摘要：随着人工智能（AI）技术的迅速发展，其在档案管理领域的应用日益广泛，从数字化、网络化到智能化档案管理，AI技术极大地提高了档案管理的效率和质量。然而，AI技术的应用同时带来了隐私保护、数据安全、数据偏差与决策失误等风险，以及技术依赖性增强与人才培养困难的挑战。为此，本文通过分析AI在档案管理中的应用及存在的风险点，提出了相应的风险防范路径，包括加强隐私保护与数据安全机制、优化数据质量提高决策准确性，以及平衡技术依赖与人才培养等措施，旨在为档案管理领域中合理应用AI技术提供参考。

关键词：人工智能；档案管理；应用；风险防范

一、人工智能在档案管理中的应用

（一）在数字化档案管理中的应用

数字化档案管理是指利用数字化技术将纸质档案转换为数字形式，并通过计算机系统进行存储、检索、利用的一种管理方式。人工智能技术在此过程中的应用主要体现在OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术和自然语言处理（NLP）技术的使用上。OCR技术能够实现对纸质文档的高效识别和转换，将文本资料转化为可编辑和可检索的电子文档，极大地提高了档案数字化的效率和准确性。而NLP技术则进一步实现了对数字化档案的深度理解和智能分类，通过语义识别和情感分析等方法，为档案的自动化标注和高效检索提供了可能。这些技术的应用大幅提升了档案管理的效率和质量，为档案信息的快速利用和长期保存奠定了基础[1]。

（二）在网络化档案管理中的应用

网络化档案管理是指通过互联网技术实现档案信息资源的共享和远程访问，以及档案管理业务的在线处理。在这一领域，人工智能技术的应用主要集中在数据挖掘和智能推荐系统上。数据挖掘技术能够从大量的网络档案数据中提取有价值的信息和知识，通过分析用户的访问行为和偏好，智能推荐系统可以为用户推荐他们可能感兴趣的档案资料，极大地提升了用户体验和档案资源的利用效率。此外，利用AI技术，可以有效地对网络安全进行监控和管理，保障档案数据的安全和完整性[2]。

二、人工智能在档案管理应用中存在的风险点

（一）隐私保护与数据安全

在人工智能（AI）技术被广泛应用于档案管理领域时，隐私保护与数据安全成为不可忽视的重大风险点。人工智能技术通过算法模型对大量档案数据进行分析、归纳和预测，这些操作需要访问包含敏感信息的档案数据。在此过程中，数据可能会被未经授权的第三方获取，导致隐私泄露。此外，人工智能系统自身的安全漏洞也可能成为黑客攻击的目标，一旦攻击成功，不仅会导致档案数据的泄露，还可能造成档案的损毁或篡改。因此，如何确保在使用人工智能技术进行档案管理时，既能有效保护档案数据的安全性，又能防止隐私信息的泄露，是当前急需解决的问题。

（二）数据偏差与决策失误

人工智能在档案管理中的应用依赖于算法对数据的分析和学习。然而，如果输入人工智能系统的档案数据存在偏差，那么人工智能的学习结果和决策建议也将不可避免地带有偏差。这种数据偏差可能源于数据收集、整理阶段的主观性选择，或是历史档案的非全面性，从而导致人工智能系统无法全面准确地理解和反映历史真实情况。此外，人工智能算法自身的设计也可能引入偏见，加之算法的工作机制通常较为复杂，缺乏透明度，这些因素都可能导致基于人工智能技术的档案管理决策存在失误，从而影响档案管理的效率和准确性[3]。

（三）技术依赖性增强与人才培养困难

随着人工智能技术在档案管理领域的深入应用，档案管理工作对技术的依赖性不断增强。这种依赖性虽然提高了档案管理的效率，但也带来了对专业人才技能要求的转变。传统的档案管理侧重于对档案内容的理解和整理能力，而在人工智能技术辅助下的档案管理，更加强调对数据分析、算法理解和系统操作的技能要求。这种转变导致现有档案管理人才面临重新培训的需求，而高质量的培训资源并不普遍，从而加剧了人才培养的困难。同时，技术过度依赖还可能削弱人员对档案内容的深入理解和判断能力，影响档案管理的深度和质量。因此，如何在推进人工智能技术应用的同时，平衡技术依赖与人才培养，是档案管理领域面临的又一挑战。

三、人工智能在档案管理应用中的风险防范路径

（一）加强隐私保护与数据安全机制

为了应对人工智能在档案管理应用中隐私保护与数据安全的风险，首先需要建立和完善数据保护框架，确保档案数据的安全性和隐私性。这包括制定严格的数据访问和授权机制，确保只有经过授权的人员才能访问敏感档案数据。同时，采用先进的加密技术对档案数据进行加密存储，有效防止数据在传输和存储过程中被非法窃取或篡改。此外，对于人工智能系统自身的安全漏洞，应定期进行安全审计和漏洞扫描，及时发现并修复安全漏洞，防止黑客攻击。加大对数据安全和隐私保护的技术研发和应用，如采用区块链等技术提高数据的不可篡改性和透明度，进一步增强档案数据的安全保护能力。

（二）优化数据质量，提高决策准确性

针对数据偏差与决策失误的问题，需要从优化档案数据质量和改善算法设计两方面着手。首先，建立全面的数据质量管理体系，从数据收集、整理到输入人工智能系统的各个环节，严格控制数据质量，确保输入系统的数据真实、准确、全面。通过多元化的数据来源和交叉验证的方法减少数据偏差，增强数据的代表性和准确性。其次，在算法设计方面，采用更加公正、透明的算法模型，减少算法偏见。加强算法的可解释性研究，提高算法决策过程的透明度和可追溯性，使档案管理人员能够更好地理解和监督人工智能的决策过程，及时发现并纠正可能的错误或偏差，从而提高决策的准确性和有效性。

（三）平衡技术依赖与人才培养

为了应对技术依赖性增强与人才培养困难的挑战，需要在推进人工智能技术应用的同时，加强档案管理人才的培养和技能提升。一方面，高校和研究机构应开设相关课程，结合人工智能与档案管理的实际需求，培养具有数据分析、算法理解和系统操作能力的复合型人才。另一方面，对于在职档案管理人员，应提供持续的培训和学习机会，帮助他们掌握人工智能相关的知识和技能，顺应技术发展的需要。

四、结语

总之，人工智能技术在档案管理中的应用为档案工作提供了新的视角和方法，显著提升了管理效率和档案利用的质量。然而，随之而来的风险和挑战也不容忽视。面对隐私保护、数据安全、数据偏差、技术依赖性增强和人才培养等问题，需要采取多元化的策略和措施，加强风险管理和防范。通过不断优化数据质量，提高决策准确性，加强技术和伦理教育，平衡技术依赖与人才培养，可以有效应对人工智能带来的挑战，确保AI技术在档案管理领域的健康、安全和有效应用。

参考文献

[1]贠疆鹏，加小双，王妍.人工智能在我国档案管理中的应用现状与对策分析[J].档案与建设，2023（2）：62-65.

[2]王大鹏.档案管理中的隐私保护与信息安全研究[J].华东纸业，2024，53（12）：38.

[3]刘鹤.人工智能技术在档案管理信息化中的应用[J].环球首映，2021（004）：129-130.

作者简介：胡玉坤（1981.08-）男，汉族，河南濮阳人，本科学历，助理馆员，专业：档案管理。