人工智能考务档案管理的理论研究与实践创新

摘 要：本文从人工智能与考务档案管理融合的时代背景出发，详细论述了人工智能融入档案管理的主要技术和应用场域，认为人工智能考务档案管理具有重塑治理结构、优化治理流程和工具的作用，同时也面临着技术和应用场景风险。作为档案管理部门，需要在坚持价值引领、有序应对风险和规范服务保障等方面下功夫，推动人工智能档案管理工作创新发展。

关键词：人工智能；考务档案；创新

《“十四五”全国档案事业发展规划》指出要应用人工智能助推档案管理工作创新发展。近年来，国家档案局积极助推人工智能与档案管理深度融合，提高档案管理的效率和精度。考务档案作为考试过程的全方位记录，对优化国家考试制度和做好考试管理具有重要作用。将人工智能与考务档案管理有机融合，厘清内在联系，明确安全风险点，有利于推动理论成果的实践应用。

1 问题提出与文献回顾

1.1 问题提出：人工智能嵌入考务档案管理

随着技术的不断进步和应用场景的扩大，人工智能技术在更多领域得到应用和发展，为人类社会带来更多的惊喜与突破，引发思维、生产和生活各方面的变革。人工智能通常指的是由计算机系统所表现出来的智能行为，这些系统通过深度学习与自然语言处理等技术和算法来模拟人类的智能。而“人工智能+”则是一个更加宽泛的概念，它指的是人工智能作为一种基础性和驱动性的技术力量，与社会等多个领域进行深度融合，创造出新的产品、服务和商业模式，从而推动传统行业的转型升级和社会经济结构的变革。对档案管理来说，人工智能能够助推档案管理效率的提升和管理模式的转型，这也是档案事业“四个体系”建设的内在需求。从供给侧层面看，我国人工智能技术创新活跃，产业体系完备，具备支撑档案行业应用人工智能的良好基础。考务档案是对考试过程的全方位记录，包括考务管理过程档案、考试结果档案、评估及检查资料、考评人员档案和统计资料等。人工智能技术有利于提升考务档案管理的现代化水平，满足考试评估和公共服务需要，推动档案管理向智能化、智慧化和高效化迈进。但是人工智能技术也带来诸多风险，国家层面提出要高度重视人工智能发展，营造创新业态，重视防范风险。因此，在坚持审慎原则基础上对待人工智能技术的应用，系统揭示人工智能融入考务档案管理的基础、形态和影响，同时防范化解好风险影响，对于营造档案管理新生态，落实档案事业十四五规划具有重要实践意义。

1.2 文献回顾：当前学术界关于人工智能融入考务档案治理尚属起步阶段

关于人工智能考务档案管理的研究尚不充分，但聚焦技术赋能视角下档案治理的成果较为丰富，为本研究提供了一定理论参考。一是工具逻辑层面。人工智能在算法、效率上的优势，促使档案管理部门吸收和采纳现代信息技术，这为数字档案转型提供了技术支撑。二是价值逻辑层面。技术不会直接改变档案管理的理念与方式，而是透过管理工具的改变，突破传统的档案治理模式，促进档案管理从以纸质为主的传统模式向以数据为主的现代模式转变。三是结构逻辑层面。人工智能技术极大地提高了工作效率和组织规模的优化，使人从繁重的重复劳动中解脱出来，重塑基层管理组织。同时，促使档案管理部门的扁平化，改变原来机械性的运作方式。

2 人工智能融入考务档案管理的理论逻辑

2.1 人工智能融入档案管理的主要技术

一是自然语言处理（NLP）。NLP是人工智能的核心技术，在帮助计算机理解、解释、生成及与人类使用的自然语言进行有效交互，其系统主要包括语音识别、机器翻译、情感分析、文本摘要与问答系统等。二是光学字符识别（OCR）。它是对图像进行分析识别处理、获取文字和版面信息的过程，是典型的人工智能视觉任务，通常由文本检测和文本识别两个子任务构成。三是机器学习技术。机器学习是从数据中通过算法自动归纳逻辑或规则，并根据归纳的结果与新数据来进行预测。比如，对考务档案的试卷类型与考试流程等进行分析和分类，给管理者提供更详细的数据。四是自然语言生成技术（NLG）。该技术能够依照用户输入的关键词或主题，自动生成流畅、连贯的文本内容。比如，自动生成档案的题名与摘要等，节约人力成本。五是数据挖掘技术。数据挖掘技术可以发现大量数据中隐藏的模式和关联性，帮助档案管理员更好地管理档案数据。

2.2 人工智能技术在考务管理中的应用场域

一是档案收集层面。人工智能有助于数据化收集。档案数据包括各种格式的文件，如纸质档案数字化副本、电子文档、图片、音频和视频等，需要引入图像处理、OCR图文识别、智能编目和数据挖掘等AI技术，并优化数据处理流程和保障措施，最终达到高质高效的档案数据化处理效果。比如，人工智能通过图文识别和机器学习对文件进行分类管理，提高分类的精准性和高效化。再比如，人工智能在收集范围的基础上利用数据挖掘技术，自主分析收集对象之间的内在联系，从而使档案资源应收尽收。二是档案保管方面。人工智能构建考务档案知识图谱，解决基层档案管理的保管难题。加强数据共享，提高档案流动性，向数字政府和数字城市底座提供数据共享支持。对馆藏档案进行管理，实时监测数据并进行多维统计分析，对文件类型、保存时间、利用情况和日志记录等情况进行统计，实时记录文件使用动态、破损文件及高风险文件监测信息等，支持数据备份、策略制定和备份执行。三是档案利用方面。人工智能在考务档案检索和开发上具有独特优势。NLP实现智能检索，语音检索和图像检索提高检索效率。在档案利用上实现重要考务文件的语音识别，提取档案的时间轴，匹配识别后对应的文字副本。NLG技术实现相似考务档案内容和图片的聚合，构建档案专题数据库，并能够自主回答有关问题。人工智能还可以运用大数据挖掘和聚类技术，分析考务工作中安全性和指标性等因素各自的影响程度，为考试流程优化、考试内容分析与突发应急事件决策提供信息支持。

3 人工智能融入考务档案管理的价值与风险

3.1 人工智能融入考务档案管理的功能价值

一是重塑治理结构，推动档案治理转型。人工智能的精准化与高效化有效降低管理部门的人员和物资成本，管理人员从流程化与程序化过程中剥离出来，提高治理效能。人工智能推动海量考务数据的筛选、归类和分析，增强管理部门的技术联结能力，推动组织结构扁平化。同时，人工智能对考务数据的抓取和分析有利于治理主体掌握更精准的信息，提高档案公共服务供给的质量和效能。二是优化治理流程，促进数字政府建设。考务档案作为数字政府建设的重要内容，有助于更好地回应公众诉求。一方面，人工智能推动政府治理的精准性。对考务档案数据的分析。比如，试卷难易度和区分度能够预测公众的需求和意愿，提高政府治理的前瞻性。另一方面，考务档案关系公众的切身利益，加强考务信息宣传引导，减少因信息误差造成的偏见与误导，有助于政府治理的良性循环。比如，收集民众在考试方面的意见建议，结合大数据分析，更好地优化考务过程，消除负面影响。三是优化治理工具，提高考务档案现代化水平。在考务档案收管存用各环节，人工智能管理方式都体现出人力难以达成的效能。比如，人工智能技术实现考务档案高速检索、筛选、汇总归纳、分析总结与智能化服务，这能为决策制定提供更多的信息参考。与此同时，人工智能在对考务档案结构化处理基础上，实现数智化的利用，发掘档案利用价值，达到便民的目的。

3.2 人工智能融入考务档案管理的风险隐患

一是技术风险。从数据质量来看，若档案信息化加工质量不过关，人工智能模型在识别过程中就会产生错误和不准确的结果，导致分类混乱与信息提取不完整等问题。从数据隐私来看，考务档案包括大量个人身份信息，这些数据用于人工智能模式，可能导致数据的滥用，加之网络攻击日益频繁，个人数据被泄露的风险加大。从公正性来看，智能算法受到知识结构与身份定位等因素影响，若人工智能无法摆脱这些因素，易造成考试数据分析的不公平，不利于考试的客观性和真实性。同时，虽然人工智能在考务档案管理应用上有较大的进步，但也面临着图像识别等方面的技术缺陷，需要下大力气加以创新。二是场景风险。档案收集方面，人工智能较之以往技术最大的优势在于对个人生物识别信息的收集、分析和利用，已呈现出精准化、全面化、简便化和隐秘化趋势，在考务档案收集中需要特别注意保护个人隐私。在档案利用方面。数据库和共享平台建立扩展考务档案应用场域，但在共享机制建设上要坚持分类管理，只有特定用户才能访问有关数据，确保数据不被滥用。档案存储方面。存储云的产生推动数据存储更加便捷，但是若防控措施或安全机制（加密、远程访问、数据备份）等不到位，数据将面临较大的安全隐患。

4 人工智能融入考务档案管理的保障措施

4.1 坚持价值引领

一是完善制度规则。人工智能应用离不开健康的制度生态，主管部门应当做好顶层设计，确定人工智能发展的价值目标和治理的总体要求，加强对个人隐私、公平等权益的人工智能监督管理。进一步完善人工智能与考务档案管理融合的政策部署，调整现有制度，以适应人工智能对考务档案带来的改变，充分释放人工智能技术红利。二是建立激励机制。要加强资金投入，人工智能应用普遍面临着投入低的问题，主管部门要加强支撑要素保障，加快推动原创性、引领性技术取得新突破与搭建完善融合平台体系，推广示范应用，支持开展考务档案智能化改造，为融合发展提供有力支撑。三是树立数据治理思维。积极引导树立人工智能管理的思维，以正确管理理念应对人工智能带来的价值与风险。要加强应用培训和技能提升，着力提高档案人员计算机素养和数据观念，提高辨别风险隐患的能力，构建健康、有序和积极的应用环境。

4.2 有序应对风险

无论科学技术如何发展，包括人工智能在内的新技术都是人类改造自然的工具，社会治理的主体依然是自然人，人工智能不能成为真正意义上的“代理人”，要坚持人工智能的工具主义定位，以慎重原则为引导，避免出现“唯工具主义”倾向。一是规范应用场景。《生成式人工智能服务管理暂行办法》规定，人工智能服务提供者应当依法承担网络信息内容生产者责任，履行网络信息安全义务。因此，人工智能融入考务档案需要明确使用边界和范围，加强对源头数据的审查，完善数据权限管理体系，确保数据的真实性和有效性。要加强对应用场景的审核和约束，以身份验证、限制登录等方式约束利用者的行为，降低被恶意使用的风险。加强安全风险评估，适时引入第三方进行测评和研判，保障应用场景的安全性。二是制定指导规范。《“十四五”档案事业发展规划》和《数据安全法》对应用安全做出明确规定，但是大多偏向于宏观的路径引导，缺乏详细的实施细则。考务档案管理部门要以有关法律和规划为引领，参照其他安全标准，吸收借鉴先进的经验和规范，建立二者融合的安全标准，实现事前、事中和事后的全流程安全管理。

4.3 规范服务保障

一是建立数据分级体系。考务档案数据分类分级是数据安全管理的基础，也是档案数字化转型的必备条件。2024年《数据安全技术 数据分类分级规则》（GB/T 43697-2024）正式发布，为档案数据分级提供了制度规范。主管部门要建立数据分类分级制度规程，对于敏感信息要严格保护。定期评估数据的安全状况，及时发现潜在的安全隐患，为制定有针对性的安全措施提供科学依据。要完善数据备份与恢复机制，确保数据的完整性与可用性。常态化进行数据安全审计，检查数据保护措施的有效性并及时修正问题。二是建立责任追究机制。档案管理部门是人工智能技术的应用者和价值受益者，承担着数据使用和输出的安全责任。若信息被滥用或篡改，侵犯公众集体利益，有关责任者要承担相应责任。主管部门要建立责任追究机制和惩戒机制，让使用人心存敬畏、心有戒尺，确保人工智能红利不被滥用。同时，考务档案部门可参照其他行业建立伦理审核机制，对适用场域进行道德评估，识别不同场景下的滥用危害，推动人工智能与考务档案管理的高质量融合。

结语

信息技术的发展日新月异，考务档案的管理工作也应紧跟时代的步伐不断进步，更好地服务中心大局、服务人民群众。考务档案管理机构要顺应信息化、智能化、智慧化的发展趋势，抓住国家鼓励人工智能技术发展这一历史机遇，深化人工智能发展和档案管理深度融合，构建数据驱动、人机协同、跨界融合与共创分享的档案管理新形态，促进技术创新、应用创新和业态创新的良性循环。要强化安全风险意识，从算法源头入手解决人工智能安全风险与社会伦理问题，以人工智能的技术红利推动档案管理形成新动能。

参考文献

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[3]王霞，张海剑.人工智能技术赋能城建档案高质量发展[J].未来城市设计与运营，2023（12）：16-17.

作者简介：宗煜（1982—），大学学历，青岛市招生考试院馆员，研究方向：档案管理。