郑 颖

（国家电投集团贵州金元股份有限公司 贵州 贵阳 550081）

0 引言

随着社会的进步与发展，人力资源成为任何一个企业发展的重要推动力，直接关系到企业在市场竞争中的成败。近几年，得益于贵州能源行业的快速发展，国家电投集团贵州金元股份有限公司已发展成拥有遍布在全国各地20余家下属公司、员工七千余人的大型能源企业，随着公司组织机构越来越大，下属公司逐渐增多且分散，传统的人力资源管理手段很难满足公司的发展需要，亟需探讨新技术、新方法在人力资源管理中的应用以适配公司的快速发展。

人事档案管理作为人力资源管理工作中的重要组成部分，一直存在管理繁琐、材料收集难度大、更新实时性不够等问题，这些问题在信息化普及的今天更是突出：人事档案信息资源和用户数据总量呈爆炸式增长[1]。

随着社会的发展，科技的不断进步，“人工智能”技术也在日益完善与进步。人工智能作为当今世界的一项热门学科，已被广泛应用于人类生活的方方面面，该学科主要研究如何使计算机模拟人类完成智能任务，研究领域包括知识表示、机器学习、自然语言处、专家系统、图像信息识别、模式识别等。这些研究内容为人事档案的信息化管理提供了丰厚的技术基础支撑[2]。

1 人事档案管理概述

人事档案是一种在人事管理活动中形成的，且经过特定组织部门专门审查核实的，能够记录和反映人员的个人经历、业绩能力、政治思想、品德作风、工作表现等一系列与个人信息息息相关的信息综合体。该信息以个人为单位进行立卷并交由专门部门集中保存备查的记录。人事档案管理是以人事档案为基础，对人事档案进行全方位管理以及使用的过程性的活动的统称，包括将人事档案的收集、整理、保管、鉴定、统计和提供利用的活动，人事档案的特性如图1所示。

图1 人事档案管理的特点

人事档案信息化是指利用信息技术，将传统的人事档案信息经过处理，变成一系列的二进制编码，长期存放在计算机中或其他易存储保存的媒介中。目前可供处理的传统档案信息有纸质档案、照片档案、录音录像档案、微缩胶片档案等[3]。档案信息化管理的第一步是档案信息的数字化，该阶段是指利用扫描设备、OCR设备或者语音识别设备将传统的纸质档案或者音频影像资料通过数字化加工的方式变成可存储于计算机中的信息，然后通过人工或者自动化的手段对这些数据进行分类存放，以便于后期的查询工作。这些方式是档案信息化的初级方式，仅仅完成了对原始数据的采集与分类，但蕴含在档案信息中的重要信息没有显现，档案数据的深化应用及服务功能没有实现，这就需要在原来的档案信息化系统中注入新技术新手段，以充分挖掘蕴藏在档案数据中的价值。人工智能的出现，为档案管理的信息化、智能化的实现提供了可能，图2是注入人工智能技术后的档案管理信息化系统框图：

图2 档案管理信息化系统框图

由图2可知，人工智能技术在档案管理信息化的整个业务流程中都可以融入，且发挥重要作用。

2 人事档案管理系统的基础设施

人事档案的信息化管理是建立在大量可分析、可管理的档案资源基础上，这些档案原始数据的获取及存储需要有专门的空间、设备以及专人进行维护和管理，这样才能保证档案数据资源的实时更新与处理。档案管理的基础设施层主要由机房和软硬件设施两部分组成。

2.1 机房资源

人事档案机房主要用于档案数据资源的存储、加工以及处理的地方，档案机房主要以服务器、交换机以及大容量的存储单元构成，因此，档案机房的基础设施主要由温湿度控制设备、监控设备、供电设备等构成，通过这些设备的运行，实现对火情、水灾、人为破坏等危险情况的识别进而确保档案资料的安全。

2.2 软硬件设施

在人事档案的信息化系统中，软硬件设施除了必需的网络设备、存储设备、计算机服务器设备外，还需配置大量的感知设备、数字化加工设备、网络安全设备，实现对各种介质档案的信息化处理。感知设备包括对实体档案和人员动态进行智能感知的RFID技术、人脸识别、指纹识别、虹膜识别等人工智能技术产品，可以实现档案实体的内容和地理位置感知、档案业务人员及利用者的位置和信息感知。

数字化加工设备是指完成档案数据的采集并进行数字化的设备，以实现档案文档、图片、视频等非结构数据的数字化进程，常见的数字化加工技术主要有OCR识别技术、语音识别以及图像识别等技术，这些技术配合人工智能技术，可以实现人事档案的智能服务。

网络安全设备主要用来避免数字档案资源被非法用户访问或者修改，以达到保护档案资源的真实性、可靠性的目的。常见的网络安全设备有各种堡垒机、入侵检测（防御）系统、VPN设备、漏洞扫描设备等。在实际的应用配置中，通过上述一种或多种设备的联合运用，可以达到有效抵御外部非法访问，保护数据安全的目的。

3 人工智能技术在档案信息化中的应用

3.1 人事档案数据的收集

人事档案数据的采集可以借助现有的智能终端、智能感知设备完成基础数据的大规模收集，这些数据中存在很多的冗余和无效数据、借助人工智能技术中的语义分析、深度神经网络技术可以有效地从大规模的数据中剔除冗余的无效数据，实现数据的清洗，提升存储数据的质量。

3.2 人事档案的整理

人事档案的整理包括档案的智能分类和归档。对于一些实体档案，可以利用OCR识别技术、文本分析技术、智能语音技术等技术将不同类型的档案进行全文数字化，并采用专门设计的智能机器人完成档案自动上架、存取和监控。

人工智能技术还可以与云计算相结合，针对不同时期的档案资料、文献资料，通过相关性分析与处理，实现档案资料的快速归类与合并，大大减少了档案管理人员的工作强度；此外，利用递归神经网络、改进型BP神经网络还可以对异构格式的原始档案资料进行处理，提升原生电子档案的智能分类结果，解决了传统人工分类的粗糙和耗时较长等问题，细化了档案内容，提升了档案材料的精细度。

3.3 人事档案真实性鉴定

人工智能技术中的自然语言处理、专家系统、智能预测推理技术可以在档案管理中，快速地完成档案的价值鉴定、开放鉴定，可以有效解决档案处理过程中长期存在的专业鉴定人员不足、鉴定标准把握难、鉴定结果不客观等问题，为档案的鉴定管理提供了一个有效的解决方案。档案真实性鉴定过程的设计主要由初始知识库、开发并实验原型系统、改进与完善知识库这三个步骤来建立档案价值鉴定专家系统[4]。

3.4 人事档案智能检索

档案的智能检索是指依托自动识别技术、知识图谱技术、代理Agent技术等技术将数字档案资源智能化，以更好地便于用户查询、检索。档案智能检索建立在档案全面数字化、信息化的基础上，是档案管理信息化的一项重要应用，该业务通过利用智能Agent技术、自然语言处理分析技术、知识图谱技术，根据数据之间的关联性，在用户与计算机系统之间搭建一个信息沟通桥梁。

现代的智能检索服务还能将用户的过往检索记录、检索偏好、检索内容等进行关联匹配、为用户提供个性化的检索推荐。除了常规的结构化数据的检索，对于一些非结构化的数据，如图像、视频等，依托于人工智能技术，“以图找图、文字搜图、分帧查询”等一站式检索也得以实现。

3.5 人事档案的存储

人事档案智能存储和利用，主要包括档案实体存储和电子档案存储。档案存储的过程中，人工智能技术可以利用专家系统或模式识别技术，实现对档案管理保密等级的智能分级，使得档案的管理与存储更加科学合理；同时，在档案管理的过程中，可以借助人工智能中的人脸识别技术、虹膜识别技术以及生物信息识别技术，实现对档案管理的多模态安全防护，这些技术的应用，将大大提升档案的保密性和安全性；利用云存储技术对数据进行云备份、分布式“云存储”，为存储数据机房加装人工智能防火墙，可以有效提升数据存储的可靠性。

3.6 人事档案的智能服务

人事档案的智能服务是指在档案资源数字化的基础上，针对用户对档案的使用需求，利用专家系统、深度学习、自然语言语义处理技术对用户服务需求进行深度分析，并与馆藏档案资源结合，最后借助模式识别、文本分析技术、机器视觉等技术为用户需求匹配最佳的查询数据。人事档案的智能服务其实质是综合运用多种人工智能技术深度挖掘分析档案资源和用户数据，以达到实现档案服务智能化、服务虚拟化以及服务精准化等目的。

4 风险与对策

由上述分析可知，人工智能技术在人事档案管理信息化过程中具有丰富的应用场景，但它在带来便利的同时也带来了一定的使用风险，其主要风险归纳如下：

4.1 责任主体的风险及对策

人工智能技术广泛使用，使得人工智能机器人或产品能否作为伦理主体承担责任的问题逐渐引发人们的思考与担忧。人工智能技术无法自动实现隐含伦理问题的推导，它必须依赖其他人嵌入相应的程序甚至通过训练神经网络来完成，而人工技术的开发人员的价值取向则影响着人工智能推断的公正性与客观性。此外，由于档案管理的保密性，在档案智能服务体系设计过程中，其算法过程及机制往往很复杂、也不透明，这就导致档案管理和服务过程中，一旦出现泄密事件，就很难追溯是机器算法还是工作人员的责任，导致系统在使用过程中存在一定的法律风险和责任风险。针对以上风险，各档案管理机构在使用过程中，应认真思考人工智能在档案领域应用过程中将会产生哪些风险，针对这些风险预先做好详尽的规划与管理标准，对人工智能在档案管理中的功能、安全、责任进行明确的界定，在规范和标准层面规定人工智能技术的使用范围、使用权限以及相关责任人，完善顶层制度设计、制定行业技术标准及从业人员行为规范；其次，要将档案机构服务理念与服务原则嵌入到人工智能应用程序中，将道德伦理融入到智慧档案服务的全过程[5]，从根源上杜绝可能产生的违背公众利益、服务不平等、责任难追溯等问题。

4.2 档案数据的共享问题

由于目前档案数据标准及相关硬件水平尚未完全统一、管理系统不互通、非结构化档案数据存在流通性差、兼容性差的问题，这些问题的存在很大程度上制约了档案馆的数据挖掘和智能分析的应用，使得档案管理信息化系统的功能大打折扣，影响了系统的推广及应用[6]。针对该问题，建立统一的数据标准体系及智能服务平台是解决这一问题的重要手段，一旦数据标准体系建立完成，就可以实现档案资源的跨界、跨领域、跨系统的资源整合，为后续智能服务所需的数据挖掘、大数据分析等奠定数据基础。

4.3 个人隐私的泄露问题

人事档案信息化的同时，也给人事档案的安全带来了巨大风险。与传统人事档案的访问不同，现代档案管理系统通过网络就可以实现对档案的访问，一旦档案系统被黑客入侵，或者被商业管理平台用来谋取私利，将会使大量的个人隐私数据被泄露，产生网络信息安全风险和用户隐私泄露风险。针对该问题，在档案系统设计之初，必须坚持以人为本的原则，在相关算法设计时必须将个人授权、服务选择、隐私界定等方面的内容考虑进去，使用用户画像也必须按照法律规定，充分考虑档案用户的感受，在采用数据脱敏等技术保护档案用户隐私和尊重用户隐私的前提下为档案用户提供服务，并做好相应的数据泄露风险预案。

5 结语

自20世纪中叶人工智能诞生开始，随着近70年的曲折发展，世界各国积极推进人工智能技术发展与应用，加速人工智能技术与各产业的融合发展。人工智能技术的发展对众多行业都产生了深远的影响，如制造、金融、医疗、农业等各领域，改变了诸多传统工作生活方式，提高了企业生产效率。

为适应时代的变化与发展，满足档案用户对档案利用的多元化需求，提升人事档案的管理水平与管理效率，探索人工智能与档案管理工作的深度融合是非常必要的。文章针对人工智能技术在现代档案管理中各流程中的使用进行了分析，通过分析可知，人工智能技术有利于提高档案工作人员的管理效率，降低管理成本，同时提高档案的保密性。

文章最后还分析了档案信息化管理带来的潜在风险和使用过程中出现的问题，并给出了解决建议。通过对建议的梳理可以发现，只要人们能制定好伦理规范和设备标准，不断完善相应制度法律；做好数据统一及服务平台的整合工作，管理人员就能克服现存问题，推进人工智能技术在未来档案管理中的大规模普及应用。