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AI合同条款偏离比对定制:条款粒度与风险评分

合同审查的难点不在找条款,而在判断“与标准文本差在哪、差得要紧不要紧”。本期实验把任务拆成三步:先按编号、标题、语义段落三级粒度切分待审合同,再为每条条款检索标准模板中的候选对应条款,最后对判为“改写”的条款做要素级比对——主体、金额、期限、违约责任、争议管辖逐槽打分。

已完成的 300 份采购类合同测试中,条款级对齐准确率 92.4%,付款、违约、知识产权、管辖四类关键条款的偏离召回 96.1%;误报集中在同义改写与嵌套表格两处。

要点:

  • 偏离度只回答“差多少”,不回答“能不能接受”。我们正把偏离评分与历史谈判让步记录并联,输出可谈判空间估计,而非单一红灯提示。
  • 下一步引入对抗式复核:用生成模型站在对方立场反向质询本方修改建议,过滤形式偏离但实质无害的条款。

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