本文. 一个说明性的实例演示,不是客户成果。这家金融公司、合同量和所有数字都是为演示而设的假设。它展示在律师仍逐条批准每一条条款、每个决定都有记录的前提下,AI 合同审阅可以怎样运作。
这个例子里的买方是一家受监管金融公司的合规负责人。合同审阅是瓶颈。每份收到的协议都交给审阅人,对照公司的标准审查手册逐条阅读,再写下哪里偏离。审计留痕是邮件往来和修订痕迹的混合。
设计是一个合同审阅副驾驶:读取每份合同,对照公司的审查手册标出条款,再把带标注的草稿交给审阅人。为便于说明,假设公司在上线前后分别衡量审阅吞吐量和审计异常。本文展示合规团队会发生什么变化,而不是内部如何接线。我们不主张任何真实数字。
#AI 用于合同审查，到底为合规团队改变了什么？
这个协作工具负责第一遍通读。它把每一条条款对照公司的标准手册，标记出偏离的条款，并把违反的具体规则条目放在旁边。审核人员不再面对一份 40 页的合同从零开始，而是从一份已标注的草稿出发，逐条确认或推翻标记。审核工作仍由同一批律师完成，只是他们现在把时间花在需要判断力的条款上，而不是花在找出这些条款上。
AI 会如何改变受监管公司的合同审阅?
副驾驶读取每份合同,对照公司的标准审查手册标出条款,把带标注的草稿连同可经得起检验的审计日志交给审阅人。批准每条条款的仍是律师。机器发现偏离,决定权留在人手里。团队会在上线前后衡量审阅吞吐量和审计发现项。
这套做法是如何经得起审计的？
凡是 AI 参与的决定都会被记录。日志记下输入、模型、提示词、输出,以及批准的审阅人。审计人员因此可以调出任何一份已审合同,准确还原一个标记是如何产生的、又是谁清除的。没有任何东西需要凭记忆重建:每条条款的凭据本来就存在。
这个设计把搭建与治理政策配在一起。副驾驶是一半。让监管方能够还原一个决定的审计日志是另一半,两者缺一不可。一个加快阅读速度、却无法展示自己工作过程的合同审阅工具,在受监管公司里是负担,不是收益。
- 副驾驶读取每份合同,并对照公司的标准审查手册标出条款
- 每个标记都附上被违反的审查手册规则,紧挨着条款
- 合同往下走之前,审阅人确认或驳回每个标记
- 每个决定都记录输入、模型、提示词、输出和审阅人
- 要衡量的指标:上线前后对比的审阅吞吐量和审计发现项
We are
我们围绕一个可以衡量的结果来设计:每条条款由律师批准,日志可由监管方还原。
We aren't
我们不卖自主运行的合同机器人,让它自行批准条款,再要求合规负责人去信任它。
为什么称之为实例演示?
因为背后没有真实的客户成果。公司、数量和每个数字都是假设,你可以换上自己的审阅积压和最近一次审计来读。我们宁可展示合规负责人能够核对的机制和凭据,也不引用一个无法记录在案的结果。
这个设计横跨我们的 AI 落地实施与 AI 咨询工作,我们在日志里公开写下这类例子。如果你正接近合同审阅的采购决定,并希望审计日志经得住检验,告诉我们你在搭建什么。在你作出任何承诺之前,我们会先给你看日志的格式。
