大模型驱动的档案智能开放审核：动因、方法论
与实践探索
目录
一、内容述与背景4
1.1数字时代对档案管理的挑战与机遇5
1.2档案智能审核的必要性与紧迫性5
1.3大模型技术在档案领域的应用前景6
1.4本文研究目标与框架8
二、大模型驱动档案智能审核的动因分析9
2.1提升档案审核效率与准确性的需求10
2.1.1传统审核模式的局限性10
2.1.2智能化转型趋势的推动11
2.2审核工作复杂性与精细化的要求12
2.2.1档案内容类型的多样性14
2.2.2审核标准的动态变化16
2.3技术发展为档案审核赋能17
2.3.1大模型能力的突破性进展19
2.3.2相关技术生态的成熟度20
2.4满足合规性与安全管控的目标21
2.4.1保密性审核的重要性22
2.4.2依法依规管理档案的需要23
三、大模型驱动档案智能审核的方法论构建25
3.1架构设计26
3.1.1数据流转路径规划27
3.1.2模块间协同机制设计28
3.2数据准备30
3.2.1多源异构档案数据采集策略31
3.2.2数据清洗、标注与格式统一32
3.3模型应用32
3.3.1信息提取与要素识别33
3.3.2内容理解与语义分析34
3.3.3语义相似度与风险判定35
3.4审核策略36
3.4.1审核规则的智能化配置37
3.4.2模型置信度阈值设定39
3.4.3人工审核触发条件与流程优化39
3.5评估体系41
3.5.1关键性能指标定义42
3.5.2精度、召回率与效率评估43
3.5.3模型持续学习与能力提升44
四、大模型驱动档案智能审核的实践探索45
4.1场景选择46
4.1.1重大活动档案审核实践48
4.1.2涉密档案管理智能化探索50
4.1.3档案开放前的自动化预审尝试51
4.2系统实施52
4.2.1技术选型与基础设施建设52
4.2.2关键功能模块开发与测试53
4.2.3与现有档案管理系统集成55
4.3应用成效56
4.3.1审核效率与准确率的量化对比57
4.3.2人工审核负担的减轻情况58
4.3.3用户满意度与业务价值体现59
4.4案例分享60
4.4.1案例一61
4.4.2案例二63
五、面临的挑战与未来展望64
5.1当前实践中的主要障碍与瓶颈66
5.1.1模型在档案领域特定场景下的适应性67
5.1.2数据质量与标注成本问题68
5.1.3模型可解释性与信任度构建70
5.1.4相关标准规范与法规的缺失71
5.2未来发展趋势与研究方向72
5.2.1更精细化的档案智能审核技术75
5.2.2深度融合多模态档案信息审核76
5.2.3人机协同审核模式的深化77
5.2.4档案审核智能平台的云化与服务化78
六、结论79
6.1核心观点总结81
6.2研究贡献与局限83
6.3对未来档案管理工作的启示83
一、内容述与背景
随着大数据和人工智能技术的发展，档案管理正经历着前所未有的变革。在这一背
景下，“大模型驱动的档案智能开放审核〃应运而生。本研究旨在探讨该技术的动因、
方法论及其在实际应用中的成功实践，为档案领域提供新的解决方案和思路。
档案是历史的见证者，记录了社会变迁的重要信息。然而由于传统手工操作的局限
性，档案数据难以实现高效、准确地检索和利用。面对海量数据带来的挑战，如何构建
一个能够自动识别和处理档案数据的新系统成为了迫切需求。在此背景下，“大模型驱
动的档案智能开放审核”应运而生，它通过深度学习等先进算法，实现了对档案数据的
自动化分析和审核，显著提高了档案管理的效率和准确性。
本研究采用了理论分析与实证研究相结合的方法论体系，首先从理论上探讨了“大
模型驱动的档案智能开放审核”的基本概念、原理及应用场景；其次，通过设计实验验
证其在实际工作中的有效性；最后，总结并提出改进意见，以期推动该技术的进一步发
展和完善。