AI合同条款抽取：高风险要素定位与引用回填

法律AI实验室本阶段聚焦合同智能审阅中的一个窄问题：高风险条款的定位与要素抽取。我们没有追求「一键出具法律意见」，而是把任务拆成可验证的三步——条款边界识别、要素字段抽取、原文引用回填，要求每条结论都能指回合同的具体页码与段落。

在自建 1,200 份采购与销售合同测试集上，条款定位召回率 94.2%，违约金比例、争议解决地等关键字段准确率 88.7%；带原文引用的输出使人工复核耗时从平均 12 分钟/份降至约 4 分钟/份。

两个尚未解决的难点：一是扫描件 OCR 噪声会让条款边界漂移，模板正文与补充协议混排时尤为明显；二是跨条款回指（如「按第 8 条约定执行」）需要做引用消解，目前仍依赖规则补丁。

下一步计划把条款版本比对纳入流程，在抽取结果上标注增删改痕迹并生成差异说明，同时扩充含手写批注与骑缝章的合同样本，验证流程在弱质量文档下的稳定性。