商事合同AI条款风险审查：法条类案双路溯源

合同审查是法律科技中需求最刚性的场景之一。本实验室近期围绕大模型在商事合同条款风险审查中的可靠性开展阶段性实验，重点解决两类问题：风险识别的漏报，以及法条引用的幻觉。实验构建了包含3200份商事合同的条款级标注集，覆盖违约责任、知识产权归属、争议解决等12类风险点，并采用检索增强与规则校验相结合的双通道架构：模型输出风险结论前，须先检索匹配的法条与类案，再由规则层核验引用的有效性。阶段性结果显示：1）条款风险识别F1值达到0.86，法条引用可验证率由基线的71%提升至93%，金额、期限等关键要素抽取错误率低于2%；2）下一步将扩充劳动用工与涉外合同语料，检验跨合同类型的泛化能力，并与执业律师开展人机协同复核试点，量化AI初审对单份合同审查工时的实际节省，避免以演示效果代替真实交付指标。