一、引言

档案编研是供电企业档案工作的重要组成部分，通过对档案信息的深度挖掘和系统整理，为企业生产经营、电网建设、决策管理提供知识服务。然而，传统档案编研模式面临海量数据处理效率低、知识提取深度不足、编研成果形式单一等问题，难以适应新型电力系统建设对档案信息利用的需求。

近年来，国家档案局大力推进企业数字档案馆（室）建设试点，内蒙古电力集团、南方电网公司等先后通过验收，在AI技术应用方面积累了宝贵经验。西北地区作为我国重要的能源基地，供电企业档案资源丰富，但智能化建设相对滞后，探索AI赋能下的档案编研智能化路径具有重要的现实意义。

二、供电企业档案编研智能化建设的现实基础

（一）档案数字化转型成效显著

“十四五”以来，供电企业普遍加快档案数字化转型步伐。以西北某省电力公司为例，截至2025年底，总部档案数字化率达99%以上，所属单位平均数字化率超过98%，累计完成各类档案扫描超500万页，建成专题数据库60余个。数字化的档案资源为智能化编研奠定了坚实的数据基础。

（二）AI技术应用初显成效

部分先行企业已在档案领域引入人工智能技术。内蒙古电力集团依托Deepseek大模型推出“档智星”AI应用，实现了档案智能分类、关键信息提取等功能。智能档案库房建设也在多地推广，通过RFID技术实现实体档案自动盘点，库房管理效率提升一倍以上。这些实践为档案编研智能化提供了技术验证。

（三）面临的突出问题

调研显示，西北地区供电企业档案编研工作仍存在三方面短板：一是档案数据质量参差不齐，历史档案数字化过程中存在信息缺失、著录不规范等问题；二是编研手段较为传统，仍以人工查阅、手工整理为主，编研效率难以提升；三是知识服务能力不足，编研成果多为基础性汇编，深度分析和知识挖掘应用较少。

三、AI赋能档案编研智能化的核心路径

（一）夯实“数据底座”：构建高质量档案语料库

档案编研智能化的核心在于数据。应坚持“先夯实数据根基、再推智能应用”的思路，重点做好三项工作：

一是推进全量档案深度数字化。对存量档案进行高清扫描和OCR识别，对增量档案实现电子文件在线归档，确保档案资源“颗粒归仓”。二是开展档案数据清洗与标注。运用自然语言处理技术对档案文本进行去噪、分词、实体识别，建立标准化的元数据体系。三是构建领域知识图谱。梳理电网规划、工程建设、设备运维、营销服务等业务领域的档案关联关系，形成覆盖核心业务的档案知识网络。

（二）打造“智能平台”：建设一体化档案编研系统

依托企业数字档案馆基础，构建集智能采集、智能处理、智能编研于一体的智能化平台：

在智能采集方面，实现与生产管理系统、营销业务系统、电网调度系统等的自动对接，确保业务活动中形成的各类档案数据实时归档。在智能处理方面，应用深度学习算法对档案进行自动分类、自动标引、自动摘要，将档案管理员从繁琐的基础工作中解放出来。在智能编研方面，研发档案编研辅助模块，支持主题挖掘、关联分析、趋势预测等功能，为编研选题和素材组织提供智能推荐。

（三）拓展“场景应用”：创新档案编研服务模式

在深度应用层面，需推动档案编研从“被动查询”向“主动知识服务”转型。基于AI算法对档案数据进行隐性知识挖掘，例如通过分析历年电网故障抢修报告，自动归纳不同季节、不同气象条件下的故障规律，形成《季节性电网运行风险防范手册》，直接服务于安全生产。针对供电企业重点工程项目，利用自然语言处理技术从可研报告、设计图纸、施工日志、验收记录中自动提取关键节点信息，智能生成《工程项目全过程管理备忘录》，为同类项目提供精准参考。

（四）推动“协同编研”：构建人机交互工作模式

AI赋能并非替代档案人员，而是重塑编研流程。建立“人机协同”的新型编研机制，由AI承担海量信息检索、数据统计、初稿生成等基础性工作，档案人员则专注于选题策划、内容审核、价值判断等创造性劳动。通过机器学习算法对档案人员的操作习惯进行学习，实现编研素材的个性化推送。例如，当档案人员选定“线路覆冰治理”选题时，系统可自动推荐历年相关论文、技术报告、事故案例及国内外标准规范，形成知识图谱式的编研支持环境。同时，构建编研成果质量评价模型，对已发布的编研报告进行被引用次数、解决问题数量等维度的追踪分析，以量化数据反哺编研方向的优化调整。

通过上述路径的持续推进，预计在三年内建成覆盖主要业务领域的智能编研体系，实现常规编研任务自动化率达到60%，专题编研素材搜集效率提升80%，使档案编研工作真正成为供电企业知识管理的重要引擎。

四、实施保障体系

（一）健全标准规范体系

制定供电企业档案编研智能化建设指南，明确数据格式、接口标准、安全等级等技术要求。完善电子文件归档与电子档案管理办法，将智能化编研要求纳入档案工作全流程。

（二）加强专业人才培养

档案编研智能化既需要档案专业能力，也需要数据思维和AI素养。应实施“档案人才培优计划”，开展档案业务大讲堂、AI技术专题培训，着力培养懂业务、通技术的复合型人才。

（三）强化安全保障能力

在推动智能应用的同时，必须筑牢安全防线。加强档案系统安全防护，落实分级分类管控要求，对敏感档案实行权限控制。在引入大模型等AI技术时，优先采用本地化部署方式，确保档案数据不出域。

（四）加大资金投入保障

档案编研智能化建设需要持续的资金支持。供电企业应将智能化建设经费纳入年度预算，设立专项建设资金，重点保障软硬件采购、系统开发、数据治理等关键环节。建立与数字化进程相匹配的投入机制，按照"统筹规划、分步实施、滚动投入"的原则，确保系统建成后的运维升级费用。同时，积极争取上级单位专项资金支持，探索与科技项目、信息化项目联动投入模式，形成多元化资金保障格局。

（五）完善组织协同机制

建立"档案部门牵头、业务部门参与、技术部门支撑"的协同工作机制。档案部门负责编研需求梳理和成果质量控制，业务部门提供专业知识和应用场景支持，信息化部门负责技术实现和系统运维。成立档案编研智能化建设专项工作组，定期召开联席会议，协调解决建设中的重点难点问题。将档案编研成果纳入企业知识管理体系，推动档案部门从"保管员"向"知识服务提供者"转变，形成共建共享的良好生态。

五、结语

AI技术为供电企业档案编研工作开辟了新的发展空间。西北地区供电企业应把握数字化转型机遇，立足自身档案资源禀赋，坚持“数据先行、平台支撑、应用牵引”的建设思路，稳步推进档案编研智能化进程，使档案资源真正成为支撑企业高质量发展的核心知识资产。

参考文献

[1]南方电网公司.新形势下企业档案知识赋能业务的探索——以南方电网公司为例[J].中国档案,2024(6).

[2]时磊,秦晓燕,秦萍.电网企业档案管理中的数字档案保存技术研究[J].办公室业务,2025(15).

[3]熊国军,樊宏,龚文龙,等. 电网企业档案工作智能管控分析[J]. 低碳世界,2023,13(3):181-183.

[4]国网江苏省电力有限公司.电网企业档案工作智能管控探索[J].中国档案,2022(10).