共享标准不统一，导致档案数据流通不顺畅并制约其应用效能^[5]。

2.4人才结构断层

人才结构断层成人工智能融入档案查询服务突出难题，复合型档案AI人才供需处于严重失衡状态，那些既精通档案业务知识又掌握人工智能技术与数据分析能力的专业人才十分稀缺，难以满足档案行业智能化转型的实际需求，现有档案从业人员技术转型困境非常凸显，多数人员长期从事传统档案管理工作，对新兴技术接受与应用能力存在明显局限，还缺乏系统学习与培训的良好机会，在从“纸质档案守护者”向“智能档案服务者”转变进程中面临知识更新困难、技能提升缓慢等诸多问题，严重制约人工智能在档案领域深度应用与创新发展。

3突破困境的路径选择

3.1技术创新路径

要想突破档案领域人工智能应用的技术瓶颈，需要聚焦三条创新路径来开展工作。首要任务是开发档案领域专用预训练大语言模型，像“ArchBERT”此类模型，要通过在高质量历史语料上进行训练，让其深度理解专业术语以及历史语境，从而从根本上提升语义分析能力。其次要构建“混合增强智能”系统，把机器的快速检索、关联分析和档案专家的最终审核、价值判断结合起来，形成人机协同的查询验证闭环，以此确保服务的准确性与权威性。针对敏感档案处理，可探索运用联邦学习技术，在数据无需离开本地的前提下实现跨机构联合建模，在严格保障数据安全的同时释放其科研价值（见表1）。

表1档案领域人工智能技术创新路径分析

3.2数据治理路径

为了应对档案数据存在的异构性以及隐私和成本困境，必须要构建一套系统化的数据治理路径，这套路径的核心是建立起统一标准的数据资源池，通过制定核心元数据规范并运用ETL技术，融合多源异构数据来破除“数据孤岛”，在此基础之上，针对开放利用和隐私保护之间的矛盾，需要设计基于差分隐私的技术方案，通过添加可验证的数学噪声，在保障个体信息不可识别的前提下安全释放档案数据的统计价值，为了破解专业标注成本高昂这一难题，应该开发融合主动学习与预训练模型的半自动标注工具，形成机器预标注、专家核验修正的协同流程，实现标注效率与质量的显著提升（见表2）。

表2档案数据治理路径的关键举措与目标

3.3制度建设路径

制度建设是推动档案领域人工智能健康发展的重要支撑，要参考ISO/IECJTC1/SC42标准制定档案AI应用伦理指南，明确数据采集算法设计服务提供等环节伦理原则，以此防范隐私泄露与算法歧视方面的风险，同时建立算法审计与影响评估相关制度，要求对档案检索编研等核心算法开展透明度审查与效果评估，确保其具备可解释性与决策公正性，此外需加快推动跨部门数据共享方面的立法工作，出台《档案数据开放条例》明确数据权责共享标准与安全边界，打破信息孤岛为人工智能在档案领域深度应用提供制度保障^[6]。

3.4人才培养路径

人才培养是破解档案领域人工智能应用瓶颈关键核心路径，在档案学教育里要系统增设AI课程模块，该模块涵盖机器学习知识图谱等技术基础，也包含智能检索辅助编研等场景应用内容，以此培养复合型档案专业人才，同时建立“档案+AI”在职培训认证体系，通过分层分类技能培训与资格认证工作，助力现有档案从业人员完成技术转型，此外应构建产学研协同育人有效机制，推动档案机构和科技企业开展深度合作，共建实习实训基地并联合开展课题研究，实现理论教学和实践应用的有机衔接，为档案智能化发展提供持续的专业人才支撑。

结论：

AI正在深入地重构档案查询服务价值链条，从提升检索效率、精准推送服务，到辅助编研工作与优化全流程，全面革新档案查询服务模式，但单纯依靠技术赋能远远不足以支撑档案服务可持续发展，必须和制度创新协同推进，构建适配AI应用的伦理规范、数据治理与政策保障体系，未来人机协同会成为核心发展方向，通过发挥人类专业判断和机器智能处理优势互补，实现档案查询服务从“数字化”到“智慧化”的跨越式升级，为公共文化服务高质量发展提供全新范式。

参考文献：

[1]零江鹏,陆阳.人工智能赋能档案著录的逻辑机理、现存困境与优化路径[J/OL].浙江档案,1-9[2026-01-22].

[2]杨姣.人工智能驱动下档案信息化建设的技术路径与应用实践研究[J].信息记录材料,2026,27(01):117-119.

[3]杨鹏,巴乐巴拉·巴合提,张洺硕.人工智能赋能档案数据治理变革的理论意涵与行动考量[J/OL].图书馆杂志,1-19[2026-01-22].

[4]胡大伟.人工智能嵌入档案开放审核的风险挑战及法律因应[J].档案学研究,2025,(06):43-50.

[5]陈勇,蓝佳佳,姚燕珠.人工智能在档案查询服务中的应用：场景、困境与路径[J].档案管理,2025,(04):58-61+66.

[6]蓝佳佳.人工智能在档案查询服务中的应用研究[D].广西民族大学,2025.

曹文全  男  1976.7  汉  安徽芜湖  职称：信息系统项目管理师，研究方向：档案管理专业