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合同审查AI的实验性探索:条款抽取与风险分级

合同审查是法律科技中最容易被高估、也最容易被误用的场景。本实验室的思路是把任务拆小:先做条款要素抽取,再做风险分级,最后把结论交回律师复核,不追求全自动定论。

技术路线采用法条与判例双通道检索增强:将合同切分为义务、权利、期限、违约责任、争议解决等要素单元,格式固定项由规则处理,非标准表述交由模型判断;每条风险提示须同时给出原文片段与依据条号,保证可回溯。

· 阶段进展:在内部200份采购类与劳动类合同测试集上,条款要素抽取F1约0.87,高风险条款召回约0.91;单份合同初筛耗时从人工约40分钟降至5分钟以内(含人工复核)。主要误报集中在跨条款引用与手写补充协议。

· 下一步:扩展至租赁与股权类合同,并建立条款级溯源链路,使每条提示均可回指原文与对应法条,便于律师快速采信或否决。

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