合同审查AI实验：条款风险识别与引用校验

合同审查是法律服务中高频且耗时的环节。本实验室近期围绕大模型在合同条款风险审查中的辅助能力开展实验，重点验证条款风险识别、缺失条款提示与法条引用一致性校验三项任务。
实验基于约1200份脱敏商务合同构建评测集，采用“检索增强+规则校验”的混合架构：先由语义检索定位相似条款与参考法条，再由大模型生成风险摘要，最后以规则引擎复核引用编号与条款逻辑。
阶段性进展：

• 在违约责任、付款条件、知识产权归属三类高频条款上，风险识别准确率约86%，人工复核工作量下降约40%；
• 法条引用校验模块可捕获约92%的编号错引与失效引用问题。

当前局限在于：对交叉引用复杂、条款表述模糊的合同，模型易出现过度提示。下一步将扩充争议场景样本，引入律师标注反馈的闭环微调机制，并在合作律所开展小范围试点，逐步验证真实业务场景下的稳定性。