合同审查AI实验：条款风险识别与法条溯源

法律文本专业性强、容错率低，直接套用通用大模型易出现条款误判与法条引用错误。本期实验围绕合同审查场景，构建“检索增强＋条款级溯源”审查管线：先将合同拆分为条款单元，逐条匹配内部案例库与法规库，再由模型输出风险标签、修改建议及法条出处，所有结论强制附带原文引用，便于人工核验。

进展要点：
· 在1,200份脱敏合同测试集上，条款风险识别F1值达0.86，法条引用准确率由基线71%提升至93%；
· 引入“无引用不输出”约束后，法条编造比例下降约九成，人工复核平均耗时缩短40%。

下一步将扩展至劳动用工与数据合规两类高频合同，探索跨文档条款冲突检测，并与合作律所开展小范围试点，评估真实业务流中的可用性与责任边界。法律场景中，结论可验证比生成流畅更重要，这也是本实验室持续坚持的评价导向。