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基于档案数据全生命周期治理，面向档案数据开展全面的数据质量监测、数据安全管控、数据分级分类以及数据挖掘分析应用工作。综合运用自然语言处理、计算机视觉、智能算法、数据智能分析等人工智能技术构建档案数据安全治理体系，包括数据质量模型、数据筛敏模型、数据筛密模型、数据分类分级模型及数据智能审核模型等。通过这些模型对档案数据的质量进行监测、治理、挖掘与分析，并对档案数据进行规范化的数据分析标注，形成规范化、资产化的数据资产，从而实现数据资产全链路闭环管理，确保其能够长期有序、可持续地得到管理与利用。
数据治理最终目的是数据应用，创造价值。只有数据为利用赋能，才能体现数据价值。档案数据由于其本身具有保存价值，随着人工智能、大模型技术的不断成熟，后续档案数据的利用价值将尤为突出。数据应用将基于档案现有数据，通过大数据进行分析、数据标注等，为用户提供智能问答、多模态检索、知识图谱、关联检索等应用服务。
数据质量监测
通过“规则匹配-智能检测-问题标注-智能审核”的全流程自动化机制，实现对档案数据质量的闭环管控。
数据分类分级
基于语义理解、文本语义对比、深度学习等技术，通过学习分类分级保护原则及档案分级管理规范，根据档案业务属性、重要性、敏感性以及其一旦遭到篡改、泄露、丢失、损毁后，对社会秩序、公共利益以及公民、法人和其他组织的合法权益造成的危害程度，形成档案数据分类分级模型。
智能开放审核
基于自然语言处理（NLP）和自然语言理解（NLU）能力，依据国家档案局发布的《各级国家档案馆开放档案办法》及多省开放档案实施办法规定，结合档案业务属性、重要性、敏感性现状，对档案文本内容预处理、档案文本内容分类等操作，形成符合档案行业的开放审核模型。
数据挖掘分析
充分利用文本挖掘技术，建立数据挖掘模型，对档案全文内容分析，深入挖义关系，提取档案全文中的潜在特征，并生成语义标签，对档案内容资源作深度挖掘，为档案利用提供服务。
辅助决策价值
依托多源异构的高质量数据资产与智能化统计分析模型体系，构建“数据洞察-模型推演-决策落地”的全链路支撑机制，为管理人员提供从战略规划到执行落地的精准决策赋能。
成本优化价值
通过构建标准化、智能化的档案数据治理信息化平台，深度融合RPA流程自动化、AI算法等技术，推动全流程监测从人工巡检向智能预警升级，并依托精细化数据标签体系与质量评估模型强化管理颗粒度，最终实现管理端与业务端的双向降本增效。
管理赋能价值
以风险防控与成本优化为双轮驱动，构建“安全可控-降本增效”的管理闭环。
业务赋能价值
以高质量数据治理为基础，构建数据驱动的精准决策机制与服务升级路径。
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