《关于推进人工智能在档案行业应用的意见》逐条解读

《关于推进人工智能在档案行业应用的意见》逐条解读

融安特融安特团队注释版

逻辑意图：明确文件性质为“指导性意见”，非强制性标准，但具有行政约束力。

原文：各省、自治区、直辖市档案局、馆，各副省级城市档案局、馆，新疆生产建设兵团档案局、馆，中央和国家机关各部委档案部门，中央军委办公厅保密和档案局，各人民团体档案部门，各中央企业档案部门，中国人民大学档案学院：

逻辑意图：明确适用范围涵盖党政军群企及教育科研机构，无死角传达。

【背景与目的】

原文：随着国家“人工智能+”行动持续推进，人工智能技术同各行各业逐步深度融合。

核心词释义：“人工智能+”行动：国家层面推动AI与经济社会各领域融合的战略部署。

逻辑意图：点明发文宏观动因——AI已成为通用技术，档案行业不能缺席。

原文：为贯彻落实党中央、国务院决策部署，稳妥有序推进人工智能在档案行业应用，现提出如下意见。

核心词释义：“稳妥有序”即不搞运动式推进，允许试点、逐步铺开，防止冒进。

逻辑意图：明确文件的法律层级——落实中央决策，属指导性意见。

一、总体要求

原文：深入贯彻落实习近平总书记对档案工作重要指示批示精神，统筹发展和安全，按照稳妥探索应用、确保安全保密、突出重点培育、不搞一哄而上、注重实效节约的工作原则，切实推动人工智能在档案工作中的有效应用，为档案事业高质量发展提供有力支撑。

核心词释义：

“统筹发展和安全”：应用AI与保密审查同步，不可偏废。

“不搞一哄而上”：各单位避免独立重复建设大模型或算力设施，鼓励集约化。

“注重实效节约”：强调投入产出比，避免奢华浪费。

逻辑意图：确立五项工作原则，其中“安全保密”和“不搞一哄而上”是红线，“实效节约”是底线。各单位申请AI相关预算或项目时，可逐条对照这五项原则进行必要性说明。

二、有序推进应用

（一）夯实数据基础

原文：加强档案数字资源建设，大力推进电子档案收集，持续推进传统载体档案数字化，创造条件开展文字、语音、图像识别工作。

核心词释义：“创造条件”指优先对高频利用、价值高的档案开展识别，而非全覆盖。

逻辑意图：列出四项基础任务——建资源、收电子、转传统、做识别。

原文：加强档案数据质量管理，规范推进数据标准化，扎实做好档案著录，探索开展数据标注，提高数据可解释性、可用性，通过补正缺失、修正错误等操作实现数据清洗等处理，提升数据质量。

核心词释义：

“数据标注”：为机器学习准备训练数据，如对档案中的命名实体、分类进行人工标记。

“数据清洗”：纠正错误、补全缺失、去重等。

逻辑意图：数据质量不仅包括格式规范，更强调“可解释性”和“可用性”，即机器能读懂。

原句：构建具备数据完整性、准确性、安全性、可追溯性等特征，包含多模态数据的高质量档案数据集，为人工智能应用提供数据支撑。

核心词释义：“多模态数据”包括文本、图像、音频、视频等不同类型。

逻辑意图：明确最终目标——形成一个可被AI直接使用的高质量、多模态数据集。

（二）拓展应用场景

原句：推动人工智能赋能档案工作全流程各环节，深化深度学习、多模态、知识图谱、大模型等技术应用，优先推进智能化档案接收检查、档案著录、档案编研、档案检索、档案盘库、开放审核、档案数据脱密脱敏、数据清洗、专题库构建、音像档案修复、档案知识服务等典型应用场景建设，探索开辟新的应用场景，促进人工智能技术与档案业务深度融合。

核心词释义：

“开放审核”：自动判断档案是否可向社会开放。

“数据脱密脱敏”：自动识别并移除或模糊化涉密及敏感信息。

逻辑意图：给出11个优先场景作为切入点，避免各地盲目选点。各单位可从中选择2-3个与自身业务痛点匹配的场景先行试点，每年总结成效。

（三）建设算力设施

原句：加强人工智能基础设施建设，探索智能算力基础设施共建共用，鼓励有条件的档案部门建设区域档案智能算力平台，为档案工作提供算力支持、模型训练、语料处理和推理研究等服务。

核心词释义：“区域档案智能算力平台”指由省级或区域档案中心牵头，供本区域内多家档案单位共享的算力设施。

逻辑意图：避免每个县级档案馆都自建算力，鼓励集约化。

原句：审慎、规范使用人工智能算力服务，优先使用档案部门自建或本单位本系统自建智能算力平台。

核心词释义：“本单位本系统自建”指本档案馆内部或上级系统统一建设的平台。

逻辑意图：优先选用内部算力，减少数据外流风险。

原句：做好算力平台安全风险评估，科学规划、准确划分使用算力平台的业务范围和档案数据，不得将档案数字资源总库部署在非自建算力平台上，确保档案数据安全。

核心词释义：“档案数字资源总库”指全部档案数据的集中存储库，区别于备份库或临时库。

逻辑意图：最核心的数据总库须物理或逻辑上控制在自建平台内。

（四）加强算法监控

原句：充分认识人工智能算法可能存在后门攻击、设计缺陷等不确定性风险，按照相关部门风险监测和安全预警信息，及时做好算法安全风险排查。

核心词释义：“后门攻击”指攻击者利用算法预留的未公开入口获取控制权。

逻辑意图：要求建立与网信、公安等部门的风险信息联动机制。

原句：加强人工智能算法备案情况审查，做好应用上线前和使用过程中的安全风险评估，防范算法漏洞、数据泄露、数据污染、后门嵌入等风险。

核心词释义：“算法备案”指按《互联网信息服务算法推荐管理规定》等要求向国家网信办备案。

逻辑意图：算法上线前、运行中均需评估，不是一备了之。采购第三方算法时，可要求提供备案证明和安全评估报告；自研算法需在应用前完成备案。

原句：加强人工智能算法安全伦理风险研判，对潜在负面影响开展预见性风险评估，提前做好风险预案，防止虚假信息和伪造内容生成。

核心词释义：“伪造内容生成”指利用AI生成虚假档案或篡改原始记录。

逻辑意图：针对AI可能产生的“幻觉”或恶意伪造，须有预案。对于涉及档案

内容生成的场景（如编研辅助），可建立人工审核和内容溯源机制。

三、强化安全支撑

（五）加强安全管理

原句：压实人工智能应用安全管理责任，将安全理念和合规标准贯穿技术研发、模型训练、场景应用等全过程，确保人工智能在档案工作中的应用安全可靠。

核心词释义：“压实责任”需明确具体岗位和人员，而非泛泛而谈。

逻辑意图：安全不是技术部门一家之事，要从立项到废止全程覆盖。

原句：人工智能应用全过程应当符合国家有关法规制度规定，规范档案数据管理，任何单位或个人不得擅自留存、使用、泄露或向他人提供档案数据。

核心词释义：“擅自留存”指项目结束后仍私自保留档案数据副本。

逻辑意图：重申档案数据管理的基本红线，在AI场景下特别强调不得私自保留用于模型优化。

原句：加强档案数据安全管控，建立数据权限管理策略，不得超档案管理权限授权，防止非授权访问和越权操作，定期复核并按照有关规定保留档案数据访问、操作等记录，采取必要技术措施，确保档案数据始终处于有效保护和合法合规利用状态，防止档案数据被非法获取、篡改和泄露。

核心词释义：“超档案管理权限授权”例如将本应仅限内部查阅的档案数据授权给AI训练人员。

逻辑意图：强调权限最小化、日志留存、定期复核。

（六）防范泄密风险

原句：强化底线思维和风险意识，建立健全人工智能应用保密管理制度，规范人工智能技术选型、部署、训练、使用、废止等工作的保密管理。

核心词释义：“废止”阶段往往被忽视，需确保模型卸载后不留数据。

逻辑意图：要求建立覆盖AI全生命周期的保密制度。

原句：不得为在建大模型提供档案数据用于测试。

核心词释义：“在建大模型”指尚未通过安全评估和备案的模型。

逻辑意图：不得用真实档案数据测试不成熟的模型，防止测试过程中的数据泄露或模型被植入后门。

原句：不得使用档案数据在非档案部门自建或本单位本系统自建的算力平台上进行大模型训练。

逻辑意图：最严厉的约束之一——训练须使用内部算力，不得使用公有云或第三方算力训练包含档案数据的模型。

原句：部署人工智能应用，要采取技术措施，对输入输出档案数据进行筛查，识别、拦截涉密敏感信息。

核心词释义：“输入输出筛查”即防止用户向AI提问时输入涉密内容，也防止AI输出结果中泄露敏感信息。

逻辑意图：建立双向过滤机制。采购或自研AI应用时，可内置敏感词过滤、正则表达式匹配等模块；定期更新敏感信息库。

原句：加强运维管理和自我监管，定期开展档案数据审计，防止未经审核审批开展多维度档案数据的交叉关联、深度挖掘。

核心词释义：“交叉关联、深度挖掘”例如将多个看似不涉密的档案数据（如人员调动记录+基建图纸）关联分析出涉密信息。

逻辑意图：防止通过数据汇聚分析衍生出新的国家秘密。

原句：提升档案数据汇聚、关联风险识别和管控水平，防止数据汇聚、关联引发的泄密风险。

逻辑意图：再次强调汇聚关联的风险，要求建立专门的风险识别能力。

原句：档案数据汇聚、关联后涉及国家秘密事项的，应当遵守国家保密管理等相关法律、法规要求。

核心词释义：即使原始数据未标密，汇聚关联后如果产生国家秘密，需纳入保密管理。

逻辑意图：明确“衍生秘密”的管理责任。

四、统筹组织实施

（七）加强组织保障

原句：各级档案部门要明确牵头部门和职责分工，加强人工智能应用政策供给，争取资金支持，因地制宜推动人工智能在档案工作中的应用。

核心词释义：“政策供给”指制定本单位/本地区的实施细则、激励措施等。

逻辑意图：牵头部门要明确，职责分工要精确，可以积极争取财政预算。

原句：跟进开展人工智能应用情况分析研判评估，研究解决工作中的重大问题，强化工作督导，加快推进人工智能应用取得实效。

逻辑意图：强调动态评估和督导，防止“发了文就完事”。

（八）实施科研带动

原句：加强档案科研带动引领，设置人工智能研究选题，引导科研力量攻坚解决难点共性问题。

逻辑意图：在年度科技项目立项中增加AI专项。

原句：整合科研机构、高等院校、企业等技术优势和资源，结合档案工作实际，对人工智能应用的基础模式、关键技术、核心算法、业务场景等开展研究攻关。

逻辑意图：档案部门牵头，联合产学研各方，鼓励联合攻关，发挥各自优势。

原句：联合人工智能应用提供者、科研机构、高等院校、企业等共同推动人工智能在档案行业应用的创新和推广。

逻辑意图：强调推广落地。

（九）构建制度和标准体系

原句：制定人工智能在档案行业应用相关制度规范，推进依法依规管理使用。

逻辑意图：出台专门制度，非仅依靠现有通用法规。

原句：围绕系统框架、功能要求、应用场景、数据管理、评估审核、利用服务等建立人工智能应用标准体系，规范档案数据采集、存储、训练、使用等操作流程，确保安全合规。

核心词释义：“标准体系”至少包括基础标准、技术标准、管理标准、安全标准。

逻辑意图：覆盖从数据到应用的全链条标准。优先制定数据标注规范、模型安全评估标准、开放审核算法性能标准。

原句：鼓励和支持科研机构、高等院校、企业和其他组织参与标准制定。

逻辑意图：开放标准制定，吸收外部智力。

（十）注重高效节约

原句：强化算力、数据集等基础资源统筹规划和调度，合理选择技术路线，确保投入和产出相匹配，避免重复建设。

逻辑意图：资源要共享，技术路线要成熟，不盲目追求最新最贵。

原句：档案大模型开发部署和应用应注重场景、模型、算力兼容适配，通过档案业务知识赋能等推动大模型能力复用。

核心词释义：“能力复用”指一个训练好的模型可用于多个相似场景，避免重复训练。

逻辑意图：鼓励模块化和复用性设计。

原句：尽量使用轻量化解决方案，严控建设和运维支出，避免为“追热点”而盲目投入，造成资源浪费。

核心词释义：“轻量化解决方案”指小模型、边缘计算、现成组件等低成本方案。

逻辑意图：直接针对“追热点”心态，要求务实。

【结尾段落（强调审慎与责任）】

原句：各级档案部门要坚持需求导向，科学审慎评估人工智能在档案业务工作中应用的必要性、可行性和可靠性，优先在可控性强、成熟度高、效能明显的场景中稳步有序应用。

核心词释义：“可控性强”指技术成熟、数据边界清晰、泄密风险低的场景。

逻辑意图：再次强调“稳妥有序”，要求建立评估机制。

原句：不得以人工智能应用替代职责履行，档案业务部门须对应用结果进行审核确认。

逻辑意图：最关键的底线——AI是辅助，最终责任在人，业务部门不能甩锅给技术。

 本《解读》文件最终解释权归融安特股份所有

 声明

本政策解读文件由融安特股份基于当前公开政策信息及专业理解整理而成，所表述观点仅代表本公司阶段性的学习与研究结论，供各方参考交流。

政策文件可能随后续细则、补充通知或地方执行口径而出现理解角度的差异，欢迎业界同仁、评审专家及读者提出宝贵意见或不同看法。您的批评指正将帮助我们持续优化解读深度与准确性。

融安特股份

2026年6月

附件1：《意见》原文

国家档案局办公室印发《关于推进人工智能
在档案行业应用的意见》的通知

2026年04月10日

各省、自治区、直辖市档案局、馆，各副省级城市档案局、馆，新疆生产建设兵团档案局、馆，中央和国家机关各部委档案部门，中央军委办公厅保密和档案局，各人民团体档案部门，各中央企业档案部门，中国人民大学档案学院：

随着国家“人工智能+”行动持续推进，人工智能技术同各行各业逐步深度融合。为贯彻落实党中央、国务院决策部署，稳妥有序推进人工智能在档案行业应用，现提出如下意见。

一、总体要求

深入贯彻落实习近平总书记对档案工作重要指示批示精神，统筹发展和安全，按照稳妥探索应用、确保安全保密、突出重点培育、不搞一哄而上、注重实效节约的工作原则，切实推动人工智能在档案工作中的有效应用，为档案事业高质量发展提供有力支撑。

二、有序推进应用

（一）夯实数据基础。加强档案数字资源建设，大力推进电子档案收集，持续推进传统载体档案数字化，创造条件开展文字、语音、图像识别工作。加强档案数据质量管理，规范推进数据标准化，扎实做好档案著录，探索开展数据标注，提高数据可解释性、可用性，通过补正缺失、修正错误等操作实现数据清洗等处理，提升数据质量。构建具备数据完整性、准确性、安全性、可追溯性等特征，包含多模态数据的高质量档案数据集，为人工智能应用提供数据支撑。

（二）拓展应用场景。推动人工智能赋能档案工作全流程各环节，深化深度学习、多模态、知识图谱、大模型等技术应用，优先推进智能化档案接收检查、档案著录、档案编研、档案检索、档案盘库、开放审核、档案数据脱密脱敏、数据清洗、专题库构建、音像档案修复、档案知识服务等典型应用场景建设，探索开辟新的应用场景，促进人工智能技术与档案业务深度融合。

（三）建设算力设施。加强人工智能基础设施建设，探索智能算力基础设施共建共用，鼓励有条件的档案部门建设区域档案智能算力平台，为档案工作提供算力支持、模型训练、语料处理和推理研究等服务。审慎、规范使用人工智能算力服务，优先使用档案部门自建或本单位本系统自建智能算力平台。做好算力平台安全风险评估，科学规划、准确划分使用算力平台的业务范围和档案数据，不得将档案数字资源总库部署在非自建算力平台上，确保档案数据安全。

（四）加强算法监控。充分认识人工智能算法可能存在后门攻击、设计缺陷等不确定性风险，按照相关部门风险监测和安全预警信息，及时做好算法安全风险排查。加强人工智能算法备案情况审查，做好应用上线前和使用过程中的安全风险评估，防范算法漏洞、数据泄露、数据污染、后门嵌入等风险。加强人工智能算法安全伦理风险研判，对潜在负面影响开展预见性风险评估，提前做好风险预案，防止虚假信息和伪造内容生成。

三、强化安全支撑

（五）加强安全管理。压实人工智能应用安全管理责任，将安全理念和合规标准贯穿技术研发、模型训练、场景应用等全过程，确保人工智能在档案工作中的应用安全可靠。人工智能应用全过程应当符合国家有关法规制度规定，规范档案数据管理，任何单位或个人不得擅自留存、使用、泄露或向他人提供档案数据。加强档案数据安全管控，建立数据权限管理策略，不得超档案管理权限授权，防止非授权访问和越权操作，定期复核并按照有关规定保留档案数据访问、操作等记录，采取必要技术措施，确保档案数据始终处于有效保护和合法合规利用状态，防止档案数据被非法获取、篡改和泄露。

（六）防范泄密风险。强化底线思维和风险意识，建立健全人工智能应用保密管理制度，规范人工智能技术选型、部署、训练、使用、废止等工作的保密管理。不得为在建大模型提供档案数据用于测试。不得使用档案数据在非档案部门自建或本单位本系统自建的算力平台上进行大模型训练。部署人工智能应用，要采取技术措施，对输入输出档案数据进行筛查，识别、拦截涉密敏感信息。加强运维管理和自我监管，定期开展档案数据审计，防止未经审核审批开展多维度档案数据的交叉关联、深度挖掘。提升档案数据汇聚、关联风险识别和管控水平，防止数据汇聚、关联引发的泄密风险。档案数据汇聚、关联后涉及国家秘密事项的，应当遵守国家保密管理等相关法律、法规要求。

四、统筹组织实施

（七）加强组织保障。各级档案部门要明确牵头部门和职责分工，加强人工智能应用政策供给，争取资金支持，因地制宜推动人工智能在档案工作中的应用。跟进开展人工智能应用情况分析研判评估，研究解决工作中的重大问题，强化工作督导，加快推进人工智能应用取得实效。

（八）实施科研带动。加强档案科研带动引领，设置人工智能研究选题，引导科研力量攻坚解决难点共性问题。整合科研机构、高等院校、企业等技术优势和资源，结合档案工作实际，对人工智能应用的基础模式、关键技术、核心算法、业务场景等开展研究攻关。联合人工智能应用提供者、科研机构、高等院校、企业等共同推动人工智能在档案行业应用的创新和推广。

（九）构建制度和标准体系。制定人工智能在档案行业应用相关制度规范，推进依法依规管理使用。围绕系统框架、功能要求、应用场景、数据管理、评估审核、利用服务等建立人工智能应用标准体系，规范档案数据采集、存储、训练、使用等操作流程，确保安全合规。鼓励和支持科研机构、高等院校、企业和其他组织参与标准制定。

（十）注重高效节约。强化算力、数据集等基础资源统筹规划和调度，合理选择技术路线，确保投入和产出相匹配，避免重复建设。档案大模型开发部署和应用应注重场景、模型、算力兼容适配，通过档案业务知识赋能等推动大模型能力复用。尽量使用轻量化解决方案，严控建设和运维支出，避免为“追热点”而盲目投入，造成资源浪费。

各级档案部门要坚持需求导向，科学审慎评估人工智能在档案业务工作中应用的必要性、可行性和可靠性，优先在可控性强、成熟度高、效能明显的场景中稳步有序应用。不得以人工智能应用替代职责履行，档案业务部门须对应用结果进行审核确认。

国家档案局办公室

2026年4月8日