《AI赋能企业档案管理 · 从理论到数字化实践》
《AI赋能企业档案管理 · 从理论到数字化实践》详细内容
《AI赋能企业档案管理 · 从理论到数字化实践》
《AI赋能企业档案管理 · 从理论到数字化实践》
主讲：罗蕴姣老师
【课程背景】
1、数字化时代企业档案管理的核心挑战
数据爆炸式增长与传统管理方式的矛盾
档案安全、检索效率与合规性痛点
2、AI技术驱动档案管理变革的行业趋势
全球企业档案智能化转型案例
3、政策与市场对数字化档案管理的推动力
《档案法》修订对电子档案规范要求
企业ESG（环境、社会、治理）需求中档案管理角色
【课程收益】
1、知识提升：掌握AI档案管理的核心技术框架与落地路径
2、技能强化：学会AI工具选型、流程设计与风险控制
3、案例启发：通过真实场景剖析，规避转型中常见误区
4、资源链接：获取主流AI档案管理平台与工具清单
【课程特色】
1、“三步走”落地模型：诊断→设计→实施→迭代的完整闭环；
2、50%实操占比：现场模拟企业档案数字化项目全流程；
3、双案例教学法：每模块均包含成功与失败案例深度解析；
4、数字化工具包：提供AI分类、OCR识别、区块链存证等工具试用。
【课程对象】
企业档案管理部门负责人及核心成员
数字化转型办公室（CDO）及IT技术团队
行政、合规、风控等关联职能部门管理者
对AI+档案管理有需求的创业者及咨询顾问
【课程时间】
1天（6小时/天）
【课程大纲】
PART1：档案管理现状如何？
档案管理重要性及挑战
重要性：保障项目安全、追溯项目历史、评估项目效益
挑战：收集难、整理难、保管难、利用更难
档案管理现状及现存问题
管理现状：纸质与电子结合，但存在不规范、不标准、不透明现状
存在问题：
授课方式：问题采取举例说明，加深理解及感同身受，提升培训效果
收集不完整
归档不及时
分类不科学
检索不便捷
保管不安全
上述问题导致无法满足项目管理及业主需求
档案利用情况及需求分析
利用情况：主要用于项目审批、进度控制、质量监督、安全管理方面，但竣工后档案利用率普遍降低
需求分析：日益增加，如项目审计、绩效评价、维护管理、历史追溯等，对档案的专业化、信息化、便捷化提出更高要求
PART2：档案资料归档方法和技巧有哪些？
归档方法与技巧
重点章节，案例分析，分组讨论，针对外部企业正确、错误的档案存档优劣进行分析，形成档案归档白名单
归档前准备工作
资料收集
资料整理
资料鉴定
归档策略与原则
归档策略
归档原则
信息安全
档案分类与索引
分类方法
索引建立
分类与索引的更新
档案保管与利用
保管措施
备份策略
利用方式
档案管理的挑战与对策
档案管理面临挑战
种类与数量繁多
管理难度大
借阅与共享困难
信息化技术在档案管理中应用
电子档案系统
自动化分类与归档
数据分析与挖掘
档案安全与保护措施
数据加密与备份
访问权限控制
安全审计与监控
档案管理人员培训与职责
专业技能培训
职责明确与分工
绩效考核与激励
PART3：数字化在基建项目档案管理中如何应用提升效率？
数字化技术引入的背景及优势
档案保护
技术进步
高效利用
数字化实施策略及关键步骤
制定规划
档案整理
数字化转换
数据存储与备份
数字化过程风险点识别与防范
数据安全
数据质量
技术更新
PART4：AI档案管理的核心逻辑与技术底座有哪些？
授课方式：理论讲解（40分钟）+案例研讨（30分钟）
一、AI重构档案管理四大价值维度
1、效率提升：自动分类与标签化
2、风险控制：敏感信息智能识别
3、合规保障：区块链存证技术应用
4、知识挖掘：档案数据资产化路径
二、案例
1、正面：国家电网OCR票据识别系统落地经验
2、负面：某地产集团AI分类算法误判导致的合同纠纷
PART5：企业档案数字化准备与AI工具如何选型？
授课方式：沙盘推演（50分钟）+工具演示（40分钟）
一、档案数字化“三步诊断法”
1、现状扫描：物理档案存量与数字化率评估
2、需求分级：高频使用档案的AI优化优先级
3、技术匹配：NLP、CV、RPA技术适配场景对照表
二、案例
1、正面：顺丰速运电子面单档案的AI结构化实践
2、负面：某银行因OCR选型失误导致的百万级损失
PART6：AI档案管理系统落地如何实操训练？
授课方式：分组实操（120分钟）+导师点评（30分钟）
一、AI档案管理全流程实战模拟
1、步骤1-原始档案扫描与数据清洗
2、步骤2-AI自动分类规则配置
3、步骤3-敏感信息脱敏与权限设置
4、步骤4-智能检索系统部署
二、案例
1、正面：字节跳动全球化档案协同管理方案
2、负面：某制造企业因算法偏见导致的档案误销毁事故
PART7：AI档案管理如何持续优化与风险防控？
授课方式：专家对谈（40分钟）+情景测试（50分钟）
一、AI系统迭代与人工校验机制
1、算法偏见检测
2、版本回滚策略
3、员工能力转型
二、案例
1、正面：阿里巴巴AI档案审计系统自学习机制
2、负面：某保险公司过度依赖AI导致的监管处罚
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