職場(chǎng)上，合同審查是一個(gè)很關(guān)鍵的環(huán)節(jié)。平時(shí)這個(gè)環(huán)節(jié)能占用大量的時(shí)間和精力，AI大模型興起之后，通過(guò)AI賦能，可以大大提升智能審查的質(zhì)量。這篇文章，我們看看作者分享的經(jīng)驗(yàn)。

今天我們來(lái)聊聊AI在法律科技領(lǐng)域中的應(yīng)用

如何通過(guò)AI賦能，來(lái)提升合同智能審查的輸出質(zhì)量

文章會(huì)分為三部分進(jìn)行介紹:

• 第一部分：法律科技領(lǐng)域的市場(chǎng)規(guī)模與主要的細(xì)分領(lǐng)域
• 第二部分：CLM合同生命周期管理概覽介紹以及市場(chǎng)上的主要玩家
• 第三部分：分享如何通過(guò)AI賦能提升合同審查的輸出的質(zhì)量與準(zhǔn)確性

01 法律科技市場(chǎng)規(guī)模&細(xì)分領(lǐng)域

1. 法律科技領(lǐng)域的市場(chǎng)規(guī)模

法律科技(Legal technology)是指運(yùn)用人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等技術(shù)手段，提升法律工作效率和質(zhì)量，也使法律服務(wù)更加普惠，法律科技領(lǐng)域與法律行業(yè)相互促進(jìn)，共同發(fā)展。

在2024年法律科技領(lǐng)域的全球市場(chǎng)規(guī)模超過(guò)291.8億美元，預(yù)計(jì)2025-2037年復(fù)合年增長(zhǎng)率GAGR超過(guò)9.6%，2025年預(yù)計(jì)市場(chǎng)規(guī)模為315.2億美元。

圖片來(lái)源：Legal Technology Market Statistics Report 2025-2037 — Research Nester

其中亞太地區(qū)增長(zhǎng)最快，北美市場(chǎng)規(guī)模最大，但整體的市場(chǎng)集中度偏低，沒(méi)有出現(xiàn)絕對(duì)領(lǐng)域的頭部玩家。

圖片來(lái)源：Global Legal Tech Market size & Share Analysis – Growth trends and Forecasts

圖片來(lái)源：Global Legal Tech Market size & Share Analysis – Growth trends and Forecasts

2. 法律科技的細(xì)分領(lǐng)域

法律科技的細(xì)分領(lǐng)域主要包括：

圖片來(lái)源：Legal Technology Market Statistics Report 2025-2037 — Research Nester

1) E-Discovery(電子發(fā)現(xiàn))：是指在法律訴訟或調(diào)查過(guò)程中，對(duì)電子形式的信息，如郵件，音視頻等信息，進(jìn)行識(shí)別、收集、保存、處理，通過(guò)獲取和梳理與案件相關(guān)的電子證據(jù)鏈，來(lái)支撐了法律論證。

2) Legal Research(法律研究)：是指能夠快速檢索和篩選海量的法律文獻(xiàn)、案例資料等信息，幫助法律從業(yè)者更精準(zhǔn)地找到所需的法律依據(jù). 例如：用戶輸入一個(gè)復(fù)雜的法律問(wèn)題，系統(tǒng)可以迅速在龐大的法律數(shù)據(jù)庫(kù)中定位到最相關(guān)的案例和法規(guī)，并進(jìn)行初步的分析和總結(jié)。

3) Legal analytics(法律分析)：是指在從大量的法律文本、案例、法規(guī)等數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，以輔助法律決策、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和案件策略制定. 例如，律師可以讓AI分析過(guò)往類似案件的判決結(jié)果和相關(guān)因素，為當(dāng)前案件提供參考和預(yù)測(cè)，幫助律師和法律從業(yè)者了解法律趨勢(shì)和潛在風(fēng)險(xiǎn)。

4) Contract Lifecycle Management(合同生命周期管理)：是對(duì)合同從創(chuàng)建、談判、審查、審批、簽署、履行到續(xù)約或終止的全過(guò)程進(jìn)行系統(tǒng)化管理工具，其核心作用是通過(guò)自動(dòng)化的合同管理流程，提升合同處理的速度，確保合同的合規(guī)性和風(fēng)險(xiǎn)控制，從而幫助企業(yè)更有效地跟蹤和履行合同義務(wù)，優(yōu)化供應(yīng)商和客戶關(guān)系，最終提高業(yè)務(wù)收益和競(jìng)爭(zhēng)力。

5) Time-Tracking & Billing(記時(shí)追蹤與計(jì)費(fèi))：是為律師事務(wù)所和法律從業(yè)者提供高效的時(shí)間記錄和費(fèi)用管理工具，其(它的)核心作用是通過(guò)自動(dòng)化法律服務(wù)的計(jì)時(shí)計(jì)費(fèi)工具，確保賬單的準(zhǔn)確性和透明度，從而增強(qiáng)財(cái)務(wù)管理和業(yè)務(wù)收益。

02 CLM-合同生命周期管理&主要市場(chǎng)玩家

1. CLM-合同生命周期管理概覽介紹

Contract Lifecycle Management(合同生命周期管理) ，是增長(zhǎng)最快的細(xì)分領(lǐng)域之一。

圖片來(lái)源：Contract Lifecycle Management Market — Astute Analytica

2024年市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到36.1億美元，2025-2033年預(yù)測(cè)的復(fù)合年增長(zhǎng)率達(dá)13.55%。

合同生命周期管理，是對(duì)合同從創(chuàng)建、談判、合規(guī)審查、審批、簽署、履約、續(xù)約到終止全流程進(jìn)行系統(tǒng)化和自動(dòng)化的管理系統(tǒng)，用于提高合同管理的效率，把控合同的風(fēng)險(xiǎn)與合規(guī)性，幫助企業(yè)高效管理，降低合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)與法律風(fēng)險(xiǎn)。

圖片來(lái)源：中國(guó)CLM（合同全生命周期管理）市場(chǎng)產(chǎn)業(yè)全景研究報(bào)告 – TE智庫(kù)

其中合同的合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)審查，是CLM中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，接下來(lái)我們聚焦于CLM中的合規(guī)審查模塊，看看如何通過(guò)AI賦能，來(lái)識(shí)別合同中簽在的法律風(fēng)險(xiǎn)和不合規(guī)條款，幫助企業(yè)規(guī)避合同風(fēng)險(xiǎn)。

圖片來(lái)源：Global Legal Tech Market size & Share Analysis – Growth trends and Forecasts

圖片來(lái)源：康達(dá)律師事務(wù)所

以上是兩個(gè)很直觀的案例：

圖一統(tǒng)計(jì)了自從2018年5月GDPR生效以來(lái)，截止至2024年9月，罰款超過(guò)了24億歐元。

GDPR (General Data Protection Regulation) 通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例 -> 由歐盟出臺(tái)的關(guān)于數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的法規(guī)。

圖二統(tǒng)計(jì)了在2021-2023年國(guó)有企業(yè)民事糾紛案件數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)中，合同風(fēng)險(xiǎn)成為企業(yè)經(jīng)營(yíng)的主要風(fēng)險(xiǎn)，訴訟案件占比高達(dá)65%。

所以如何降低合同的法律風(fēng)險(xiǎn)與合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)，是企業(yè)組織經(jīng)營(yíng)過(guò)程中的強(qiáng)需求　

2. 合同智能審查的主要玩家

合同審查這個(gè)細(xì)分領(lǐng)域的主要玩家可以分為兩類：

一類是傳統(tǒng)的CLM廠商，在已有CLM的模塊中，做深合同審查的功能模塊，如：

Icertis

主打產(chǎn)品：Lcertis Contract Intelligence (ICI) 合同生命周期管理平臺(tái)

市值&融資情況：市值超50億美元，累計(jì)融資5.2億美元，ARR預(yù)估2.5億美元。

Ironclad

主打產(chǎn)品：Ironclad CLM

市值&融資情況：市值約32億美元，累計(jì)融資3.34億美元，ARR預(yù)估1.112億美元

Docusign

主打產(chǎn)品：DocuSign eSignature(電子簽)，DocuSign CLM(合同生命周期管理)，DocuSign IAM(智能協(xié)議管理)

市值&融資情況：市值約101.6億美元，累計(jì)融資5.13億美元，ARR預(yù)估10.6億美元。

另一類是AI驅(qū)動(dòng)的智能合同廠商，如：

• LexCheck
• 法大大的“iTerms合同智審系統(tǒng)
• 冪律智能的MeCheck
• iCourt的AlphaGPT

03 如何提升合同智能審查的輸出質(zhì)量？

合同審查這個(gè)活是一個(gè)既不允許出錯(cuò)又容易出錯(cuò)的“苦差事”：

• 不許出錯(cuò)：是因?yàn)槌鲥e(cuò)后的代價(jià)極高，不出錯(cuò)和規(guī)避合同風(fēng)險(xiǎn)是合同審查的核心目標(biāo)。
• 容易出錯(cuò)：是因?yàn)閷徍贤@件事情的專業(yè)屬性高，不僅需要具備專業(yè)的法律知識(shí)，還需要根據(jù)企業(yè)所處行業(yè)和自身業(yè)務(wù)情況進(jìn)行綜合判斷。

所以合同審查最終輸出審查結(jié)果的準(zhǔn)確度至關(guān)重要，直接決定了產(chǎn)品是否可以用。

合同智能審查常規(guī)的處理流程是：

用戶上傳需要審查的合同文件 -> 然后系統(tǒng)來(lái)進(jìn)行合同的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與評(píng)估 -> 最后生成風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果與修改建議。

其中合同的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與評(píng)估是合同審查的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，可以將其拆分為兩個(gè)流程節(jié)點(diǎn)：

• 合同信息要素的抽取
• 合同信息要素的審查

這兩個(gè)流程節(jié)點(diǎn)決定了審查的準(zhǔn)確性，合同信息要素抽取的準(zhǔn)不準(zhǔn)？抽取后對(duì)合同信息要素分析的準(zhǔn)不準(zhǔn)？是否能夠識(shí)別到其中的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)？能否給風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)級(jí)，能否基于識(shí)別到的風(fēng)險(xiǎn)給出修改建議等等，以上這些問(wèn)題環(huán)環(huán)相扣，都影響著合同審查的輸出結(jié)果。

目前對(duì)于合同智能審查的主流解決方案：

模型 + RAG + 法律場(chǎng)景下的工程化解決方案

1. 模型方面

在模型方面，像主流的大模型廠商O(píng)penAI，Anthronpic，Meta，字節(jié)，阿里，DeepSeek等通用模型能力在都不斷提升，同時(shí)像PowerLawGLM，LaWGPT，JurisLMs等垂直法律大模型也在不斷迭代發(fā)展，隨著時(shí)間的推移，模型對(duì)信息要素提取與處理的能力肯定會(huì)不斷地增強(qiáng)。

但模型只是決定了合同智能審查輸出質(zhì)量的下限。

因?yàn)榇笳Z(yǔ)言模型它本質(zhì)上是基于概率預(yù)測(cè)進(jìn)行內(nèi)容的生成，所以“幻覺(jué)”問(wèn)題一直是一個(gè)無(wú)法避免的問(wèn)題。

圖片來(lái)源：Hallucination-Free?Assessing the Reliability of Leading AI Legal Research Tools – Stanford

這是斯坦福研究團(tuán)隊(duì)對(duì)比了不同AI法律工具在輸出質(zhì)量上對(duì)于“幻覺(jué)”與“輸出不完整性”的數(shù)據(jù)數(shù)表現(xiàn)情況。

而合同審查又是一個(gè)嚴(yán)肅且不容出錯(cuò)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，所以只靠大語(yǔ)言模型本身來(lái)做合同審查這項(xiàng)一下復(fù)雜的推理任務(wù)，是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，所以就進(jìn)入到下一個(gè)階段：模型+RAG。

2. RAG 檢索增強(qiáng)生成

RAG檢索增強(qiáng)生成(Retrieval-Augmented Generation)

現(xiàn)在只要涉及到垂直領(lǐng)域的智能體應(yīng)用，RAG幾乎是一個(gè)標(biāo)配模塊，用于增強(qiáng)大語(yǔ)言模型的信息輸入，從而提升大語(yǔ)言模型的輸出質(zhì)量。

圖片來(lái)源：Hallucination-Free?Assessing the Reliability of Leading AI Legal Research Tools – Stanford

通過(guò)RAG的方式，能夠檢索到權(quán)威的法律法規(guī)與企業(yè)自建的風(fēng)險(xiǎn)案例庫(kù)，識(shí)別到合同中存在的風(fēng)險(xiǎn)隱患后，再生成針對(duì)性的風(fēng)險(xiǎn)提示與修改建議，確保審查的輸出結(jié)果有理有據(jù)。

大模型+RAG，已經(jīng)在一定程度上提高了合同審查的輸出質(zhì)量，但是僅做到這一步還不夠，因?yàn)楹贤瑢彶槭且粋€(gè)復(fù)雜的法律推理任務(wù)，不僅涉及多領(lǐng)域的法律融合，需要識(shí)別出條款間的相互影響，而且還需識(shí)別潛在的法律和商業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，權(quán)衡交易主體的利益。

所以在大模型+RAG的基礎(chǔ)上，還需要再增加一些“工程化”的解決策略。

3. 法律場(chǎng)景下的工程化解決方案

1) 策略一：人工預(yù)設(shè)審查規(guī)則

審查清單和審查規(guī)則是合同審查的基礎(chǔ)，只有知道要審什么，怎么審，才能夠?qū)弻?duì)。

不同行業(yè)，不同合同類型，審查的內(nèi)容都不同，要確保審查結(jié)果的準(zhǔn)確性，需要企業(yè)的法務(wù)團(tuán)隊(duì)將日常審查工作的Know-How進(jìn)行結(jié)構(gòu)化的知識(shí)梳理，輸出不同合同類型的審查清單與審查規(guī)則，再結(jié)合提示詞工程的技巧，讓模型更好理解。

常見(jiàn)的方式有兩種：

第一種是將審查規(guī)則與合同類型綁定：軟件服務(wù)商將審查清單與審查規(guī)則與合同類型進(jìn)行綁定，簡(jiǎn)化用戶審查合同的操作門(mén)檻，只需選擇對(duì)應(yīng)的合同類型，即可完成合同審查，再通過(guò)對(duì)話式交互與在線編輯的方式，來(lái)修改合同細(xì)節(jié)。

圖片來(lái)源：Robin AI

圖片來(lái)源：Robin AI

第二種是在第一種的基礎(chǔ)之上，新增信息輸入的維度，比如在用戶上傳完審查合同后，新增“審查立場(chǎng)”，“審查目的”和 “審查清單”列表，并且支持用戶自定義添加和修改審查目的與審查清單，通過(guò)提供更豐富的審查背景信息，來(lái)提升合同審查的輸出質(zhì)量。

圖片來(lái)源：無(wú)憂吾律

圖片來(lái)源：AlphaGPT

2) 工作流來(lái)拆解復(fù)雜任務(wù)

一個(gè)復(fù)雜的法律推理問(wèn)題，其實(shí)都是由環(huán)環(huán)相扣的小問(wèn)題組成。

剛剛有介紹過(guò)合同審查最基本的兩個(gè)環(huán)節(jié)，合同信息要素抽取與合同信息要素審查，由此就可以推出兩個(gè)基本的工作流節(jié)點(diǎn) (信息抽取與信息審查)。

當(dāng)然我們要應(yīng)用在實(shí)際業(yè)務(wù)中，還需要做更細(xì)致的工作流拆解。

比方說(shuō)以審查“違約責(zé)任”這個(gè)審查點(diǎn)為例，需要先判斷合同中是否存在“違約責(zé)任”的條款，然后明確“違約行為”的定義，接著再審查違約責(zé)任的形式(如：違約金數(shù)額計(jì)算方式，損害賠償?shù)姆秶獬贤臈l件等等)，接著再審查免責(zé)條款的合法性以及不可抗力條款的關(guān)聯(lián)性，最終若發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，再提出修改意見(jiàn)，確保違約責(zé)任條款完善，合法，有效。

以上這些問(wèn)題都能通過(guò)工作流的方式進(jìn)行拆分。

將復(fù)雜任務(wù)拆分為具體明確的簡(jiǎn)單任務(wù)，通過(guò)提高每一個(gè)節(jié)點(diǎn)推理的準(zhǔn)確性，從而提升整體工作流鏈路的透明度和準(zhǔn)確性。

參考資料

1. Legal Technology Market Statistics Report 2025-2037 — Research Nester
2. Global Legal Tech Market size & Share Analysis – Growth trends and Forecasts (2025-2030)
3. Contract Lifecycle Management Market — Astute Analytica
4. Hallucination-Free? Assessing the Reliability of Leading AI Legal Research Tools – Stanford
5. 中國(guó)CLM（合同全生命周期管理）市場(chǎng)產(chǎn)業(yè)全景研究報(bào)告 – TE智庫(kù)