针对人工智能技术在银行业的应用背景，本研究以某银行某支行档案工作为例，分析其在档案收集效率、销毁机制、跨部门协作等方面所面临的现实挑战，通过借鉴国内同业先进经验，结合DeepSeek人工智能技术，从档案智能鉴定、档案安全管控与利用优化、人机共治等角度探索解决方案，为商业银行基层档案管理的数字化转型提供参考。

文/李培源

一、背景

（一）优势与机遇

某银行某支行作为总行直属支行，具备档案存量多、类型覆盖面广的显著优势。经过多年积累，该行已在财务及运营会计档案的外包管理方面形成较为成熟的运作机制，并建立起相对完善的档案管理制度体系，为后续该行档案数字化转型奠定了重要基础。

（二）面临问题与挑战

1. 档案数量激增与处理能力失衡

随着银行业务规模的持续扩张和行内对档案接收数量及处理能力要求的不断提高，传统以人工为主的档案整理模式已难以有效应对大批量纸质资料和电子文件的双轨并行的现实压力，一方面，影像扫描等数字化处理环节效率持续低下，另一方面，由于缺乏统一的数据管控策略，不同机构之间重复归档、同一事项多次申请归档等情况屡见不鲜，这不仅极大浪费了档案系统储存资源，也加重了档案积压问题。

2. 档案鉴定与销毁机制不健全

由于档案销毁具有不可逆性的特点，一旦发生多销、误销等情况，都会带来不可挽回的后果。目前XX银行档案管理系统尚未配备自动化的档案鉴定工具或到期提醒功能，仍需档案工作人员逐页、逐件进行人工审核。这一方式不仅费时费力，还容易因责任界定不清致使工作人员出于风险规避而产生“只存不毁”的消极工作行为，进一步加剧档案库存压力和管理成本。

3. 部门共享协作迟滞

尽管电子化审批流程已广泛推行，业务部门仍延续纸质文件归档的传统习惯（电子文件审批后再打印纸质归档），电子与纸质“并行制”归档现象普遍。此外，业务部门归档不及时，档案管理部门需反复下发通知督促移交，工作极其被动。因涉及部门众多、标准不一，归档文件的质量也参差不齐，严重影响后续整理与利用效率。

二、国内同业档案管理先进经验

（一）基层人民银行：档案负面清单管理

针对纸质档案管理中长期存在的操作依据不明、档案人员行为不正规等问题，部分基层人民银行在实践过程中创新引入“档案负面清单”管理理念，将日常档案管理中禁止性内容列入负面清单。指导档案人员快速判定归档合规性，符合负面清单内容的，拒绝归档。此举有效推动了档案收集工作从“重量轻质”到“精准合规”的重要转变。

（二）中国银行：档案鉴定销毁常态化

在2020年至2023年期间，中国银行面对海量库存档案和销毁难题，通过集中调配人力与物力资源，系统性开展档案分类鉴定与销毁工作，取得了极大的成效并建立起常态化档案销毁机制。其经验主要包括三方面：

1. 分阶段推进

明确责任主体与分工，根据档案类别制定差异化策略并开展工作，按“1：3：3：3”的比例分四年逐步完成存量档案的鉴定任务，既避免了一刀切，也确保了工作连贯性。

2. 双重校验机制

通过设立专项工作小组、领导亲自挂帅、实行初次鉴定和换人鉴定相结合等方式，最大限度杜绝档案鉴定错误，降低人工操作风险。

3. 系统赋能支持

中国银行在推进纸质档案集中鉴定销毁工作的同时也在持续优化其自身的电子档案系统功能，通过自主开发档案鉴定销毁模块，实现行内到期档案数据生成自动化、销毁审批流程线上化、操作流程标准化。

（三）农业银行：档案数字化转型

农业银行的实践表明，档案工作的数字化转型单纯依靠档案部门的投入是远远不够的。为了彻底根除“孤岛式”档案管理现状，强化档案生成部门和档案管理部门之间的联系，农业银行做出以下创新举措：

1. 档案条线机制改革

以“集约化”为核心目标，建立档案中心和档案分中心，对辖区辐射范围内的机构实行扁平化管理，压实层级、压实责任，实现档案的集中统一管理。

2. 档案服务模式转型

坚持以“业技融合”为导向，依托档案中心资源和管理高度集中的优势，通过统一归口和强化业务联动，打破部门之间协作壁垒，不断提升跨部门之间协作效率。

3. 档案技术持续升级

通过对档案系统的持续改造和技术迭代，将人工智能、物联网等新技术运用到档案库房建设和档案资源利用方面，持续提高档案保管的安全性和资源利用的便捷性。

三、某银行某支行档案工作借助AI转型方向分析

（一）档案工作人工智能技术应用的可行性

1. 解放重复劳动，降低运营成本

通过引入DeepSeek等人工智能自然语言处理技术，可自动提取文件标题、责任人、密级、归档部门等相关信息，由传统的人工录入转为智能归档著录，这不仅能大幅减轻人力负担，还能显著降低人工操作错误率，提升数据质量。

2. 档案到期鉴定自动化

参考中国银行的成功经验，通过优化自身电子档案管理系统，实现批量档案期满自动鉴定，该系统可覆盖常规内容识别和复杂情形专家复核等多个环节，极大减少人工识别工作量，从而有效解决了档案销毁工作中“不敢毁”和“不想毁”的困境。

3. 提升档案利用价值

一方面，借助人工智能和大数据技术，使数据提供更全面。通过人工智能及大数据技术构建数据之间的关联图谱，档案由孤立的纸质资料转变为关联的动态数据资产，为业务分析提供全方位、多维度视图。另一方面，通过增强式检索、自然语言查询等功能进一步提高档案检索的覆盖范围和准确性，为用户利用档案提供更为便利的条件。

（二）人工智能技术发展面临的问题

1. AI幻觉风险

人工智能技术通过对大数据的深度学习帮助用户提取所寻求的答案，在此过程中AI可能会输出逻辑自洽但事实错误的结论，简单地说就是AI在“一本正经的胡说八道”，极易对使用者形成误导，若应用于档案鉴定、密级划分等环节可能会引发严重后果。

2. 档案安全和利用间的矛盾

人工智能技术的应用将不可避免地凸显档案数据安全和利用两者间的矛盾。如何在保证档案安全、维护档案“隐私”的前提下，深入挖掘档案资源价值，实现知识共享，成为发展过程中必须权衡的关键问题。

3. 冗余、无效资料的管理

档案数字化进程的加速，导致档案数据总量呈现爆炸式增长。相较于传统纸质档案接收工作，数字档案涵盖范围更广，内容更全，但也面临大量冗余、无效数据的推送，若不加以有效治理，将造成储存资源和运维成本的严重浪费。

四、建议

某银行某支行档案工作的转型，需以技术赋能和制度重构为两驾马车，通过深度融合DeepSeek等人工智能技术，破解当前档案管理中的结构性矛盾，实现从“被动保管”向“主动赋能”的跨越。

（一）深化AI技术应用破解核心瓶颈

1. 构建“人机共治”的档案治理体系

智能鉴定闭环：借鉴中国银行经验，将AI技术嵌入电子档案系统，实现到期档案自动筛查、批量鉴定与风险预警，辅以人工抽检复核，彻底解决到期“不敢毁”的难题。

冗余数据治理：利用AI对重复归档文件进行相似度识别与去重处理，减少无效数据存储，释放系统资源。

2. 打破部门壁垒的技术联动

前端控制标准化：效仿人民银行“负面清单”档案管理模式，联合各业务部门制定《档案负面清单》，统一数据输出格式，确保归档质量。

跨部门流程再造：参考农业银行“业技融合”机制，建立档案中心统筹调度全行归档事务，强制电子文件在线归档，杜绝纸质电子“双轨并行”冗余操作。

（二） 风险防控与价值升级并重

1. 破解AI应用风险的双重防线

幻觉抑制机制：采用“规则约束+人工复核”双重校验，限定AI仅基于行内归档范围输出结果，对关键决策（如密级判定、敏感信息遮蔽）设置人工确认节点。

安全与利用平衡：加强内部控制与数据保护，确保原始数据不出内网；敏感字段自动脱敏后开放利用，实现“数据可用不可见”，在安全的前提下充分释放档案价值。

2. 技术赋能档案价值

关联图谱赋能业务：依托AI识别技术，构建客户、业务、风险的多维关联网络，支持精准营销与风控决策。

智能库房升级：融合物联网与AI预测算法，实现温湿度自适应调控、消防联动响应，提升实体档案保护效能，延续实体档案“生命周期”。

3.制度保障与长效发展机制

建立“三位一体”责任框架，科技部门负责AI模型训练与系统维护；业务部门承担前端数据规范生成职责；档案部门由“数据收集者”转变为“知识分析师”，聚焦档案价值开发。在人工智能浪潮下，档案工作的核心价值已从“保管存证”转向“知识赋能”。某银行某支行应牢牢把握AI技术带来的战略机遇，以技术运用为支点，撬动档案管理在效率、安全、协同维度等方面全方位变革，持续提升档案工作的现代化水平，为银行整体数字化转型注入新动能。

（作者单位：晋商银行股份有限公司太原并州支行党委办公室档案管理岗）

审核：刘   坤

责编：明贵栋

编辑：刘   彬