1. 引言
随着人工智能技术的快速进步以及在各个领域的广泛应用，高校机关工作也迎来智能化变革的新机遇与新挑战。本文从AI在高校机关工作中的应用现状出发，提出了基于AI赋能服务效率的实现机制，研究了基于AI的工作流程优化，并分析了实际使用过程中涉及的伦理和安全问题，旨在为AI在高校机关工作中的合理应用提供参考[1] [2]。
2. AI在高校机关工作中的应用现状分析
高校机关工作通过AI助力真正实现了简化服务流程，提升工作效率。当前，AI在高校机关各个部门各种场景得到了广泛应用，但不同高校、不同部门的应用程度上存在明显差异[3]。
2.1. 应用类型丰富多样
目前，很多高校依靠AI办公自动化实现了办公中对文件的自动处理。例如重庆交通大学的“渝小交公文写作助手”就直接嵌入了学校自己的公开语料库素材库，能够快速完成18种常见的工作类文件的起草。此外，徐州医科大学使用智能系统自动生成会议纪要，将零散工作记录自动整理成条理清晰的文档，优化了会议流程管理，方便大家查找查看。
信息咨询服务中，智能客服已经成为常用的系统工具。例如南京信息工程大学“信大e家”平台的AI小助手，通过自然语言处理技术精准剖析师生咨询意图快速匹配标准化答复，24小时服务，非工作时间也能得到反馈。
在数据分析与决策方面，AI也发挥着至关重要的作用。例如广西大学借助AI构建智能“画像”，从学科、教学等方面进行数据分析，为资源投入与学校发展改革提供依据。在招生就业领域，部分高校依托AI技术，分析历年的数据资料，预测招生趋势和专业热门程度，为招生计划制定、专业设置调整提供参考，同时还为学生推荐合适岗位。
2.2. 应用程度存在差异
不同高校由于资金、技术和师资等情况的不同，AI应用程度存在明显差异[4]。比如一些重点高校中，如武汉理工大学推出的“AI + 教育”智能体矩阵，覆盖“教、学、研、管、评、服”全过程，实现全校全链条深度智能化。但是，大多数普通高校仅在某一领域开展单一化应用，如接入基础的智能客服或通过AI来辅助完成少量文档处理工作，尚未形成全面系统的应用格局。
对于高校的各个机关部门来说，信息化建设、招生就业、科研管理等部门对AI的应用更为主动，程度更深。科研处利用AI开展科研项目的管理以及文献检索分析工作；学生处通过智能机器人辅助解答考生咨询、分析就业数据等。而如后勤这样的传统行政管理部门大多对AI的应用目前仍局限于日常的基础办公软件，还没有充分挖掘出其巨大潜能。
3. AI赋能高校机关工作服务能效提升机制
如何利用AI技术提升高校机关服务能效，对技术层面和管理层面提出了不同要求，需协同发展才能使机关管理模式从“传统行政驱动”向“数据智能驱动”转型，促进服务质量和管理效能的有效提升[5]。
3.1. 技术层面：奠定能效提升基础
在技术层面，AI依托RPA (机器人流程自动化)、NLP (自然语言处理)及机器学习等技术，高效实现机关工作的流程自动化运转、多源数据整合分析与智能化交互响应[6]。
RPA是AI助力提升机关工作服务能效的重要途径，RPA技术将大量重复性、规律性的行政流程自动化。在财务报销流程中，RPA能自动采集、整理报销单据信息并进行合规性审核，大幅缩短报销周期。在学生学籍管理中，PRA能能确保数据准确性，减轻管理人员负担。
AI强大的数据处理和分析能力是提高服务效能的根基，海量数据经过AI机器学习算法深挖细究，可以得出有价值的信息。通过分析学生学习行为数据，可以为教学管理部门提供教学方案的优化建议；分析科研数据，能了解科研团队实力，为科研资源分配提供参考依据，这种用数据来做决策的方式使工作更有针对性。
3.2. 管理层面：优化能效提升路径
在管理层面，高校应制定明确的AI发展战略和规划，组织员工开展AI技术培训，优化资源配置，建立健全AI应用管理、数据使用管理、绩效考核等制度，确保工作顺利开展[7]。
通过AI优化资源配置提升服务能效。高校资源有限，AI可分析各类资源使用数据，结合教学科研需求预测，制定出合理的资源调配方法。根据课程安排、学生选课等情况智能调整教室分配，提高教室的利用率；根据科研项目实际进展及实验设备的使用等情况科学合理地安排实验设备的使用，避免资源的闲置浪费和低效应用。
通过AI完善绩效考评与管理机制。利用AI技术搭建多维客观的绩效考评体系，全面采集工作人员的工作数据，经过数据分析得出绩效，为奖惩、晋升提供依据；同时，利用AI实时监测、分析和评估绩效数据，发现问题及时预警，及时调整管理策略，提升工作人员的工作积极性，确保工作质量。
4. 基于AI的高校机关工作流程优化策略
4.1. 实现机关管理服务一体化设计
高校机关工作繁杂，一项工作往往涉及多个部门，利用AI可以打通部门间的壁垒，打破传统意义上各部门之间存在的信息孤岛，通过打造AI一体化管理平台实现部门之间的数据共享和业务协同。如在学生事务管理当中，教务处、学生处、财务处等部门共享学生数据，利用AI协同处理相关事务，避免学生重复提交材料，提高整体工作效率。
4.2. 促进机关组织结构扁平化发展
传统的科职级组织结构存在信息传递缓慢、决策效率低下等问题，而AI技术通过数据驱动、人机协同、跨界整合，推动高校组织机制向分布式、网络化、扁平型转变。利用AI可以实现跨部门流程协同，减少中间管理层级，使信息能够更直接地在高校高层、中层和基层之间传递，提升决策和执行效率，从而弱化了传统科层制中的等级差异，使权力结构更加扁平化。
4.3. 打造机关精准化服务供给机制
高校机关需根据自身特点，开发与学校自身工作实际相适应的自动化系统，使AI通过智能交互与需求匹配，实现“千人千面”的精准化服务[8]。如学生在智能问答系统询问“研究生国家奖学金申请条件”时，AI不仅能推送学校的政策文件，还能结合学生的年级、成绩自动判断是否符合基本要求[9]。
5. AI赋能高校机关工作的伦理与安全问题
5.1. 伦理问题凸显
数据隐私侵权是重要的伦理问题。高校机构掌握着大量的师生个人信息，如果不对AI系统做好安全防护，师生信息可能会被非法窃取和滥用。部分智能教学系统收集学生数据时，并未明确告知其使用目的和范围，甚至直接或间接出售给第三方。
此外，算法偏见也会带来伦理问题。如果AI算法的训练数据本身存在偏见，会导致最终决策结果的不公。在基于算法的结果比如奖学金评定和人才引进等场景下，如果在算法上存在偏见，可能会使部分群体受到不公正的对待，有失公平[10]。
5.2. 安全问题不容忽视
AI系统自身可能存在安全漏洞，如若遭受黑客攻击，会导致数据泄露或系统瘫痪，影响高校机关正常工作[7]。同时，AI技术的应用可能使高校对其过度依赖，一旦系统出现故障，工作将陷入困境。
5.3. 保障措施与建议
为保障AI在高校机关安全合理的应用，要做好数据隐私保护，明确数据收集、使用、存储的规范，并做好数据加密处理；要定期审查算法，进行校验和清洗，保证算法的公平合理；要对AI系统加强安全防护，定期进行安全检测和升级，并做好应急处理预案；同时要加强伦理教育，增强工作人员的伦理观念，建好伦理监督机制。
6. 结语
AI在高校机关工作中的应用正逐步铺开，融入到公文处理、流程审批到信息检索等多个环节，助力工作效率提升、服务质量改善。AI赋能高校机关服务能效的核心是通过技术层面与管理层面协同共进，形成“效率提升–服务优化–决策科学”的正向循环。这不仅依赖技术本身的成熟，更需要机关管理模式从“传统行政驱动”向“数据智能驱动”转型，最终实现服务质量与管理效能的双重提升。
未来，要深入推进AI融入高校机关工作的各个环节，进一步优化顶层设计，加强跨部门协作，构建AI一体化管理平台，打破数据孤岛。AI技术的应用也使高校各项工作的数据更加透明和可追溯，有助于加强对权力运行的监督，防止权力滥用，保障高校机关各项工作在公平、公正、公开的环境下进行。
基金项目
2025年度上海工程技术大学“三型机关”理论研究课题。