合同条款AI审查实验：风险识别与法条关联

合同审查是法律科技中需求最明确的场景之一。本实验室近期围绕条款风险识别与法条关联引用链路开展阶段性实验，目标不是替代律师判断，而是压缩初筛时间，并保证每条提示可溯源。当前进展：一、在内部约1200份脱敏合同测试集上，针对违约责任、付款条件、知识产权归属等8类高频条款，AI初筛的条款级召回率约为91%，误报集中在兜底表述与定义条款，人工二次确认规则仍需细化；二、法条关联采用先检索后生成的RAG方案，强制模型仅引用检索命中的现行有效条文，引用可溯源率由直接生成的62%提升至94%，幻觉引用明显下降。下一步计划：引入企业自有合同范本作为参照基准，将偏离度提示纳入输出结构，并在真实法务流程中开展小范围灰度试用，评估初筛建议采纳率与复核耗时变化。团队将持续记录失败案例，完善评测基准后再讨论扩大应用范围。