合同智能审查实验：风险条款识别与幻觉抑制

法律AI实验室近期围绕合同智能审查完成阶段性实验，核心目标是让大模型在真实法务场景中稳定输出可用结果，而非停留在文本摘要层面。实验基于某法务团队提供的约1200份历史合同（覆盖采购、服务、租赁三类），构建条款级标注数据集，并采用“检索增强+规则校验”双层架构：大模型负责识别缺失条款与风险表述，规则引擎对照企业合同模板清单复核，以抑制模型幻觉带来的误报。阶段性结果：1. 风险条款识别任务中，对缺失违约责任、付款条件模糊等高频问题的召回率约89%，误报率较纯大模型方案下降约40%；2. 单份合同初审时间由人工平均25分钟缩短至约6分钟，法务人员仅需复核系统标注结果。下一步将扩充争议解决与知识产权类合同样本，验证跨模板泛化能力，并探索审查意见到修订建议文本的自动生成，计划在脱敏环境下开展小范围试点，评估其在真实审批流程中的可用性。