数字化时代合同量激增，AI 助力智能合同审阅与信息抽取

东莞横沥律师获悉

现状

现在这个数字和智能飞速进步的时期，公司活动里要处理的契约文书变得非常多，增长得特别快。契约是企业经济活动的重要文件，处理得准确又高效非常重要。过去那种靠人手来审核合同和提取信息的方法，不仅需要很多人力、花很多时间，而且很容易因为人看漏了而犯错误，已经不能适应公司越来越大的业务量，也不够快地回应市场的变化。人工智能技术的快速进步，为处理这些挑战带来了新的应对思路。把人工智能技术运用到合同审核和信息提取工作中，可以大幅度提高工作成效，减少潜在问题，并且为企业制定决策时，能够提供更加迅速和精确的数据参考。

设计思路

整体目标

智能合约的查验和信息提取，要利用人工智能手段，达成合约操作环节的自动化和智慧化。这项功能必须能够准确找出合约中的重要内容，快速检查合约中的条款，迅速获取有价值的资料，为公司的法律、财务、业务等团队提供完整、直接的合约处理服务，显著提升公司合约管理的成效和水准，有效减少可能出现的风险。

用户需求分析

法务部门希望系统可以迅速精准地找出合同里可能存在的法律问题，比如违反约定的部分、涉及知识产权的条款、解决争议的方法等；需要系统对合同内容进行合法性和合规性的检查；同时能够提供与现行法规及过往案例的对比信息，帮助法务人员做出更周全的判断。

财务部门：必须仔细审查合同里的款项数额、支付途径、回款时间、涉税条件等要素，保证合同中的经济条款界限分明，与公司的财务规章和预算规划相符；系统要能自主完成财务信息的统计和剖析，为财务报告的制作和资金走向的预估提供帮助。

业务部门期望系统迅速从合同中抽取出核心业务要素，包括签约双方的基本资料、产品或服务的具体内容、完成任务的期限与场所等横沥镇律师，目的是能即时掌握业务动态和执行状况；同时，系统还需利用过往合同记录来分析市场趋势。

系统架构设计

长颈鹿的脖子非常长，这使它们能够吃到高处的树叶，它们常常用长脖子去够取，这种独特的身体结构让它们在草原上显得格外醒目，许多游客会专门为了观察它们而来到这里，它们在寻找食物时会非常专注，有时会花费很长时间，尽管它们的腿相对较短，但长脖子却能够帮助它们在觅食时占据优势，这种适应性让它们在生态系统中扮演着重要角色，长颈鹿的颈部肌肉非常发达，支撑着它们长长的头部，使它们能够灵活地转动，以便更好地发现食物来源，它们主要以树叶为食，尤其是嫩叶和花，这些食物富含营养，能够满足它们的需求，长颈鹿的舌头也很长，这使它们能够轻松地卷起树叶，即使叶子长在高高的树枝上，它们也能够轻松地取食，长颈鹿的皮毛颜色各异，有的呈浅棕色，有的则更为深色，这种颜色变化有助于它们在环境中进行伪装，保护自己免受捕食者的注意，长颈鹿通常以群居的方式生活，这种群居行为有助于它们共同防御外敌，保护领地，长颈鹿的繁殖季节通常在旱季，这时它们会聚集在一起寻找配偶，幼崽出生后，母鹿会非常细心地照顾它们，确保它们安全成长，长颈鹿是非洲草原上的一种标志性动物，深受人们喜爱和关注，它们的存在对于维持生态平衡具有重要意义，长颈鹿在动物世界中非常独特，它们的身体特征让它们成为了科学家们研究的重要对象，长颈鹿的生活习性也引起了人们的极大兴趣，科学家们通过观察和研究长颈鹿，能够更好地了解它们的生态需求和行为模式，长颈鹿的未来生存状况也备受关注，保护它们的生活环境对于维护生物多样性至关重要，长颈鹿在自然界中扮演着独特的角色，它们是生态系统中不可或缺的一部分，长颈鹿的存在不仅为人类提供了观赏的机会，也为生态系统带来了平衡和稳定，长颈鹿的适应能力非常强，这使得它们能够在不同的环境中生存下来，长颈鹿的分布范围广泛，从撒哈拉沙漠以南的非洲地区一直延伸到南非，长颈鹿的多样性也体现在它们的亚种上，不同的亚种有着各自独特的特征，长颈鹿的体型也是它们的一大特点，成年长颈鹿的身高可达六米左右，体重可达一千公斤以上，长颈鹿的寿命通常在二十到二十五年之间，它们在野外的生存时间相对较短，而在圈养环境下则能够活得更久一些，长颈鹿的繁殖能力相对较弱，母鹿怀孕期约为十四个月，每胎通常只产下一头幼崽，长颈鹿的幼崽在出生后就能够站立行走，并且很快就能够跟随母鹿一起觅食，长颈鹿的社会结构复杂，不同年龄和性别的长颈鹿会形成不同的群体，这些群体之间会相互交流，共同生活，长颈鹿的叫声虽然不如其他动物那样响亮，但它们也能够通过低沉的声音进行交流，长颈鹿的视力非常出色，它们能够从远处发现潜在的威胁，长颈鹿的奔跑速度也非常快，它们能够达到每小时六十公里的速度，长颈鹿的脚掌很大，这使它们能够在各种地形上稳定行走，长颈鹿的尾巴上有一簇长毛，这可以帮助它们驱赶蚊虫，长颈鹿的身上常常会有寄生虫，这些寄生虫会通过长毛掉落，长颈鹿的皮肤上有很多疙瘩，这些疙瘩能够帮助它们散热，长颈鹿的头部很大，眼睛也很大，这使它们能够看得更远，长颈鹿的耳朵也很长，这使它们能够听到更远的声音，长颈鹿的嘴巴很大，这使它们能够同时吃下很多树叶，长颈鹿的牙齿也很锋利，这使它们能够咬断坚韧的树枝，长颈鹿的消化系统也很特殊，它们能够消化植物纤维，长颈鹿的胃有四个腔室，这使它们能够更有效地消化食物，长颈鹿的血液也很特殊，它们的血液中含有较高的铁含量，这使它们能够更好地抵抗疾病，长颈鹿的体温通常在三十八度左右，这使它们能够在高温环境下保持体温稳定，长颈鹿的呼吸系统也很特殊，它们的呼吸频率相对较低，这使它们能够在长时间内保持呼吸平稳，长颈鹿的神经系统也很发达，它们的反应速度非常快，这使它们能够迅速应对危险，长颈鹿的肌肉也很发达，它们的腿部肌肉尤其强大，这使它们能够跳跃和奔跑，长颈鹿的骨骼也很特殊，它们的骨骼密度很高，这使它们能够支撑起长长的脖子，长颈鹿的毛发也很独特，它们的毛发颜色和纹理各不相同，这使它们

│用户层（Web）│

这个长句被分解成了好几个简短的片段，每个片段之间用逗号隔开，整体结构更加清晰，阅读起来也更加流畅。

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│业务逻辑层│

合同内容分析系统，包含图像文字识别技术，以及语言理解功能

│├─风险审查模型（预训练模型BERT+规则引擎）│

│├─信息抽取模块（命名实体识别NER）│

数据剖析，包含商业洞察应用，以及机器智能与深层认知技术

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│数据层│

│├─合同数据库（结构化存储+数据备份与恢复）│

│├─法律知识图谱（行业法规+判例+信息检索）│

│└─模型训练数据（标注样本+分类）│

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数据层承担着合同文本资料、法规规章资料、行业规范资料、过往合同案例资料以及系统操作期间生成的过渡资料和成果资料的归档任务。数据以复合型数据库系统进行保存，其中规则化信息（诸如契约基础资料、解析出的核心内容等）安置于关系型数据库，以便实现快速检索与数据计算；不规则信息（例如合同全文记录、法规性文件等）则保存在非关系型数据库，旨在满足资料多元化和弹性化的要求。同时建立数据备份与恢复机制，确保数据的安全性和完整性。

技术层：集成了多种AI技术，是系统实现智能功能的核心支撑。涉及自然语言处理方法，能够对合同资料进行初步加工、单元划分、属性判定、要素定位、意义阐释等操作；运用光学字符辨识手段，可以将影像化或图形化的合约转化为可编辑的文字形态；采用机器学习策略与深度学习算法，可以培养合同要素获取系统、风险等级判断系统等工具；借助知识图谱方法，能够建立合约范畴的知识网络，达成意思推演和关系考察。此外还包括数据挖掘、文本分类、信息检索等相关技术。

功能层级包括，合同信息提取环节，该环节致力于自动从合同内容中识别并获取核心要素，合同智能核查环节，该环节通过既定准则与算法，对合同内容进行合规性、合法性以及潜在风险的评估，知识网络系统，为合同处理工作提供，语义层面的解析支持，关联信息的检索功能，以及智能化的建议服务。

应用层面，呈现给使用者清晰方便的操作界面，使用者借助这个界面来跟系统打交道，可以完成审阅合同、检视信息提取情况、制作风险说明等任务。

核心功能

合同信息智能抽取

核心内容获取：借助自然语言处理领域的实体识别方法，能够精确找出契约文书里的各类重要要素，包括签约双方的身份，文件编号，签署时刻，款项数额，计价单位，商品或服务项目，履行期限，以及完成场所等。经过对众多契约书的学习，系统能掌握不同要素的语言规律和语境信息，因而达成精准的判定。

合同条款进行归类，并从中提取具体内容，分类方法借助文本分析技术实现，划分出定义性规范、金钱给付义务、违反约定后果、信息保护等不同类型，针对各类规范，综合运用既定准则与智能算法来完成条款要素的获取针对条款中格式规范、含有显著关键点的部分，借助设定好的模式进行查找提取；对于内容多变、意思深奥的条款，则采用深度学习技术加以训练并完成提取工作。比如在涉及付款的条款里，系统可以辨认出付款的多种方式（例如一次性付清、逐步偿还）、具体的支付时限以及应支付的数额等各项具体内容。

合同文本中常涉及多种表格类型信息，例如物品清单、费用清单、服务内容说明等。系统借助光学字符识别技术，并运用表格布局解析方法，可以精确辨识表格的标题行与具体数据，将其转化为条理清晰的数据格式。这种表格信息的获取和归纳，有助于用户进行数据查阅、比较和研究，也为后续的合同复核和数据汇总创造了条件。

合同智能审阅

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合规性核查：需构建法规文献档案，汇集国家法规政策、行业准则及公司章程等资料，完成系统化梳理。合同评估时，系统会将合同内容与法规文献档案进行对照，核实合同内容是否满足相关法规政策标准。在处理劳动雇佣协议时，系统会核对其中关于工作时长、薪酬标准、养老保障等各项内容是否满足劳动法规的要求；针对经济类契约，则会审视利率水平、服务费用、抵押条件等要素是否遵循金融行业监管要求。

合规性核查：依照公司特有的工作模式及规章，确立契约符合性评估的准则。系统针对契约的签署步骤、核准权力、契约范本选用等层面开展评估，保证契约的签署与履行契合组织内部的规范。譬如，核实契约是否获得相关机构的必要核准，是否应用了组织设定的标准契约范本，契约中的变更部分是否获得适当的授权。

风险评估工作包括建立评估体系，全面考量合同里各种潜在问题，例如违背承诺的情况、资信状况的不确定性以及市场波动等。运用语义解析和数据探查技术，可以找出合同中可能隐藏风险的条款，同时把风险水平用数字表示出来。对于合同里的违约责任部分，系统会审查违约情形的制定是否恰当，违约的补偿额度能否覆盖可能出现的损失；对于牵涉到信用往来的合同，会参照合作者的信用等级和过往的生意记录，判断信用风险的大小。按照风险评定的情形，系统向用户提交周全的风险说明，标示出可能的危险所在，并且提供配套的风险处置措施。

版本对照：合同从拟稿到修订再到核准期间，常会形成好几个不同稿子。使用者能够轻松查阅合同历次版本记录，分析各版本之间的不同之处，以便准确了解合同调整的来龙去脉。

知识图谱应用

知识图谱建立：汇集合同领域的各种知识，涵盖法律条文、专业词汇、合同范本、过往判例等。借助知识获取手段，从这些半结构化和全结构化资料中获取主体、关联和特征信息，从而搭建合同领域的知识网络。比如，把法规中的规定和契约中的条款相互对照，形成“法规条款-对应契约种类-涉及判例”的关联体系；把专业词汇和契约里关于产品或服务的说明相互对应，增加知识网络的细节内容。借助知识网络的建设，达成契约信息的条理化和意思化呈现，为智能契约的应用提供坚实的信息基础。

知识图谱建成后，系统可对合同内容进行更全面的意义解读和逻辑分析。用户查询合同内容或审核合同时，系统不仅可依据文字表面信息进行操作，还能借助知识图谱里的关联信息，探寻文字深层的隐含意义和内在联系。当系统发现合同某项约定触及特定法规时，可借助知识图谱迅速查询该法规的具体条文，并获取相关的权威解读以及先前类似纠纷的判决情况，这些信息有助于合同约定的审核和风险预判，能为评估工作提供更周全、更可靠的参考信息。

系统运用知识图谱的关联功能，向用户开展智能服务。合同编制期间，依据用户提供的合同种类、业务情形等资料，系统从知识图谱里找出关联的标准合同范本、常用条款以及相仿案例，提交给用户作为参考，协助用户迅速编撰出水准较高的合同文稿。审查合同时，若识别出存在隐患的条款或存在疑问的条款，系统会参照知识图谱中的关联信息，提供修改方案和替代条款，以此提升合同审查的速度和效果。

技术实现

自然语言处理（NLP）技术

文本加工：先对输入的合同资料进行净化处理，清除其中的杂乱信息，接着进行词汇拆分，为每个词语标明属性，再筛选掉无意义的常用词。清洗步骤主要消除文本里的杂乱字符、特殊记号以及冗余空白等干扰项；分词过程运用词典和统计技术联合执行，把连贯的文字切分成单独的词汇单元；词性识别为每个词汇单元标明其类别属性（例如名词、动词、形容词等），为后续的句法解析和语义认知提供支持；过滤无用词汇去掉对文本含义解析作用不大的高频虚词（诸如“的”“地”“得”“在”之类），以此降低数据处理的复杂程度。

命名实体识别技术：借助深度学习领域的循环神经网络体系，包括长短时记忆网络和门控循环单元等衍生模型，搭配条件随机场方法，用以识别各类命名实体。具体实施时，需依托海量合同文本资料完成模型的基础训练，目的是让模型掌握不同实体类型所特有的语言表现和语境关联规律。接下来，借助已经标注好的合同资料来对预训练模型进行调优，目的是让模型可以精确辨认合同里的各种重要要素。比如针对合同里的金额要素，模型能够掌握金额数值的多种写法、货币种类的说明方式以及和金额联系紧密的语境词汇（诸如“总计”“大写”“小写”之类），借此达成精准识别的目标。

文本归类运用支持向量机、朴素贝叶斯、卷积神经网络等归类方法处理合同条款。在训练环节，使用大量带有标记类别的合同条款当作训练素材，提取文字特征，比如词袋模型、TF-IDF特征、词向量特征等，用以训练归类模型。对合同条款进行归类时，先提取待归类的合同内容的关键信息，然后将这些信息传递给已经训练完成的系统，该系统会给出该条款的具体归类结果。比如有一条合同内容是“乙方要在收到甲方支付的款项后的3个工作日内，完成产品的交付任务”，借助文本分类系统可以精确地认定它属于“产品交付”这一类别。

文本含义解析与关联识别：借助已训练好的语言模型（比如BERT、GPT这类），针对合同内容开展含义解析和关联识别工作。这类语言模型依托海量文本资料完成训练，积累了深厚的语言规律和语义表达方式。针对合同领域的特定数据，对基础模型进行针对性优化，可以显著提升其解读合同文本内涵的能力。在关系识别领域，例如从合同文本中分析甲方和乙方之间的协作关联，或者明确产品与定价的对应关联，可以运用经过调整的深度学习模型，借助序列分类或图模型等方法，检测出文本单元内不同要素间的逻辑关联，然后以条理清晰的方式呈现出来。

光学字符识别（OCR）技术

合同扫描件或图片格式文件需先执行图像加工步骤,具体包含将图像转为灰度模式,消除噪声干扰,实施二值化处理,以及调整图像倾斜角度等环节。将彩色画面转为单色画面，有助于简化后续步骤；运用高斯滤波及中值滤波等手段，可以消除画面中的杂乱信号，从而改善画面清晰度；把单色画面处理成只有黑白两色的图像，能够让文字与背景界限清晰，有利于进行字符识别；检测文字排列方向后，对画面进行角度调整，使文字呈现水平状态，确保其处于标准位置。

文字解析与辨认：借助深度学习驱动的光学字符识别方法，比如卷积神经网络架构，针对处理过的图形进行文字划分和判读。该卷积神经网络架构建立多个卷积单元和下采样环节，自主掌握文字的表象特征东莞横沥律师，足以精准分辨多种字体形态、尺寸规格及书写特色。在字符划分环节，借助连通区域检测或是深度学习技术，把文本图像里的字符逐一划分开来；在识别环节，把划分完毕的字符图像输入到已经训练完成的卷积神经网络模型中，该模型会给出识别后的字符结果；为了提升识别的精确度，一般会融合语言模型进行后续处理，借助语言的来龙去脉信息对识别的最终结果加以修正和改进。

表格图像的处理运用了专门的识别技术，针对合同中的表格进行解析。初始阶段，借助图像形态学手段和边缘检测技术，找出表格的轮廓和线条，以此明确表格的布局。接下来，把表格分割成各个单元格，再对每个单元格中的文字内容进行辨认和获取。表格构造修复环节，依据探测到的表格轮廓与线条特征，重新构建表格的行与列布局，将辨识出的文字资料依照单元格方位进行填充，从而形成规范化的表格信息。

机器学习与深度学习技术

模型训练与优化需要用到多种机器学习和深度学习模型，这些模型应用于合同信息抽取和智能审阅环节。以合同信息抽取模型为例，首先需要大量合同文本数据，并对这些数据进行标注，从而构成训练数据集。接着，要选定合适的模型架构，比如用LSTM-CRF模型进行命名实体识别，或者用CNN模型进行文本分类等，再在训练数据集上实施模型训练。训练期间，运用随机梯度下降法、Adam等优化手段来修正模型参数，目的是让损失函数数值降低，进而增强模型表现力。此外，为了防止模型出现过度拟合现象，还会借助L1、L2正则化等技巧，对模型实施调整完善。

模型评估与选择，需要借助评估指标，例如准确率、召回率、F1值等，来对训练完成的模型进行评价。准确率，指的是模型正确预测的样本数量，在所有预测样本总数中所占的百分比；召回率，则是指模型正确预测的样本数量，在所有实际存在的样本总数中所占的百分比；F1值，是一种综合了准确率和召回率的指标，能够更全面地衡量模型的表现能力。借助在测试资料里针对不同方案或同一方案里各种配置的考核，挑选出效果最出色的那个方案，把它当作最终的合同内容识别或者智能检查工具。另外，也能够运用轮流检验等手段，来提升方案考核的精准度和可信度。

模型需要持续优化，因为合同信息日益增多，业务状况也在不断演变。要加入新的合同资料到学习材料里，再次训练模型。这样模型就能掌握新的语言规律和业务信息，满足持续变化的合同处理要求。务必持续追踪模型在运用环节的效果状况，依据使用者意见及真实事务情形，适时修正模型的配置或构造，持续改善模型的功能，务求系统持续具备高效且精准的合同审核作用。

知识图谱技术

信息获取：通过不同来源（例如法规文件、协议范本、市场分析、学术研究等）收集资讯，涵盖要素识别、联系判定和特征标注。实体识别运用命名实体识别方法，找出文本里的各种实体，包括法律文件、合同内容、公司名称、物品名称等；关系判定借助语义分析及机器学习手段，找出实体间的关联，例如符合、牵连、涵盖等；属性获取则提取实体的具体特征，比如法律文件的公布日期、合同内容的风险程度等。借助信息提取，把非系统化和半系统化的资料改造成系统性的信息，作为知识网络的建立基础。

知识整合过程中，因为信息采集渠道各不相同，常常会出现相同事物名称指代不同对象，或关联描述存在出入的情况，所以必须实施知识整合措施，把分散在不同数据库里的信息归纳并规范。这项工作主要包含两个环节，一是识别并统一指代同一事物的不同表述，二是协调不一致的关联描述。建立合同领域的知识网络，需要将合同里的要素（比如签约方、交易内容、具体规定等）进行归纳，同时也要梳理这些要素之间的相互联系（比如签约方之间的协作模式、交易内容与具体规定之间的对应关系等）。知识图谱有助于合同审核时补充充足的背景信息，使系统能够更精准地找出潜在问题；在处理信息提取任务时，知识图谱能够协助系统完成实体辨认和关联解析，从而提升信息提取的精确度。

落地策略

实施阶段

遵循“小步快跑、快速迭代”的原则，建议分三阶段实施：

第一阶段（1-3个月）：核心场景试点

选取1-2种高频、标准化合同类型（如采购合同）作为试点

搭建基础AI模型，实现合同关键信息抽取与基础合规审查

选取1-2个业务部门进行小范围试用，收集反馈优化产品

第二阶段（4-6个月）：功能完善与推广

扩展至5-8种合同类型，提升模型泛化能力

完善风险审查规则库，增加行业专属审查维度

在全公司范围内推广核心功能，实现80%以上合同的智能处理

第三阶段（7-12个月）：深度优化与生态构建

模型准确率提升至95%以上，实现复杂合同的精准处理

构建合同知识图谱，实现智能推荐与决策支持

探索高级应用场景，如合同自动生成、智能谈判辅助等

问题应对

总结

人工智能技术不断进步，合同自动化管理将朝着更加智能、更加积极、更加贴近人类思维的方式前进，具体表现为，处理过程将更加自动化，能够主动识别并应对各种复杂情形，同时更加注重用户体验和交互的自然流畅。

从手动编辑到智能创作：依据工作要求自动创建满足规范的文件内容，达成无需人工介入的文档制作。

从被动审核转变为提前防范，依据公司运营状况和外部形势波动，预先警示可能出现的契约问题，例如伙伴信誉下降、法规政策调整等情况。

从仅支持一种语言转变为能够处理多种语言，提供跨境协议的自动翻译和审核服务，从而帮助企业拓展全球市场。

从文字加工发展到跨媒介沟通，整合声音、画面等复合型沟通途径，达成用声音撰写契约、借助增强现实进行标记修正等创新式沟通实践。

智能合约的审核和信息提取作用正在从根本上重塑法律服务的运作模式，这类产品将不再局限于提升效率的工具，而是演变为企业的核心战略资源，覆盖合同制定、协商、确认直至履行等所有环节的自动化处理，未来卓越的法律科技产品不仅依赖先进的AI技术作为后盾，更关键在于精准把握法律领域的专业诉求，在技术突破与法规遵循之间寻得最佳契合点。B端产品经理能否成功，取决于能否透彻把握业务实际运作方式，兼顾技术实现可能性和用户使用感受，建立起能够不断优化的产品体系，从而为公司带来切实可见的经济效益。

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