AI技术驱动的合同审阅与合同信息抽取产品功能设计

AI技术正在重塑合同审阅的方式，你跟上了吗？合同审阅正在从“人工把关”迈入“智能洞察”的时代。本篇文章深入解析AI技术如何驱动合同信息抽取与审阅流程革新，供大家参考。

现状

在当今数字化与智能化飞速发展的时代，企业运营过程中涉及的合同数量呈现出爆发式增长。合同作为企业经济活动的关键载体，其准确、高效的处理至关重要。传统的人工合同审阅与信息抽取方式，不仅耗费大量的人力、时间成本，而且极易出现人为疏忽导致的错误，难以满足企业日益增长的业务需求以及快速响应市场变化的要求。人工智能（AI）技术的迅猛发展，为解决这些问题提供了创新的解决方案。将AI技术融入合同审阅与信息抽取流程，能够显著提升工作效率、降低风险，并为企业决策提供更及时、准确的数据支持。

设计思路

整体目标

智能合同审阅与信息抽取旨在借助AI技术，实现合同处理流程的自动化与智能化。该功能需具备精准识别合同关键信息、高效审阅合同条款以及快速抽取有价值数据的能力，为企业法务、财务、业务等部门提供全方位、一站式的合同处理解决方案，从而大幅提高企业合同管理的效率与质量，有效降低潜在风险。

用户需求分析

法务部门：期望系统能够快速准确地识别合同中的法律风险点，如违约条款、知识产权条款、争议解决方式等；对合同条款进行合法性、合规性审查；提供与法律法规及以往案例的关联参考，辅助法务人员做出更专业的判断。

财务部门：重点关注合同中的金额、付款方式、收款期限、税务条款等信息，确保合同的财务条款清晰明确，符合企业财务制度和预算安排；系统能自动进行财务数据的汇总与分析，为财务报表编制和资金流预测提供支持。

业务部门：希望系统能够快速提取合同中的关键业务信息，如合同双方信息、产品或服务描述、交付时间与地点等，以便及时了解业务进展和履行情况；基于历史合同数据提供商业洞察。

系统架构设计

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│用户层（Web）│

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│业务逻辑层│

│├─合同解析引擎（光学字符识别OCR/自然语言处理NLP）│

│├─风险审查模型（预训练模型BERT+规则引擎）│

│├─信息抽取模块（命名实体识别NER）│

│└─数据分析（商业智能BI+机器学习ML+深度学习DL）│

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│数据层│

│├─合同数据库（结构化存储+数据备份与恢复）│

│├─法律知识图谱（行业法规+判例+信息检索）│

│└─模型训练数据（标注样本+分类）│

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数据层：负责存储合同文本数据、法律法规数据、行业标准数据、历史合同案例数据以及系统运行过程中产生的中间数据和结果数据等。数据存储采用关系型数据库与非关系型数据库相结合的方式，对于结构化数据（如合同基本信息、抽取的关键数据等）存储在关系型数据库中，便于进行高效的查询与统计分析；对于非结构化数据（如合同文本全文、法律法规文档等）存储在非关系型数据库中，以适应数据多样性和灵活性的需求。同时建立数据备份与恢复机制，确保数据的安全性和完整性。

技术层：集成了多种AI技术，是系统实现智能功能的核心支撑。主要包括自然语言处理（NLP）技术，用于合同文本的预处理、分词、词性标注、命名实体识别、语义理解等；光学字符识别（OCR）技术，用于将扫描件或图片格式的合同转换为可编辑的文本；机器学习（ML）与深度学习（DL）技术，用于训练合同信息抽取模型、风险评估模型等；知识图谱技术，用于构建合同领域的知识体系，实现语义推理和关联分析。此外还包括数据挖掘、文本分类、信息检索等相关技术。

功能层：合同信息抽取负责从合同文本中自动提取关键信息；合同智能审阅依据预设规则和模型对合同条款进行合法性、合规性、风险性审查；知识图谱为合同处理提供语义理解、关联查询、智能推荐等服务。

应用层：为用户提供直观、便捷的操作界面。用户通过应用层与系统进行交互，实现合同审阅、信息提取结果查看、风险报告生成等操作。

核心功能

合同信息智能抽取

关键信息提取：利用NLP技术中的命名实体识别（NER）算法，精准识别合同文本中的各类关键实体，如合同甲方、乙方、合同编号、签订日期、金额、币种、产品或服务名称、交付时间、地点等。通过对大量合同文本的训练，模型能够学习到不同类型实体的语言模式和上下文特征，从而实现准确的识别。

条款分类与抽取：基于文本分类技术，将合同条款划分为不同的类别，如定义条款、付款条款、违约责任条款、保密条款等。针对每个类别，采用规则与模型相结合的方法进行条款内容的抽取。对于格式较为固定、具有明显关键词特征的条款，通过预设规则进行匹配抽取；对于表述较为灵活、语义复杂的条款，利用深度学习模型进行训练和抽取。例如，对于付款条款，系统能够识别出付款方式（如一次性付款、分期付款）、付款时间节点、付款金额等详细信息。

表格数据提取：在合同中，常常包含各种表格形式的数据，如产品清单、价格明细、服务条款列表等。系统运用OCR技术结合表格结构分析算法，能够准确识别表格的表头和内容，并将其转换为结构化的数据格式。通过对表格数据的提取和整理，方便用户进行数据的查看、对比和分析，同时也为后续的合同审阅和信息统计提供了便利。

合同智能审阅

合法性审查：建立法律法规知识库，将国家法律法规、行业规范以及企业内部规章制度等信息进行整合和结构化处理。在合同审阅过程中，系统将合同条款与法律法规知识库进行比对，检查合同条款是否符合相关法律法规的要求。例如，对于劳动用工合同，系统会检查合同中的工作时间、工资待遇、社会保险等条款是否符合劳动法的规定；对于金融类合同，会审查利率、手续费、担保条款等是否符合金融监管政策。

合规性审查：根据企业自身的业务流程和管理要求，制定合同合规性审查规则。系统对合同的签订流程、审批权限、合同模板使用等方面进行审查，确保合同的签订和执行符合企业内部的管理规范。例如，检查合同是否经过了必要的部门审批，是否使用了企业规定的标准合同模板，合同中的修改内容是否经过了恰当的授权等。

风险性评估：构建风险评估模型，综合考虑合同中的各类风险因素，如违约风险、信用风险、市场风险等。通过对合同条款的语义分析和数据挖掘，识别出可能存在风险的条款，并对风险程度进行量化评估。例如，对于合同中的违约责任条款，系统会分析违约条件的设定是否合理，违约赔偿金额是否足以弥补可能造成的损失；对于涉及信用交易的合同，会结合合作方的信用评级和历史交易数据，评估信用风险的高低。根据风险评估结果，系统为用户提供详细的风险报告，提示潜在风险点，并给出相应的风险应对建议。

4.版本对比：在合同的起草、修改和审批过程中，往往会产生多个版本。用户可以方便地查看合同的版本历史，对比不同版本之间的差异，确保对合同变更过程的清晰掌握。

知识图谱应用

知识图谱构建：收集和整理合同领域的各类知识，包括法律法规、行业术语、合同模板、历史案例等。运用知识抽取技术，从这些非结构化和结构化数据中提取实体、关系和属性信息，构建合同领域的知识图谱。例如，将法律法规中的条款与合同条款进行关联，建立“法律条款-适用合同类型-相关案例”的知识网络；将行业术语与合同中的产品或服务描述进行映射，丰富知识图谱的语义信息。通过知识图谱的构建，实现合同知识的结构化和语义化表示，为智能合同处理提供强大的知识支持。

语义理解与推理：基于构建好的知识图谱，系统能够对合同文本进行更深入的语义理解和推理。当用户查询合同相关信息或进行合同审阅时，系统不仅能够根据文本表面信息进行处理，还能利用知识图谱中的关联知识，挖掘文本背后的潜在含义和逻辑关系。例如，当系统识别到合同中的某个条款与某一法律法规相关时，能够通过知识图谱快速获取该法律法规的详细内容、相关司法解释以及以往类似案例的处理结果，为合同条款的审查和风险评估提供更全面、准确的参考依据。

智能推荐：借助知识图谱的关联分析能力，系统为用户提供智能推荐服务。在合同起草过程中，根据用户输入的合同类型、业务场景等信息，系统从知识图谱中筛选出相关的标准合同模板、常用条款以及类似案例，推荐给用户参考，帮助用户快速生成高质量的合同文本。在合同审阅过程中，对于发现的风险条款或问题条款，系统依据知识图谱中的知识关联，推荐相应的修改建议和替代条款，提高合同审阅的效率和质量。

技术实现

自然语言处理（NLP）技术

文本预处理：对输入的合同文本进行清洗、去噪、分词、词性标注、停用词过滤等预处理操作。清洗操作主要去除文本中的乱码、特殊字符、多余空格等噪声；分词采用基于词典和统计模型相结合的方法，将连续的文本分割成独立的词语；词性标注为每个词语标注其词性（如名词、动词、形容词等），以便后续的语法分析和语义理解；停用词过滤去除对文本语义理解贡献较小的常用虚词（如“的”“地”“得”“在”等），减少数据处理量。

命名实体识别（NER）：运用深度学习中的循环神经网络（RNN）及其变体长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等模型，结合条件随机场（CRF）进行命名实体识别。首先，通过大规模的合同文本数据对模型进行预训练，让模型学习到不同类型实体的语言特征和上下文模式。然后，利用标注好的合同数据对预训练模型进行微调，使其能够准确识别合同中的各类关键实体。例如，对于合同中的金额实体，模型能够学习到金额数字的表示形式、货币单位的表达方式以及与金额相关的上下文关键词（如“总计”“大写”“小写”等），从而实现准确的识别。

文本分类：采用支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯（NaiveBayes）、卷积神经网络（CNN）等分类算法对合同条款进行分类。在训练阶段，将大量已标注类别的合同条款作为训练数据，提取文本特征（如词袋模型、TF-IDF特征、词向量特征等），训练分类模型。在分类过程中，将待分类的合同条款提取特征后输入到训练好的模型中，模型输出该条款所属的类别。例如，对于一条合同条款“乙方应在收到甲方支付的款项后3个工作日内，完成产品的交付工作”，通过文本分类模型能够准确判断其属于“交付条款”类别。

语义理解与关系抽取：利用预训练的语言模型（如BERT、GPT等）对合同文本进行语义理解和关系抽取。预训练语言模型在大规模文本数据上进行训练，学习到了丰富的语言知识和语义表示。通过在合同领域的数据上对预训练模型进行微调，使其能够更好地理解合同文本的语义。对于关系抽取任务，如抽取合同中甲方与乙方的合作关系、产品与价格的对应关系等，基于微调后的语言模型，结合序列标注或图神经网络等技术，识别出文本中实体之间的语义关系，并将其以结构化的形式表示出来。

光学字符识别（OCR）技术

图像预处理：对于扫描件或图片格式的合同，首先进行图像预处理操作，包括灰度化、降噪、二值化、倾斜校正等。灰度化将彩色图像转换为灰度图像，简化后续处理；降噪采用高斯滤波、中值滤波等算法去除图像中的噪声干扰，提高图像质量；二值化将灰度图像转换为黑白二值图像，使文字与背景更加分明，便于字符分割；倾斜校正通过检测图像中的文本行方向，对图像进行旋转校正，确保文本处于水平状态。

字符分割与识别：运用基于深度学习的OCR技术，如卷积神经网络（CNN）模型，对预处理后的图像进行字符分割和识别。CNN模型通过构建多层卷积层和池化层，自动学习字符的特征表示，能够有效地识别各种字体、字号和书写风格的字符。在字符分割阶段，采用基于连通域分析或深度学习的方法将文本图像中的字符分割成单个字符；在识别阶段，将分割后的字符图像输入到训练好的CNN模型中，模型输出识别的字符结果。为了提高识别准确率，通常会结合语言模型进行后处理，利用语言的上下文信息对识别结果进行校正和优化。

表格识别与结构恢复：对于合同中的表格图像，采用专门的表格识别算法进行处理。首先，通过图像形态学操作、边缘检测等方法检测表格的边框和线条，确定表格的结构。然后，将表格划分为单元格，并对每个单元格内的文本进行识别和提取。在表格结构恢复阶段，根据检测到的表格边框和线条信息，重建表格的行列结构，并将识别出的文本内容按照单元格位置进行填充，生成结构化的表格数据。

机器学习与深度学习技术

模型训练与优化：在合同信息抽取和智能审阅过程中，需要训练多种机器学习和深度学习模型。以合同信息抽取模型为例，首先收集大量的合同文本数据，并对其进行标注，生成训练数据集。然后，选择合适的模型架构（如LSTM-CRF模型用于命名实体识别、CNN模型用于文本分类等），在训练数据集上进行模型训练。在训练过程中，采用随机梯度下降（SGD）、Adagrad、Adadelta、Adam等优化算法调整模型的参数，使模型的损失函数最小化，从而提高模型的性能。同时，为了防止模型过拟合，采用正则化技术（如L1、L2正则化）、Dropout等方法对模型进行优化。

模型评估与选择：使用评估指标（如准确率、召回率、F1值等）对训练好的模型进行评估。准确率表示模型正确预测的样本数占总预测样本数的比例；召回率表示模型正确预测的样本数占实际样本数的比例；F1值是综合考虑准确率和召回率的指标，能够更全面地评估模型的性能。通过在验证数据集上对不同模型或同一模型的不同参数设置进行评估，选择性能最优的模型作为最终的合同信息抽取或智能审阅模型。此外，还可以采用交叉验证等方法进一步提高模型评估的准确性和可靠性。

模型更新与迭代：随着合同数据的不断积累和业务需求的变化，需要对模型进行定期更新和迭代。将新的合同数据添加到训练数据集中，重新训练模型，使模型能够学习到新的语言模式和业务知识，适应不断变化的合同处理需求。同时，密切关注模型在实际应用中的性能表现，根据用户反馈和实际业务情况，及时调整模型的参数或架构，不断优化模型的性能，确保系统始终保持高效、准确的合同处理能力。

知识图谱技术

知识抽取：从多种数据源（如法律法规文本、合同模板、行业报告、学术论文等）中抽取知识，包括实体抽取、关系抽取和属性抽取。实体抽取采用命名实体识别技术，识别出文本中的各类实体（如法律条文、合同条款、企业名称、产品名称等）；关系抽取利用语义分析和机器学习技术，抽取实体之间的关系（如“适用”“关联”“包含”等）；属性抽取提取实体的相关属性信息（如法律条文的发布时间、合同条款的风险等级等）。通过知识抽取，将非结构化和半结构化的数据转化为结构化的知识，为知识图谱的构建提供数据基础。

知识融合：由于知识来源的多样性，可能存在实体重复、关系不一致等问题。因此，需要进行知识融合操作，将来自不同数据源的知识进行整合和统一。知识融合主要包括实体对齐和关系融合两个方面。实体构建合同领域的知识图谱，将合同中的实体（如合同当事人、合同标的、条款等）和实体之间的关系（如合同当事人之间的合作关系、合同标的与条款之间的关联关系等）进行建模。知识图谱可以为合同审阅提供丰富的背景知识，帮助系统更准确地识别风险点；在信息抽取方面，知识图谱可以辅助系统进行实体识别和关系抽取，提高信息抽取的准确性。

落地策略

实施阶段

遵循“小步快跑、快速迭代”的原则，建议分三阶段实施：

第一阶段（1-3个月）：核心场景试点

选取1-2种高频、标准化合同类型（如采购合同）作为试点

搭建基础AI模型，实现合同关键信息抽取与基础合规审查

选取1-2个业务部门进行小范围试用，收集反馈优化产品

第二阶段（4-6个月）：功能完善与推广

扩展至5-8种合同类型，提升模型泛化能力

完善风险审查规则库，增加行业专属审查维度

在全公司范围内推广核心功能，实现80%以上合同的智能处理

第三阶段（7-12个月）：深度优化与生态构建

模型准确率提升至95%以上，实现复杂合同的精准处理

构建合同知识图谱，实现智能推荐与决策支持

探索高级应用场景，如合同自动生成、智能谈判辅助等

问题应对

总结

随着AI技术的持续发展，合同智能处理将向更智能、更主动、更人性化的方向演进：

从”辅助处理”到”自动生成”：基于业务需求自动生成符合规范的合同文本，实现”零人工干预”的合同创建。

从”被动审查”到”主动预警”：结合企业业务动态与外部环境变化，提前预警潜在合同风险，如合作方信用恶化、相关法规更新等。

从”单一语言”到”多语言支持”：支持跨境合同的多语言自动翻译与审查，助力企业全球化业务拓展。

从”文本处理”到”多模态交互”：融合语音、图像等多模态交互方式，实现”语音起草合同””AR标注修改”等新型交互体验。

智能合同审阅与信息抽取功能正在彻底改变法律服务的生产方式。随着技术的不断成熟，这类产品将从单纯的效率工具发展为企业的战略资产，实现从合同创建、谈判、签署到执行的全流程智能化。未来成功的法律科技产品不仅需要强大的AI技术支撑，更需要深刻理解法律行业的专业需求，在技术创新与法律合规之间找到完美平衡点。对于B端产品经理而言，成功的关键在于深入理解业务场景、平衡技术可行性与用户体验、构建可持续迭代的产品生态，最终为企业创造实实在在的商业价值。