AI赋能档案开放审核:实战
最近几年,我们在档案开放审核业务上投入了不少精力。从实际探索、项目推进到系统研究,一点一点积累下来,逐渐摸索出了一套相对成熟、也经过实践验证的AI辅助档案开放审核方法。这套方案的核心是“AI+人工”的人机协同模式,它围绕档案开放审核的全流程,从定制本地化审核模型、审核数据前处理、涉密筛查、AI辅助审核,再到专业人工复核等九个关键环节,构建起一个完整的智能化管控框架。最终目标是推动档案开放审核工作真正走向高质量。

(一)AI辅助档案开放审核九步工作法
这套方法可以概括为九个核心步骤,具体流程如下图所示:
第一步:制定审核工作计划
一切工作都从计划开始。根据到期档案的审核提醒,结合开放审核的总体要求,由审核小组牵头组织,明确工作内容、时间周期。同时,针对待审核数据的所属年代、数字化(数据化)进展,以及现行的审核办法、会审要求等事项进行深入讨论,最终制定出清晰的工作目标和任务。
第二步:定制本地化审核模型
这一步是AI发挥作用的关键。利用AI辅助档案开放审核管理系统(以下简称“审核系统”),结合本馆的档案开放审核办法,细化审核规则,用本地数据进行训练,定制出真正适应本馆需求的算法模型。经过AI的精准赋能,不仅能扩大有效供给、提升供给能力,还能促进供给侧与需求侧的高效匹配,从而优化整体审核能力。
第三步:数据交接
根据审核系统的部署情况,数据交接可以采取在线或离线两种方式。在线交接是在同一局域网内,打通审核系统与馆藏系统的数据接口,自动接收馆藏系统推送的数据包(包括条目和全文)。全文导入格式支持PDF、JPG、TIFF等,条目字段值则可以按需选择,比如档号、责任者、年度、文件编号、题名等。
第四步:涉密筛查
档案管理有其特殊性,审核过程中可能接触到未解密的档案数据。为了规范作业,必须按照工作需要原则和最小化原则,严格设定人员的知悉范围。由具备知悉权限的人员进行涉密筛查,排除密件后,再交由其他工作人员处理。同时,要落实数据安全和操作安全措施,确保整个审核过程合理、规范。
第五步:数据质量处理
不少档案的数字化工作年代较早,当时的整理和数字化加工质量,会直接影响后续的审核判定。因此,审核前的数据质量处理必不可少。具体措施包括三个方面:一是
数据质量检测
数据清洗
数据化处理
第六步:AI辅助审核
这一步是效率提升的核心。构建开放和延期开放的关键词规则库,利用AI算法模型实现智能分库。通过自动或人工分配审核任务,由AI辅助形成初审意见——也就是“开放”或“延期开放”的审核结论。
第七步:专业人员审核
AI审核之后,人工审核环节依然不可或缺。这个子流程包括专业人工复审、移交单位会审、档案馆终审等多个步骤。由专业人员对AI给出的审核意见进行复审,同步进行数据分析,确保审核的准确率。
第八步:模型训练
终审完成后,将数据按分类编制成数据集,用于AI算法模型训练。大部分数据用来训练模型,剩余部分则用于测试准确率。当预测准确率达到预期值,模型就算训练成功;否则就需要调整算法,直到达标为止。模型训练的成果会反哺回审核系统,从而形成AI辅助开放审核的闭环管理。
第九步:审核成果输出
通过“人机协同”完成整个审核任务后,系统会自动生成“开放件”和“延期开放件”两个数据集,并输出多项成果。一是
形成报表
编制报告
向社会公布
(二)AI辅助档案开放审核案例分析
1. 传统审核模式工期估算
拿一个实际案例来说。某档案馆在十四五期间待审核的文书档案共计50万件,而馆内开放审核小组的工作人员只有3人。如果按传统的人工审核模式——逐卷、逐件、逐页进行审核——完成全部任务,预估需要830个工作日。
传统模式工作情况表
※ 说明:移交单位会审、档案馆终审等工作流程不含在内。
2. 采用AI技术实施成效
鉴于该档案馆审核人员少、任务重的现状,馆方决定采购第三方服务,采用“AI+人工”的人机协同模式进行开放审核。按照上述“九步工作法”,运用AI进行智能辅助审核,同时由专业人员进行验证,最后交由档案馆复审(或移交单位会审)。
“AI+人工”模式工作情况表
※ 说明:移交单位会审、档案馆终审等工作流程不含在内。
3. 案例分析
从上面的实例可以看出,采用“AI+人工”模式开展档案开放审核,效率提升非常显著。借助AI的能力,工作战线明显缩短,人力投入也大幅减少。同时,专业人员的审核加持,有效避免了AI审核可能出现的误判,审核质量大幅提升,也杜绝了档案开放中的安全隐患。
全方位的人员结构:
规范化、标准化项目现场:
(模拟项目现场)
(三)提升AI辅助档案开放审核能力的几点思考
尽管近年来AI技术突飞猛进,但在档案开放审核这个领域,它目前的主要角色依然是“辅助”。如何让AI的应用更有效、更准确,是当下讨论热度最高的话题之一。结合实战经验,在AI热潮下,我们需要冷静思考、重新出发。
一是持续夯实基础。
二是筑牢安全防线。
三是加强深度学习。
四是育强人才队伍。
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