人工智慧在檔案和文件管理的應用

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人工智慧應用於雲端文件和文件管理，從根本上改變了我們處理文件、歷史記錄、行政文件以及各種類型記錄的方式。公司、大學和公共機構每天都會產生數百份文檔，如果沒有一個完善的系統，這些文檔很容易變得混亂不堪，難以使用。

有趣的是，由於人工智慧，這些文件不再只是儲存的文件，而是成為決策的活躍資訊來源。光學字元辨識、自然語言處理和機器學習等技術能夠更好地定位內容、自動化繁瑣的任務，並使更廣泛的使用者群體能夠存取檔案。

人工智慧時代的檔案學

檔案學，作為一門研究文件全生命週期管理（包括創建、組織、長期保存和訪問）的學科，已逐步融入計算機科學，如今更因人工智能的出現而實現了質的飛躍。它不僅是數位化，更是真正利用文件的內容。

近年來，已有系統性研究發表，探討人工智慧對檔案庫的影響，並運用PICOC和PRISMA等方法分析了Scopus、SciELO、LISA和Google Scholar等資料庫中的學術文獻。這些研究表明，儘管許多專業人士對人工智慧的認識仍然不足，但其實際應用已十分顯著。

人工智慧對檔案學最顯著的貢獻包括輔助數位保存、自動元資料產生和手寫文字辨識（HTR）。此外，機器學習和自然語言處理應用也為這些技術提供了補充，從而改善了資訊檢索，促進了檔案資源的民主取得。

儘管人工智慧發展迅速，但並非所有機構都充分利用了其潛力。許多檔案館仍採用高度人工化的流程，原因可能是資源匱乏、對現有工具缺乏了解，或是不願改變現有流程並遵守ISO 27000標準。

檔案館中的人工智慧觀察站

在西班牙，檔案人工智慧觀察站脫穎而出，這是一個由來自不同自治社群和組織的專業人士組成的工作小組，他們密切關注人工智慧在該領域的應用情況，並推廣良好實踐。

觀測站由來自穆爾西亞大區、聖地牙哥-德孔波斯特拉大學、瓦倫西亞自治區、巴利阿里群島、聖庫加特德爾瓦列斯市政府、馬德里自治區、納瓦拉特許自治區、加泰隆尼亞自治區、巴斯克自治區、卡斯提爾-萊昂自治區、西班牙國家檔案館總局以及其他機構的專家組成。這種地理和組織上的多樣性使其能夠對需求和專案擁有非常廣闊的視野。

該小組由聖地亞哥-德孔波斯特拉大學檔案館館長德西蕾·多明格斯·帕拉斯協調，她致力於促進經驗交流，並反思在檔案管理中使用智慧系統所面臨的技術、倫理和組織方面的挑戰。

這些類型的舉措鼓勵以非孤立和無序的方式採用人工智慧，而是分享技術標準、現實世界的例子和共同的工作方法，這對於公共檔案館有條不紊地向前發展至關重要。

文件管理中的關鍵人工智慧概念

當我們談到將人工智慧應用於文件和文件時，會涉及多種技術，這些技術結合起來使我們能夠讀取、理解、分類和利用文件中包含的資訊。主要技術包括光學字元辨識（OCR）、自然語言處理和機器學習，以及像Elasticsearch這樣的搜尋引擎。

光學字元辨識 (OCR) 技術可將文件影像（掃描件、照片、影像產生的 PDF 檔案）轉換為可編輯且可處理的數位文字。目前的 OCR 引擎能夠處理複雜的字體，甚至某些手寫體，這為處理大型歷史文獻庫打開了大門。

自然語言處理 (NLP)使機器能夠分析和理解人類語言。利用這些技術，可以改進搜尋、擷取實體（人名、地點、日期）、產生文件摘要、翻譯文字以及自動產生描述等等。

另一方面，機器學習是基於從範例中學習的模型。在檔案領域，它允許訓練系統來區分文件類型、檢測資料中的模式，或根據文件內容預測文件所屬的系列，並從專業人員已分類並儲存在不同類型資料庫中的館藏中學習。

許多解決方案還融合了電腦視覺技術，它不僅能分析文本，還能分析影像。這對於處理歷史照片、平面圖、技術圖紙或低品質掃描的舊文件尤其有用，因為在應用其他技術之前，需要先識別出感興趣的區域。

人工智慧驅動的文件管理系統如何運作？

在日常營運中，配備人工智慧的現代文件管理系統通常從數位化和採集階段開始。儘管如今大部分文件都是數位化的，但仍有大量的紙本文件和掃描件需要透過先進的OCR技術進行處理。

列印文件或PDF圖像會被傳送到OCR工具，該工具可以識別文字並將其轉換為可索引的內容。許多現代影印機已經整合了這種引擎，此外還有專門用於大批量掃描的解決方案。

內容轉換為文字後，自然語言處理和機器學習模型就會發揮作用。這些模型會分析文檔，識別其主題，提取關鍵資料（例如，姓名、文件編號、日期、金額），並將其歸入組織的分類方案或文件管理系統中。

有了這些信息，系統可以自動分配元數據，推薦文件系列，將文件相互關聯，並實現更豐富的搜索，結合自由術語、按日期、類型、主題或地點篩選等功能。

這些系統最大的附加價值在於它們會隨著使用而學習：隨著檔案工作人員糾正、驗證或調整分類建議，模型會提高準確性，並提供更符合每個檔案館或機構實際情況的結果。

人工智慧在文件管理的實際應用

在實踐中，人工智慧幾乎可以介入文件管理的每個階段，幫助減少重複性工作，最大限度地減少錯誤，並將文件作為策略資訊來源加以利用。在公營和私營部門，某些應用尤為值得關注。

其中最廣泛應用的功能之一是按內容、類型或格式自動對文件進行分類。系統無需手動標記每個文檔，而是建議或分配類別、系列或文件，從而大大加快處理速度並有助於遵守法規。

人工智慧也用於提取相關信息，例如人名、地址、日期、監管依據或檔案編號。這些資訊隨後儲存在資料庫或儀表板中，以便於進一步查閱和分析。

另一個顯而易見的應用程式是從大量文件中自動產生摘要和報告。基於語言的工具，例如一些對話式助理或 ChatPDF 類型的服務，幾乎可以瞬間提煉出文件、合約或一組報告的關鍵要點。

高階文件檢索是另一個質的飛躍顯而易見的領域。由於更接近自然語言的語義搜索，即使用戶記不清文件的確切標題或使用與原文不同的詞語，人工智慧驅動的內部搜尋引擎也能幫助他們找到所需資訊。

在受監管行業，許多組織利用人工智慧來加強合規性並檢測敏感資訊。系統可以識別個人資料、機密資訊、保留期限或即將到期的許可證，從而幫助防止違規行為並更好地管理風險。

同時，輔助智慧檔案的概念應運而生，該系統不僅可以儲存和組織文件，還可以幫助準備文件、簡報或答案，自動為每個用例找到最相關的資訊。

文檔人工智慧模型和平台

文件管理工俱生態系統涵蓋了從高度專業化的引擎到最先進的語言模型等各種工具。每種工具都負責流程的一部分，它們共同構成了非常強大的解決方案。

在光學字元辨識（OCR）領域，Tesseract是最知名的引擎之一，它是一個被廣泛採用的開源項目，用於將圖像轉換為文字。許多商業解決方案都整合了 Tesseract，或採用了類似的、針對手稿和歷史文獻進行適配的技術。

在自然語言處理領域，BERT和各種GPT系列模型帶來了革命性的變革，使文本的上下文理解更加接近人類的閱讀方式。這些模型被用於文件分類、產生摘要、提取實體以及回答有關內容的查詢。

此外，許多組織選擇使用自己的文件來訓練客製化的機器學習模型。這使他們能夠根據自身的術語、組織結構和內部規章制度進行調整，從而在分類或模式檢測方面達到通用模型無法企及的準確度。

該技術基礎用於建立整合解決方案，包括文件管理系統、工作流程、審計、電子簽名和協作工具，所有這些都與分析和人工智慧功能相連。

融合人工智慧的文件管理解決方案

從科技巨頭到開源軟體項目，各種選擇範圍都很廣，這些提案旨在改善組織管理文件的方式。

谷歌和IBM等公司，憑藉谷歌雲端和沃森等平台，提供資料分類、分析和提取服務，這些服務可以整合到現有的文件管理系統中。此外，專注於流程自動化的公司，例如UiPath和Automation Anywhere，已經開發出能夠管理整個文件工作流程的軟體機器人。

在眾多專門針對文件管理的解決方案中， OpenKM脫穎而出，它是一款開源文件管理器，整合了智慧分類、元資料擷取和人工智慧驅動的語意搜尋功能。其開源特性使其能夠高度客製化，並適應每個組織的特定需求。

另一個相關工具是R2 Docuo，它專注於文件管理和工作流程。該平台承諾顯著減少創建、控制、分發和簽署文件所需的工作量，實現從模板生成到審批和最終歸檔的全過程自動化。

在企業級開源軟體領域，Alfresco已成為內容和文件管理的領先選擇。它支援流程定制、模組添加以及與外部 AI 服務的集成，使其成為大型機構構建雄心勃勃項目的靈活基礎。

Google 文件 AI 和智慧型文件處理

Google Document AI就是一個典型的專業平台，它是一項基於雲端的服務，旨在大規模地自動進行文件分類、提取和分析。該服務面向處理大量表格、發票、文件或合約的私人企業和公共機構。

文件人工智慧結合了機器學習、自然語言處理和電腦視覺技術，能夠識別每份文件中的相關字段，無論文件是掃描件、PDF 文件還是螢幕截圖。它還能學習特定產業中常見的文件格式，並將這些知識應用於新的場景。

由於這種解決方案以雲端服務的形式提供，因此對於需要快速擴展處理能力而無需投資自己的硬體或維護複雜基礎設施的組織來說，這種解決方案尤其具有吸引力。

結果是，以前需要數小時人工審核的許多任務現在可以在幾分鐘內解決，而人力團隊可以專注於驗證和更高附加價值的決策，而不是資料輸入。

人工智慧在公共管理的應用

公共管理部門正藉助人工智慧的力量，更有效率、更透明地管理文件。從市議會到各部會，越來越多的項目正在引入自動分類、文件分析和高級搜尋系統。

許多地方和區域政府正在部署人工智慧驅動的文件管理系統，以整理電子文件、透過電子簽名加快審批流程，並改善公民獲取公共資訊的途徑。這有助於縮短回應時間，並促進內部流程控制。

托梅略索市議會使用Alfresco管理和共享內部文件就是一個具體的例子。雖然其全部潛力尚未充分發揮，但已啟動了一些知識共享舉措，例如儲存可供所有員工存取的培訓課程，為建立動態數位檔案館奠定了基礎。

人工智慧系統也用於檢測文件中的模式，這些模式可能表明存在違規行為、效率低下或需要進行公共政策審查，從而幫助更好地指導政府的戰略決策。

此外，公共部門還面臨著將這些創新與資料保護、透明度和長期保存的法律要求相協調的挑戰，這使得檔案管理員和法律專家在設計和實施這些解決方案方面發揮了至關重要的作用。

Carabela 專案：用於歷史手寫檔案的人工智慧

在歷史遺產領域，人工智慧正在開啟一些幾年前看似科幻的可能性。卡拉貝拉計畫就是一個很好的例子，該計畫專注於與水下歷史遺產相關的手稿收藏進行機率索引。

該計畫由安達盧西亞歷史遺產研究所透過其水下考古中心推動，並由瓦倫西亞理工大學模式識別與人類語言技術研究中心 (PRHLT) 領導，應用先進的模式和語言識別技術來定位和研究數位化手寫文件。

借助人工智慧，無需手動閱讀成千上萬頁的內容，即可識別與水下遺產相關的提及、路線、船隻或事件，從而成倍提高研究團隊發現相關資訊的能力。

卡拉貝拉計畫已在研究人員和檔案專業人員的特定研討會上進行了展示，重點介紹瞭如何將這些技術擴展到其他歷史手稿收藏，並作為數位人文領域新計畫的模型。

Carabela 等計畫的實施表明，人工智慧不僅可以簡化行政程序，還可以促進歷史研究和遺產保護，並開闢新的問題和研究方向。

培訓、課程和學術認可

將人工智慧融入檔案學也催生了越來越多的課程、會議和學術出版物，這些課程、會議和出版物分析了人工智慧的影響，分享了經驗，並探索了人工智慧在不同背景下的高級應用。

培訓活動包括目標、演講者、學生概況、大學學分認可、評估程序和住宿選擇等模組，這表明這些不是一次性的研討會，而是具有一定學術實質的課程。

同時，圖書館學、文獻學和檔案學等專業期刊也發表了文章，系統地回顧了人工智慧和檔案學領域的最新科學文獻，重點介紹了最成熟的應用以及仍需填補的知識空白。

這種實踐培訓與科學產出的結合，有助於檔案管理員、文獻管理員和 IT 人員使用共同的語言進行交流，這對於在每個機構中設計切實可行且重點突出的項目至關重要。

此外，一些專注於利用人工智慧提高行政領域生產力的線上課程也得到了推廣，這些課程以應用的方式解釋瞭如何將這些工具融入辦公室、部門和檔案館的日常運作中。

雲端文件管理及其對檔案管理的影響

人工智慧在歸檔領域的擴展與雲端文件管理的成長密切相關。許多基於深度學習的服務需要強大的運算能力，尤其是在GPU方面，這在傳統的本地基礎設施中維護起來既困難又昂貴。

借助軟體即服務 (SaaS) 模型，文件管理應用程式和 AI 引擎駐留在外部伺服器上，使組織能夠按需擴展資源，只需為使用量付費，而無需擔心設備的實體維護。

確實有人對將文件儲存在外部伺服器（有時甚至位於國外）上有所保留，但只要選擇的供應商符合嚴格的歐洲資料保護法規，其在可擴展性、安全性、備份和遠端存取方面的優勢就顯而易見。

對於 IT 部門而言，這種雲端方法意味著系統管理負擔減輕，因為無需在每台工作站上安裝或更新軟體，也無需根據偶爾出現的用量高峰來調整硬體規模。

對於檔案館而言，雲端運算使得向公眾提供大量數位化文件成為可能，並輔以智慧搜尋引擎，而不會使內部基礎設施成為瓶頸。

由觀測站、研究計畫、商業解決方案和雲端平台組成的整個生態系統正在塑造一種局面：人工智慧正成為檔案管理員和記錄管理人員的日常工具，而非孤立的實驗。隨著專業人員對人工智慧的可能性和局限性的了解不斷加深，其應用案例也日益增多，這些案例不僅提高了工作效率，擴大了資訊獲取管道，還加強了文獻遺產的保存，使其得以傳承給子孫後代。此外，搜尋引擎和檔案檢索技術本身也有助於最大限度地發揮數位儲存庫的價值。