“边缘智能”在国企档案数据化管理中的应用探讨

莫倩

摘要：本文对国企档案及其管理现状和特点进行简要描述，着重分析边缘智能技术在档案数据化管理中的应用，以期最大限度地提高国企档案信息资源的整合建设能力和开发服务能力。

关键词：国企档案；档案数据化；边缘智能

1．概述

国企档案，是指国企在日常经营活动中，直接形成的具有保存价值的各种文字、图表、声像等文件材料以及其他不同载体、不同形式的历史记录。随着信息技术的发展，国企档案管理面临着新的挑战，目前大多数企业使用的档案管理模式已经不能满足企业对于数据信息的需求。国企档案管理模式正在由数字化向数据化转变。应用新一代边缘信息技术及相关工具和方法，能够最大限度地提高档案信息资源的整合建设能力和开发服务能力。

2．国企档案管理现状及特点

传统的国企档案管理以纸质和磁介质、实物档案管理为主。随着时代的发展和变迁，国企档案管理所包含的内容范围也在扩大，不仅包含人们之前所认为的具体内容，也涵盖新的信息化手段产生的内容，这正契合了大数据时代对档案信息管理的要求，而这部分内容也是档案管理的重点和难点。

国企由于自身体制与管理的要求，在档案管理方面具有保密要求高、档案信息数据化、数据档案管理不够完善等特点。对于国企来说，企业信息不仅是企业自身的财富，更是国家的重要经济财富和秘密武器，具有较高的保密要求，因此，在实施档案管理、利用的同时保障档案的安全性，是一项重大的任务。

随着办公自动化的发展，OA系统，ERP系统，TC系统，财务共享中心，NAS系统，数字会议系统，协同办公系统等办公系统的使用，产生了大量的数据信息。这些信息都是企业在经营管理的过程中产生的，是企业经营发展的记录，也是企业进行管理的工具、处理事务的依据，因此这些数据也纳入了档案管理的范畴，成为一种新的档案类型。对于这些产生的数据信息，虽然可以利用数字档案系统进行收集与归档，但是不能进行有效利用。保存下来的元数据只是存储在系统中，查看数据并不能反映出事件的关联以及还原事件的发生过程，无法对数据情况进行分析与利用，单单只是保证数据存在。无法进行开发利用的数据不能体现档案的价值，不能发挥档案的基本功能。

3．档案数据化管理

3.1 档案数据化管理发展背景

在互联网时代，国企的竞争不仅是品牌、创新、技术的竞争，更是信息、数据的竞争，所以档案数据也显得越来越重要，档案管理在国企经营管理过程中的角色也日益凸显。随着数据化进程的飞速发展，如果档案馆不作出相应的调整，还是以传统的档案管理为主，不对数据进行主动、广泛的收集及处理，档案馆的作用将会被边缘化，各种各样的大数据中心将会占据主导地位。

因此，在这样的前提下，在档案管理工作中，就需要以大数据为抓手，使传统意义上的人工化、扁平化的管理模式有效改变，不能一味强调在管理工作中单纯进行档案数字化，要积极有效地转变管理思路，从根本上有效确保把档案管理工作从“数字化”向“数据化”进行切实有效的转化。

3.2 国企档案数据化管理的难点

目前，大部分国企使用数字档案馆进行在线档案管理。虽然能够对大部分电子文件及数据进行及时归档及管理，但实质上只是对档案进行了数字化管理，还远远达不到数据化管理的程度。

现有的数字档案馆系统，虽然与OA系统、ERP系统、TC系统、财务系统等系统进行了集成连接，能够对文书、ERP数据、TC数据等信息进行推送归档，解决了系统产生的数据不易导出，归档难等问题，但是，仅仅是做到了归档，对于数据的挖掘、分析、管理和利用上并没有取得突破。

保障档案数据信息的安全是档案管理的一大要务。严格的保密要求必然对档案数据管理模式的发展带来阻碍。

这些都是档案从数字化管理向数据化管理转化实施过程中必然面临而又必须解决的具体问题。

4．“边缘智能”在档案数据化管理中的应用

数据库、数据仓库、数据挖掘以及云计算等技术是大数据中心在数据管理上普遍应用的技术。如今国企的数字档案馆运行模式逐渐向大数据中心转变和发展，因此一些技术在数字档案馆中同样适用。作为云计算的一种形式，边缘计算被引入档案数据化管理的探讨。

4.1“边缘智能”的概念及应用

边缘计算是从云计算衍生出来的概念，指靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台。网络边缘侧可以是从数据源到云计算中心之间的任意功能实体，这些实体搭载着融合网络、计算、存储、 应用核心能力的边缘计算平台，为终端用户提供实时、动态和智能的服务计算。边缘计算的优势主要有以下几点：

1) 边缘计算可以实时或更快的进行数据处理和分析，让数据处理更靠近源，可以缩短等待时间。

2) 减少网络流量。随着物联网设备数量的增加，数据生成继续以创纪录的速度增长。如果采取传统云计算模式，网络带宽变得更加有限，压倒了云，导致更大的数据瓶颈。

3) 个性化：通过边缘计算，可以持续学习，根据个人的需求调整模型，带来个性化互动体验。

4) 安全和隐私保护。网络边缘数据涉及个人隐私，传统的云计算模式需要将这些隐私数据上传至云计算中心，这将增加泄露用户隐私数据的风险，边缘计算则可以在靠近用户端进行数据处理，缩短路径，有效保障数据安全。

目前边缘智能主要的应用领域是物联网，智能制造，智能安防等需要实时提供数据或预测性维护的行业。但是，边缘智能在各个行业都有潜在的应用市场。

4.2“边缘智能”在档案数据化管理的实施探讨

要充分发挥“边缘智能”的作用，让数字档案的管理更加具体化、立体化，实现数据化管理，可以从以下几个方面进行探讨。

首先，把录入系统并进行了数字化储存的档案目录和扫描全文转化为更为灵活的大数据档案，从根本上有效实现档案的数据化，针对档案全文的著录，进行数据化加工，针对文本和图像中的数字内容进行数据化的识别、分类、著录和标引，通过这样的方法，能够更好地利用检索词检索相关的信息内容。

第二，建立基于云计算技术的大数据平台，由于本地存储已无法满足大量增长的数据要求，就需要以大数据平台的形式来进行数据的存储和处理。Hadoop是目前比较热门的大数据技术，利用混搭架构来搭建大数据平台，可以满足企业的应用。比如利用spark和hadoop技术，构建大数据平台最为核心的基础数据的存储、处理能力中心，提供强大的数据处理能力，满足数据的交互需求。同时通过sparkstreaming，可以有效满足企业实时数据的要求。

第三，在数字档案馆平台嵌入边缘智能计算，利用云边缘的形态，在现有的云服务中CDN节点资源上，通过增加计算型服务器资源，在原有的流量加速服务上开展函数计算和AI智能服务，同时，在边缘计算构建中，身份认证协议的研究可以借鉴云计算的优势之处，同时结合边缘计算中分布式、移动性等特点，加强统一认证、跨域认证和切换认证技术的研究，以保障用户在不同信任域和异构网络环境下的数据和隐私安全。通过对末端数据的智能化管理，实现数据的快速反应和安全传输。

第四，利用更多的“AI”技术，完善数字档案馆系统。这一点可以借鉴财务共享服务中心应用的财务机器人，在RPA (Robotic Process Automation)技术的基础上，财务机器人能够在特定流程节点代替传统人工操作和判断，可以处理一些重复性高、对专业能力要求不高的环节。在数字档案系统中，同样可以通过加入计算机视觉（CV）、自然语义处理（NLP）、光学字符识别技术（OCR）、智能图像识别（ICR）、流程自动化机器人（RPA）、大数据分析（BI）等人工智能技术来赋予数字档案系统更多的智能化数据处理能力。

5. 结论

挑战总是蕴含着机遇，在这个信息化的时代，传统的档案管理思想也不断受到来自新技术、新思潮的冲击，档案管理不应该在潮流裹挟下被动前行，而应当主动出击，学习与创新才是行业立足和发展之本。知识是国企最大的财富，而收集、保护、管理、开发利用知识是国企档案管理的重要任务。档案管理的角色转变是增强企业管理竞争力不可缺少的一环，从数字化走向数据化是国企档案管理技术发展的必经之路。

参考文献：

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［2］陈刚 孔德超 谷金龙 赵杰 张旭．AI边缘计算技术推动万物智能时代的到来 【C】.

［3］王文娟. 互联网视域下国企档案管理创新研究 —— 以航天科工山西通信有限责任公司为例【D】. 2018.06.

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