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一、档案数据治理背景
当前，我国正处于“十四五”规划收官与数字中国建设深化推进的关键阶段，政府治理现代化对档案数据资源提出了全新要求。随着《“十四五”全国档案事业发展规划》的全面实施，各级各类档案馆累积的档案数据总量已突破30PB（2024年国家档案局统计数据），但数据价值释放率仍处于较低水平。在档案数据治理和利用上，仍存在以下亟待解决的问题：
01 数据孤岛现象依然严峻
调查显示，78%的地方档案馆存在“系统异构、标准不一”的架构性问题，导致跨部门、跨区域的数据融合与共享难以实现，严重制约了档案数据的整体效能发挥。
02 数据价值挖掘深度不足
当前档案『数字化』工作仍主要停留在扫描存储的初级阶段，缺乏对事件关联分析、语义解析等深度处理技术的应用，导致档案数据的知识密度和利用价值未能得到充分释放。
03 服务效能存在显著落差
统计表明，85%的档案利用仍局限于传统的查档阅卷模式，未能构建起“数据-知识-决策”的完整服务闭环，与数字时代智慧利用的需求存在明显差距。
04 安全合规风险亟待化解
在档案开放利用过程中，普遍存在敏感信息识别准确率不高、历史档案开放边界不清等问题，给档案数据的安全利用带来潜在风险。
二、档案数据生命周期智能治理路径
在『数字化』转型加速的当下，档案数据已成为支撑决策、服务民生的重要战略资源，如何安全、有效地推进档案数据生命周期智能治理，是档案部门当前亟待解决的关键问题。
本文从档案数据质量检测、安全筛查、数据标签、开放审核、数据聚类等五大维度，系统构建“三位一体”（规范治理→有效利用→价值创造）的档案数据治理路径，赋能档案利用效能提升、档案成果创新突破以及公共、资政服务转型升级。
1 档案数据质量检测
核心目标：
构建全生命周期质量监控网络，确保归档数据完整性（ISO 15489标准符合度≥98%）、元数据规范率（达到DCMM模型稳健级水准）、内容可读性（非结构化数据解析成功率≥90%）。
路径分析：
打造“三位一体”的自动化质检技术架构，一是通过高精度OCR识别引擎实现对200余种文件格式的全覆盖解析，确保各类档案数据的完整提取；二是基于深度学习模型构建语义核验模块，实现对档案内容的智能理解与一致性校验；三是严格遵循GB/T 33190（OFD）标准要求，建立格式规范校验机制，确保档案数据的标准化程度。
2 档案数据安全筛查
核心目标：
建立“数据安全筛查+数据本体防护（加密/脱敏）+分类分级保护”三维防护网，满足《数据安全法》第二十一条要求（数据分级分类保护）。
路径分析：
一是依据档案数据管理规范，构建覆盖数据全生命周期的分级分类管理体系，在数据接收环节建立分级评估标准，在数据安检环节实施分类处理流程，在数据利用环节设置差异化的访问权限，实现档案数据的精细化管理；二是基于图章识别、深度学习等技术构建数据安全筛查算法模型，实现对档案图像涉密标识、文本敏感信息的精准识别，并通过与档案数据安全筛查系统的深度融合，动态优化安全筛查策略，实现档案数据安全风险的精准识别与智能防控。
3 档案开放审核
核心目标：
打造“智能预审（NLP语义分析）+人工复审+审批公布”的递进式审核体系，平衡开放共享与隐私保护。
路径分析：
一是创新审核模式。严格遵循国家及行业相关标准规范，创新性提出“九步工作法”，系统化规范档案开放审核流程；二是优化审核机制。建立“前置审核”与“三审一核”相结合的审核机制，打造局、馆、室“三位一体”的协同治理体系，实现审核资源的有效整合与协同运作；三是强化智能审核能力。依托『大语言模型』的语义分析技术，整合包含23大类、200余子类的审核规则库与知识库，对档案元数据、正文内容等进行多维度智能分析，实现精准识别敏感信息，自动标注敏感原因与分类；四是细化开放数据分级分类维度，在开放范围维度，建立局域网、政务网、『互联网』三级开放机制，在内容主题维度，细化经济、文化、政治、科技、教育等领域的分类标准，形成层次分明、结构清晰的档案数据开放矩阵。
4 数据标签体系构建
核心目标：
打造“基础属性标签（时间/来源/类型）+内容特征标签（主题词/实体识别）+价值评估标签（利用率/关联度）”三级标签体系。
路径分析：
一是构建精细化标签体系。采用三级分类架构，设计包含8个大类、19个细项的标签体系，确保所设立的标签既具有高度的专指性，又能充分反映档案的本质特征；二是升级智能标注系统。基于多模态大模型的理解能力，开发新一代AI标注引擎，深度融合标签体系与档案特征，通过语义分析、图像识别等技术，实现档案内容的智能解析与精准标注，大幅提升标注效率与准确性。
5 档案专题数据库建设
核心目标：
遵循“需求导向（资政服务热点）+知识聚合（多源数据融合）+智能服务（API生态系统）”的建设逻辑，重点打造决策支持库、文化记忆库及政务知识库等三大类专题库。
路径分析：
一是构建三类专题库标签体系，构建“1+N+X”数据聚类模型（即1个主题，N个维度，X个检索词）；二是依托大数据、机器学习等技术构建聚类模型，通过向量特征对比精准识别档案数据类别，并自动关联匹配其所属专题；三是基于专题库标签体系和聚类模型自动聚合形成诸如“双碳政策演进库”等政策类专题库；涵盖红色记忆、乡村记忆、人物传记、文化遗产、文学艺术等维度的文化专题库；以及覆盖组织宣传、教育文化、农业农村等政务领域的政务链知识图谱。
三、档案数据治理远景展望
综上所述，五大维度的系统化治理不仅能实现档案数据的规范化管理，而且将催生“数据→知识→智慧”的价值跃迁。当然，档案数据治理不仅要在技术层面不断创新，还需要从机制、流程、用户体验等多个维度出发，构建一个全面、高效、安全且可持续发展的治理体系。
1 智能化与自动化
以关联数据、数据可视化、AIGC等前沿技术驱动档案工作组织模式、业务流程和服务方式变革将成为档案数据治理高质量发展的必然趋势。
2 协同治理与数据共享
打造政府、企业和社会公众等多元协同的档案治理模式，加快建立统一的数据标准和接口规范，构建全域共享平台，实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门的数据深度融合与高效利用。
3 夯实安全保障
面对日益严峻的数据安全挑战，部署先进加密算法和细粒度权限管理，建立实时风险监测预警和应急响应机制，开展常态化安全培训，构建“技术+制度+人员”三位一体的安全防护体系。
4 提升用户体验
打造移动端应用场景、跨平台访问支持；引入VR/AR/XR等前沿技术，打造沉浸式档案浏览环境；运用AI技术实现智能检索与个性化推荐等是未来提升档案服务效能的发展重心。
5 完善法规体系
加快构建档案数据确权、评估、交易、监管等体系，优化数据流通法规环境，推动档案资源向数据资产转化；完善档案数据法律体系，解决权属、隐私、安全等问题；建立覆盖数据全生命周期的管理规范，在公共数据、医疗健康等领域构建数据档案治理框架。
6 关注可持续发展
档案数据治理应秉持可持续发展理念，统筹技术、环境与社会责任。技术上推动绿色低碳转型；环境上制定绿色标准，促进生态化发展；社会上推动教育传承与创新。
◀ 特别提醒 ▶
大家学习本期文章过程中如有任何问题，欢迎3月1日来『直播间』寻求答案，本文作者叶亚芬老师及其他三位大咖为您现场解答~
数字罗塞塔计划 将在3月1日 14:00 直播，欢迎在公众号中提前预约
“AI赋能档案数据治理路径探析”
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