在合同审查场景中，AI 落地的主要障碍并非模型能力，而是风险判定标准难以量化、幻觉条款解释不可追溯。本阶段实验以采购与销售合同为样本，尝试把审查流程拆成三层：条款切分、风险分级、人工复核回写。
第一层用规则模板与语义匹配并行定位关键条款（付款、违约、知识产权、争议解决等），对缺失条款单独标记；第二层按「高/中/低」三级输出风险，每级须绑定原文片段与依据来源，禁止无出处结论；第三层由法务在系统内确认或驳回，驳回理由回流为负例，用于调整下一轮的条款优先级与提示词。
初步数据：在 200 份脱敏合同测试集上，关键条款召回率约 92%，人工复核平均耗时从每份 25 分钟降至 11 分钟左右，误报主要集中在表述非常规的补充协议。
下一步计划：引入跨条款冲突检测（如违约金与赔偿上限互斥），并建立按行业分层的风险词典，避免不同业务线共用一套判定标准。
评论