AI+合同审查落地分享(下-1- 合同智能审查)

AI资讯 15小时前 charles
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按照AI+合同审查项目落地分享(中)文末投票结果,后续关于项目的分享会依照投票结果顺序进行。
AI+合同审查落地分享(下-1- 合同智能审查)
合同智能审查,我准备按照以下几个部分进行分享:
一、产品设计   

主要围绕几个问题展开:

       1. 审查规则库的表结构?

       2. 审查规则库在何时调用?

       3. 审查规则的内容怎么写?

       4. 如何在审查执行时最大限度抑制AI幻觉?

       5. 这种方式的审查准确率怎么样?

       6. 审查规则库的来源?规则库是否可以全权交给法务人员进行维护?

二、技术实现


一、产品设计

       通过前面文章分享,合同智能审查项目初期采用的方案是【通用模型+智能体+知识库+审查规则库】的模式。所以大家不难看出,整个项目的核心是。本篇内容,我们一起聊一聊审查规则库的设计和使用。




       在进行具体内容展开前,这里从实务的角度铺垫一些关于合同审查的逻辑概念,有助于大家对合同审查知识库/规则库的设计的理解。重点围绕核心目的、前提条件、步骤方法、审查标准及能力提升五大模块展开,供参考。

AI+合同审查落地分享(下-1- 合同智能审查)


一、合同审查的核心目的

1. 防范风险
  • 识别风险类型:合法性风险(如违反法律禁止性规定)、公平性风险(显失公平条款)、可操作性风险(条款模糊导致履行争议)、信用风险(对方履约能力不足)。
  • 风险应对:

对影响合同效力的风险(如主体资质缺失、内容违法)必须修正;

对非底线风险(如程序瑕疵)需提示委托人决策。

2. 促进交易
  • 排除违法因素:确保合同不违反法律禁止性规定(如“法无禁止即自由”原则)。
  • 明确目的实现机制:梳理委托人核心目标(如获取货物/服务)、实现条件(如付款节点)、救济路径(如违约处理)。

关键平衡点:律师/法务需兼顾风险控制与交易可行性,避免过度保守阻碍交易。


二、合同审查的三个基本前提

1. 明确合同主体立场
  • 确认委托方在合同中的角色(甲方/乙方),审查时需侧重保护委托方利益
  • 主体资质核查:通过企查查/天眼查核实对方信用、涉诉记录、经营范围等(示例:建筑合同需审查施工资质)。
2. 评估谈判地位
  • 强势地位:可修改底线问题(如违约责任、付款方式)及非关键条款;
  • 弱势地位:聚焦底线条款(如核心交付标准),非关键条款力争权利并提示风险。
3. 选择修改模式

模式类型

适用场景

操作建议

清洁修改模式

委托人需直接签署的合同

提交清洁版+修订版双版本

痕迹修改模式

需留痕的多次修改合同

用Word修订功能标注,批注提示风险点

意见书模式

国企/上市公司等严格审批场景

附法律意见书说明修改理由及依据


三、合同审查的四个核心步骤

1. 审查交易模式

  • 提炼法律关系:如用“买卖合同”思维梳理主体间“获取-付出”关系。
  • 判断合法性
  • 禁止性领域(如无资质金融业务)直接否决交易;
  • 灰色地带(如社保代缴)需删除违法条款并提示替代方案。
2. 审查合同结构
  • 完整性:如对照《民法典》第470条必备条款(主体、标的、数量等),补充缺失项(如生效条款、争议解决)。
  • 逻辑性:按交易流程排序条款(示例:买卖合同结构:货物描述→质量/交付→付款→违约)。
3. 审查合同条款
  • 关键条款深度审查:

条款类型

审查要点

标的物

明确名称、规格、数量(货物需品牌/型号;服务需内容/标准)

付款条款

支付节点(前置发票要求)、收款账户、违约金比例(通常≤5%)

违约责任

覆盖直接损失+可预见利益损失(如明确律师费、诉讼费承担方)

争议解决

诉讼/仲裁二选一,约定管辖地(优先委托人所在地)

  • 可操作性验证:模拟条款履行场景(如质量异议需约定检验方式、时效、费用承担)。
4. 审查文字符号
  • 避免歧义表述(如“后”改为“后XX日内”);
  • 统一术语(如“甲方”在全合同指代一致);
  • 删除冗余空白,检查页码连贯性。


四、合同审查的五大关键标准

  1. 主体合格:核实签约权限(如分支机构需法人授权)、履约能力(无失信记录)。
  2. 内容合法:排除无效情形(如恶意串通损害第三方利益)。
  3. 条款完备:涵盖必备条款+特殊需求条款(如跨境合同需约定适用法律)。
  4. 权利义务均衡:避免显失公平(如单方解除权需设置触发条件+宽限期)。
  5. 表达精准:用数据替代模糊描述(如“质量符合国标GB/T 19001”而非“质量良好”)。


五、提升审查能力的六大途径

  1. 熟悉法律法规:掌握《民法典》合同编核心条款,关注行业特别法(如《建筑法》)。
  2. 积累诉讼经验:研究最高法指导案例(如合同无效认定规则),预判条款司法效力。
  3. 学习行业知识:了解专业术语(如国际贸易术语FOB/CIF)及行业惯例。
  4. 建立审查清单:按合同类型定制(如技术合同需增加知识产权归属条款)并持续更新。
  5. 善用工具
  6. 团队协作:定期案例复盘,共享风险条款库(如高亮新增条款提示团队)。


1.1 合同审查知识库/规则库设计
       第一步:确定合同类型
       所以,从上面的介绍可以看出,在进行具体合同审查前,我们要首先要弄清楚,合同类型不同的合同类型,法律规定了不同的“默认规则”,也意味着交易双方最核心的权利、义务和风险点完全不同。就像医生在治疗前必须先明确病症一样重要,合同类型是整个审查工作的基石和方向标,没有这个基础定位,合同审查就如同在黑暗中摸索,无法进行有效的风险识别、法律适用分析和条款完善,可能导致严重的法律后果和经济损失 因此,这是任何严谨的合同审查工作必不可少的第一步。
       从合同类型我们可以了解,这份合同本质上是关于什么的交易或关系。比如:
  • 你是东西(买卖合同)?

  • 你是东西(租赁合同)?

  • 你是人干活(劳动合同/服务合同)?

  • 你是让别人代理你卖东西(代理合同)?

  • 你是和别人合作做生意(合伙协议)?

  • 你是钱给别人(借款合同)?


      其次,是明确我们的审查立场谈判地位也就是在这一份合同中你的站队,是甲方、乙方、还是中立?立场不同,利益诉求不同,风险关注点也不同。
      目前市面上合同审查产品的设计思路基本是这个逻辑。
AI+合同审查落地分享(下-1- 合同智能审查)
       第二步:确定规则清单
       在确定合同类型后,紧接着根据这个合同类型,确定审查清单。没错,也就是在这一步,我们需要调用合同审查规则库!
       审查清单就是一份列着各种需要检查事项的列表。它就像一份“安全飞行检查单”,目的是帮助你系统性地、全面地找出合同里可能存在的问题、漏洞和风险点,避免遗漏重要事项。清单里通常包含很多通用的审查点,比如:
  • 双方是谁? (主体资格、信息是否完整准确)

  • 到底在买卖/租借/合作什么东西? (标的物是否合法、清晰明确)

  • 多少钱?怎么付? (价格、支付方式、时间)

  • 东西怎么交?出了问题谁负责? (交付、验收、质量、责任划分)

  • 违约了怎么办? (违约金、赔偿)

  • 吵起来去哪里解决? (争议解决方式:法院还是仲裁?在哪儿?)

  • 合同什么时候生效? (生效条款、签字盖章)

  • 合同里说的法律对不对? (法律引用是否准确)

  • 有没有什么不能说的秘密? (保密条款)



       我们想象AI助手像一名法务小白拿到一份合同,第一步就是判断它属于什么类型。确定了类型,TA就能知道:


    • 这份合同在法律上最核心、最容易出问题的地方在哪里 (高风险点)。

    • 审查清单里的哪些通用条款对这份合同尤其重要,需要TA打起十二分精神仔细看。

    • 审查清单里哪些条款可能不适用或者重要性较低,可以稍微快速带过(但也要看,以防万一)。

    • 这份合同必须包含哪些类型特有的关键条款?如果清单里没有,TA需要自己补充检查(比如独家经销合同里的“独家地域”条款,软件合同里的“授权许可范围”)。



 

1.2 执行审查
      进入具体审查阶段,也就是AI助手对着规则清单,逐条继续检查。也就是每一条审查规则,要清楚地告诉AI检查哪些事项,如果不符合要求,应该怎么做,如果符合要求给出什么结果。
       举个例子,比如:一份关于审查支付时间是否准确、支付方式是否明确的规则,它的具体执行逻辑应该是:先明确支付手段,再结合该方式审查付款时间是否具体、合理、可执行,并据此提出修改建议以保障交易安全与合同履行。
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规则具体执行步骤(示例):

  1. 确认付款方式

  • 搜索关键词:付款方式支付方式转账支票电汇银行账户第三方支付等。
  • 判断合同是否明确指定了付款方式(如银行转账、支票、信用证等)。
  • 若未明确付款方式,标记为需补充】。
  • 审查一次性付款时间

    • 搜索关键词:一次性付款一次性支付全款支付全额付款等。
    • 判断是否明确规定了付款的具体时间节点(如“合同签订后5个工作日内”)。
    • 若未明确付款时间,标记为需补充】。
  • 审查分期付款时间

    • 搜索关键词:分期付款分阶段付款首付款尾款第二期等。
    • 判断每期付款是否有明确的时间或条件(如“验收合格后支付尾款”)。
    • 若存在分期但未明确各期付款时间,标记为需细化】。
  • 审查周期性付款时间

    • 搜索关键词:每月每季度每年周期性付款定期支付等。
    • 判断是否明确付款周期及具体日期(如“每月5日前支付当月服务费”)。
    • 若周期性付款时间不明确,标记为需补充】。
  • 评估付款方式与付款时间的匹配性

    • 若付款方式为支票,但付款时间为“即时到账”,标记为逻辑冲突】。
    • 若付款方式为银行转账,但未提供收款账户信息,标记为信息缺失】。
    • 若付款时间未考虑银行处理时间或支付方式的到账周期,标记为风险提示】。
  • 输出建议

    • 对于需补充】或需细化】的条款,输出建议性修改语句。
    • 对于逻辑冲突】或风险提示】,输出风险说明及建议调整方式。
    在这一步,如果使用的是通用的模型,那么在测试阶段,可能需要投入一定的时间进行规则执行的测试,逐步优化提示词


     
           
    1.3 聊一聊:关于AI的幻觉的问题
          如何让AI在执行任务时不产生幻觉,或者最大限度地抑制幻觉虽然目前的AI模型(尤其是大语言模型)无法完全消除幻觉,但通过合理的提示词设计、模型调用策略、数据控制和后处理机制,可以显著降低幻觉发生的概率

    Q:什么是AI幻觉?

    AI幻觉是指模型在生成内容时,输出看似合理但与事实、输入或上下文不符的内容。例如:

    • 编造合同中没有的条款;

    • 引用不存在的法律条文;

    • 对模糊条款做出错误解释;

    • 生成看似合理但逻辑不通的建议。


    Q:如何最大限度抑制AI幻觉?

    1. 使用结构化提示词(Structured Prompting)

    • 明确任务边界:告诉AI“只能基于合同原文回答,不能自行推断”。
    • 限制输出格式:如JSON、表格、Yes/No、标记式输出,减少自由发挥空间。
    • 禁止编造信息:在提示词中加入“如果信息未在合同中出现,请明确指出‘未提及’”。

     示例提示词片段:

    你是一个合同审查AI助手,你的任务是:1. 仅基于合同原文进行分析;2. 不得编造、推测或补充合同中未提及的内容;3. 如果某项信息未在合同中出现,请明确标注为“未提及”;4. 所有判断必须引用合同原文作为依据;5. 输出格式为JSON,不得添加额外解释。

    2. 使用“引用-验证”机制(RAG + Fact-checking)

    • 结合RAG(检索增强生成):让AI先从合同中、知识库中检索相关信息,再生成回答。
    • 事实验证机制:对AI输出的内容进行二次验证,确保其与合同原文一致。
    • 关键词匹配 + 上下文限制:通过关键词提取、上下文定位,限制AI只能基于特定段落生成回答。

    3. 设置模型参数控制生成行为

    在调用AI模型时,可以通过以下参数控制生成行为,减少幻觉:

    参数
    推荐值
    说明
    temperature
    0.0 - 0.2
    控制生成的随机性,越低越保守
    top_p
    0.9
    控制采样范围,避免低概率词被选中
    presence_penalty
    0.5 - 1.0
    抑制重复内容
    frequency_penalty
    0.5 - 1.0
    抑制高频词
    max_tokens
    合理限制
    避免生成冗长内容,减少出错空间

          

          将抑制幻觉的方法论应用到上述“合同付款方式与付款时间审查”任务中,优化后的提示词:

    你是一个合同条款审查AI助手,专注于审查合同中的“付款方式”与“付款时间”相关条款。你的任务是:1. **仅基于合同原文进行分析**,不得编造、推测或补充合同中未提及的内容。2. **所有判断必须引用合同原文作为依据**,不得脱离原文自由发挥。3. **如果某项信息未在合同中出现,请明确标注为“未提及”**。4. **输出格式为JSON结构化数据**,不得添加额外解释或自由文本。5. **你的输出必须清晰、准确、可执行,用于后续自动化处理或人工复核。**---### 审查内容与执行逻辑:#### 1. 确认付款方式- 搜索关键词:付款方式、支付方式、转账、支票、电汇、银行账户、第三方支付等。- 判断合同是否明确指定了付款方式(如银行转账、支票、信用证等)。- 若未明确付款方式,标记为“未提及”。#### 2. 审查一次性付款时间- 搜索关键词:一次性付款、一次性支付、全款支付、全额付款等。- 判断是否明确规定了付款的具体时间节点(如“合同签订后5个工作日内”)。- 若未明确付款时间,标记为“未提及”。#### 3. 审查分期付款时间- 搜索关键词:分期付款、分阶段付款、首付款、尾款、第二期等。- 判断每期付款是否有明确的时间或条件(如“验收合格后支付尾款”)。- 若存在分期但未明确各期付款时间,标记为“未提及”。#### 4. 审查周期性付款时间- 搜索关键词:每月、每季度、每年、周期性付款、定期支付等。- 判断是否明确付款周期及具体日期(如“每月5日前支付当月服务费”)。- 若周期性付款时间不明确,标记为“未提及”。#### 5. 评估付款方式与付款时间的匹配性- 若付款方式为支票,但付款时间为“即时到账”,标记为“逻辑冲突”。- 若付款方式为银行转账,但未提供收款账户信息,标记为“信息缺失”。- 若付款时间未考虑银行处理时间或支付方式的到账周期,标记为“风险提示”。#### 6. 输出建议- 对于“未提及”的条款,输出建议性修改语句。- 对于“逻辑冲突”或“风险提示”,输出风险说明及建议调整方式。---### 示例输出格式(结构化JSON):{  "付款方式": {    "原文""乙方应通过银行转账方式支付货款。",    "状态""已明确",    "建议"""  },  "一次性付款时间": {    "原文""乙方应在合同签订后支付全部货款。",    "状态""模糊",    "建议""建议修改为:'乙方应在合同签订后5个工作日内支付全部货款。'"  },  "分期付款时间": {    "原文""货款分两期支付。",    "状态""未提及",    "建议""建议补充:'首付款50%应在合同签订后5个工作日内支付,剩余50%应在货物验收合格后支付。'"  },  "周期性付款时间": {    "原文""乙方应按季度支付服务费。",    "状态""模糊",    "建议""建议修改为:'乙方应于每季度首月第5日前支付当季度服务费。'"  },  "匹配性评估": {    "风险点""付款方式为支票支付,但约定付款时间为'即时到账'。",    "建议""建议调整付款时间表述,或更换为银行转账方式以确保到账时效。"  }}
          当然上述只是一个示例,大家在实践中如果有更多更好的方法,也希望你能留言/私信分享~
          再者本篇文章分享的只是合同审查规则设计的一种方式,大家可以看出,它比较依赖于提示词和相关的知识库。

    1.4 关于审查准确率怎么样?
     结论:通过使用审查清单,即使是使用通用大模型也会有很好的审查表现
           审查清单本质上是一种结构化、场景化的提示工程(Prompt Engineering),有效引导和约束通用大模型,使其聚焦关键风险、利用嵌入的专业知识框架、输出标准化结果、进行更深层次分析,弥补了其作为通用模型在专业深度、聚焦性和一致性上的不足。

    关键前提:清单的质量至关重要。很好的审查表现”高度依赖清单本身的质量

    • 专业性: 清单必须由具备丰富合同审查经验的法律专业人士设计,覆盖全面且精准定位核心风险点。

    • 具体性: 问题要具体明确(避免模糊的“检查是否有问题”),最好包含判断标准或示例。

    • 针对性: 清单需要根据不同合同类型(如NDA、采购合同、租赁合同、劳务合同)或行业进行调整。

    • 清晰性: 指令清晰,便于大模型理解和执行。



    1.5 审查规则库的来源?规则库是否可以全权交给法务人员进行维护?

          理想化的状态是法务团队成员做好知识管理,大家一起攒出来好用的清单--但这不是没有可能,只是可能没有。AI+合同审查落地分享(下-1- 合同智能审查)

           同样,规则库是否可以全权交给法务人员进行维护,可以,但是需要的肯定是复合型的人才。另外,如果能将一句简单的审查点通过工具转换成AI可执行的语言,不需要法务‘翻译’,那么交给法务人员也是可以的。(这里暂不考虑规则库的权限问题。) 

           如法务只负责提供/上传审查文档,系统进行解析成AI可执行的语言,法务只负责对解析后的规则执行内容进行复核,可能法务更容易接受。

    AI+合同审查落地分享(下-1- 合同智能审查)
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          以上就是关于智能合同审查规则库/知识库的内容,如果你有更好的方案和想法,欢迎留言、私信交流~

    版权声明:charles 发表于 2025年7月29日 pm11:18。
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