网上股票开户每个环节都需构建严密的数据安全防护体系

应用AI和数字化工具，实现合同管理从管控到赋能的升级。

2025年DeepSeek崛起，标志着AI技术迎来一次重大突破。随着AI技术快速发展以及企业合规意识日益提升，AI与法务的融合场景成为推动企业合规与数字化转型的极佳切入点。

在此形势下，AI与合同管理的结合，被赋予全新价值——颠覆合同管理传统模式，重新定义合同全生命周期管理。

合同管理：从管控到赋能

传统合同管理系统是以业务监管为目的、流程管理为导向、结构化信息为基础的软件工程。新一代合同管理系统则是以业务赋能为目的、数据与知识为导向、非结构化信息为基础的AI工程与软件工程的融合工程。在合同管理领域，软件工程的核心价值在于企业将自身积累的实践经验转化为标准化作业流程，通过优化合同起草、审批、签订、变更流程，管理合同各阶段成果。这一过程不仅能够显著提升业务运作效率，更能从流程管控的维度有效防范业务风险。

合同管理领域的AI工程则是深度融合企业的知识经验与作业流程中的关键控制节点（KCP），通过AI技术对关键节点数据智能分析与处理，提高该节点产出成果的质量，从数据层面提前识别和防范业务风险。例如，在合同审核节点，利用 AI算法对合同条款进行智能比对和风险评估，提前预警潜在风险。

借助新兴技术手段，企业能够实现从事后监管模式向事先防范模式转变，强化风险管理的前瞻性与主动性。同时，应用数字化工具为业务提供数据支持、风险预警和决策辅助，实现合同全生命周期管理从管控到赋能的升级。

合同全生命周期管理指对合同起草、评审、审批、签署、履约、归档、变更等全流程数据进行管理，以保障企业经营管理中合同文本的准确与合规，对提升企业运营效率、强化风险防控具有重要意义。

图1展示了AI+数据驱动的合同全生命周期管理框架。

如何让AI读懂合同

合同作为企业经营活动的重要法律文书，其信息载体多为非结构化形式，具备严谨规整的文本架构与精准缜密的语言表述。这种特性使得借助AI技术对其进行分析与处理具备得天独厚的优势。合同数据广泛涵盖企业经营的各个核心领域，诸如财务往来、业务合作、知识产权等，这些数据蕴含企业的核心商业机密与运营策略，属于密级极高的信息资产。一旦合同数据出现泄露、篡改或因 AI生成内容不准确造成合同条款产生歧义、风险误判等问题，将给企业带来难以估量的法律风险与经济损失。

在推进合同管理AI工程落地过程中，企业主要面临两大关键挑战。

其一，确保AI生成内容的高度准确性。AI在处理合同文本时，需精准理解合同条款的法律内涵、业务逻辑以及潜在风险点，生成的审查意见、风险提示、条款建议等内容必须与法律规定、企业实际需求高度契合，避免因理解偏差或算法漏洞导致错误输出。

其二，严守数据安全红线。在AI技术应用过程中，从数据采集、存储、传输到使用，每个环节都需构建严密的数据安全防护体系，运用加密技术、访问权限控制、数据脱敏等手段，防止合同数据被非法获取、恶意篡改或泄露，切实保障企业数据资产的安全性与完整性。

以新一代AIGC技术为代表的AI工程通常包含五层架构。第五层是AI应用层，主要解决最终用户面操作的直观性、友好性问题。第四层是AI工程层，以检索增强生成（RAG）、解读提示工程（Prompt Engineering）、思维链（CoT）、多智能体协作工作流（Agent WorkFlow）等方式，解决AI生成内容的准确性问题。第三层到第一层是模型层，第一层通用大模型解决机器读懂人类语言的问题；第二层行业/领域大模型解决机器读懂行业语言的问题；第三层专属模型通过知识蒸馏技术降低模型参数与硬件运行成本，以私有化部署方式解决企业级/特定领域问题，主要价值在于保障数据安全（见表1）。

AI能否更准确地深度理解合同内容，与企业自身知识体系的梳理密不可分，具体体现在两个层面。

合同基础数据：合同分类、合同模板、合同要素分类、合同要素标准、合同编号命名规范、合同条款分类、合同条款与模板的引用关系、合同要素/条款与业财数据的映射关系等方面的梳理。合同知识指引：常见合同类型的风险审查指引、企业合规指引中与合同交易相关内容的梳理（如主体风险识别、不当竞争、数据安全、知识产权等）、审计风控环节的问题与整改清单与合同交易内容的关联、同行业同类型涉诉案件对自身交易结构/交易内容的复盘与改进。

结合市场实际应用场景中的实践经验，通过上述端到端一体化解决方案，AI在合同智能抽取和智能审查方面展现出较高的可靠性，平均准确率可达90%。这一成果不仅显著提升合同管理效率，还增强风险防控能力，为企业法务工作的数字化转型提供了有力支撑。

AI工程与合同管理全流程融合，贯通数据流、知识流、业务流，如同打通企业“任督二脉”。数据流承载合同全生命周期中产生的各类关键信息，如合同签订主体、交易金额、履行进度等。知识流涵盖法律规定、行业惯例、企业内部的合规要求以及过往合同管理的经验教训。业务流贯穿于合同从起草、审批、签署到履行、归档的各个环节，是企业经营活动的直观体现。将三者有机结合，如同构建一个高效运转的信息循环系统，让合同管理过程中的每个环节都能充分获取所需信息与知识。

这一融合打破部门之间信息壁垒，重塑传统合同管理流程，实现合同管理的智能化、自动化和协同化，大幅提升作业质量，减少人为因素导致的错误和风险，显著提高工作效率，让企业能够快速响应市场变化，抓住业务发展机遇，对于提升企业核心竞争力、培育新质生产力、推动企业高质量发展意义深远。

AI赋能合同管理的四重价值

作为各类交易活动得以落地的关键载体，合同在企业中的作用举足轻重。借助数智化管理手段，既为业务与合规深度融合、国资监管开拓全新思路，又让合同管理更加智能、高效，数据价值更为多元。

1.助力企业降本增效

在合同发起环节，业务人员往往在众多合同模板中难以快速定位到契合自身业务需求的模板，法务部门虽已对合同模板进行了细致分类并提供说明，但业务人员在实际应用时仍时常出现错选、漏选的情况。AI技术深度介入为这一长期困境提供了创新解决方案。业务人员通过问答方式即可调用到自己所需合同模板，以所见即所得的方式完成合同内容的撰写，极大提升了合同起草的效率与准确性。当业务人员在线下完成合同拟定并上传至系统后，系统能够自动识别该合同与已有模板的匹配度，并智能抽取合同中已填写的关键要素，如交易主体信息、标的描述、金额条款等，自动填充至对应模板的相应位置，既提升了工作效率，又降低了人为错误发生的概率。

在合同评审环节，对于本方起草、发起的合同，系统能够迅速且直观地呈现当前合同与合同模板在要素填写完整性、条款修改细节等方面的差异，使评审人员可以快速聚焦关键变化点，提高评审效率。在合同协商过程中，每个版本的变更都会被系统自动记录留存，通过智能比对，不仅能够清晰展示各版本之间的具体差异，还能深入挖掘同一交易主体过往签订的类似合同，进行多维度的差异化分析，为评审决策提供参考依据。

如果是交易对方起草的非标合同，将企业内部制定的风险审查指引与 AI技术有机结合，可构建起一套高效精准的审查体系。AI能够依据预先设定的风险评估模型，对合同条款进行全面扫描，准确识别出潜在风险，并明确风险等级。同时，结合法律数据库和企业合规要求，为每个风险点提供详细的修改建议及坚实的法律依据。这一创新模式有效解决了传统合同审查中存在的审查质量参差不齐、审查周期过于冗长等问题，使合同审查工作更加标准化、规范化、高效化。

借助 AI智能审查，法务人员从大量烦琐、重复的基础性脑力劳动中解放出来，能够将更多精力投入复杂法律问题研究和关键业务支持。由于精准识别和有效防控合同风险，企业经营风险显著降低，进而助力企业实现降本增效。随着AI技术的快速迭代，合同审查领域正经历从 L3级（人机协同强辅助审查）向L4级（以AI为主的智能审查）的跃迁（见图2）。

2.业规融合新抓手

企业的合规管理不仅是满足外部监管要求的被动之举，还是企业稳健运行和可持续发展的核心保障。在数字化时代，合规管理要求深度融入企业运营的各个层面，不仅要将合规要求嵌入业务流程、落实到具体岗位，还要使用先进的技术手段将其无缝接入企业核心业务系统，全方位融入业务场景之中。

企业可以充分利用AI技术，将内部的制度文件、合规指引、风险报告等关键内容整合构建成专项数据库。通过全文检索、FAQ等方式，企业员工能够快速、便捷地获取所需合规信息，提升合规知识的传播与应用效率。

企业将合规规则嵌入业务管理系统，连通财务、费控、采购、合同等管理模块的用户交互界面，构建合规管理与业务流程的融合场景，是实现业规融合的关键所在。例如，在合同签订环节，当业务人员输入合同条款时，系统能够依据预设的合规要求实时进行风险提示；在财务报销流程中，自动审核费用是否符合合规标准；在采购系统中，自动审核供应商资质。

这种以赋能业务为导向的业规融合模式，使得合规要求不再是流于形式的条文，而是与业务执行紧密交织、相互促进。借助数智化手段，企业能够更高效地识别和防控合规风险，显著提升核心竞争力。而扎实的合规管理基础，则可以为企业的长远发展保驾护航，使其在复杂多变的市场环境中行稳致远。

2025年，国务院国资委对央企司库建设提出严格要求，明确各中央企业必须严格把控司库数据质量，确保数据完备、准确、一致，并规定通过国资监管统一数据采集平台进行司库信息采集。在此背景下，AI与合同管理系统的深度融合，为企业司库数据采集工作带来创新解决方案。

AI如同企业专属的“智能数据管家”，按照司库数据采集的标准和要求，对企业所有合同进行实时、自动扫描，精准提取合同中的关键数据，如合同金额、付款期限、交易对手信息等，并自动与国务院国资委财务快报的时点余额数据进行一致性校验。这种智能化的数据采集和校验方式，彻底改变了以往依赖人工的烦琐模式。人工采集填报不仅效率低下，还容易出现数据错误和遗漏。

引入AI后，一线人员的作业成本大幅降低，数据准确性和及时性得到有力保障。同时，国资监管模式也从传统的强监管转变为以数据驱动的赋能型监管。强监管模式侧重对企业各项业务活动严格把控，虽在一定程度上保障了合规性，但也容易因流程烦琐、缺乏灵活性而束缚企业发展。

如今借助先进的数字技术，以数据驱动的赋能型监管模式应运而生，该模式使得企业的信息管理系统不再是满足监管要求的被动工具，而是成为推动企业业务发展、提升核心竞争力的有力引擎，实现合规与发展的有机统一。

3.构建风险预警体系

在合同履约阶段，从数字化风险管理视角出发，风险主要分为外部风险与内部风险两类。外部风险管理聚焦于对交易主体风险的动态识别与监测，对保障企业交易安全至关重要。

目前，借助数字化手段对接“国家企业信用信息公示系统”，企业能够实时获取交易主体的信用状况、经营异常信息等，及时洞察潜在风险。内部风险的产生则源于企业内部管理的复杂性。由于不同项目在资源配置、周期规划以及目标优先级设定上存在差异，加之业务人员对合同条款理解不足，容易导致业务执行与合同约定、财务状况脱节，进而引发履约异常。

AI凭借强大的自然语言处理和数据分析能力，能够精准识别并抽取合同中的关键要素与条款。通过将财务系统中的数据与合同对应条款相关联，构建一个全方位的风险预警体系，不仅显著提升企业对外部风险的响应速度，使其在风险初现端倪时就能迅速采取措施，还实现对内部风险的提前布控，在业务执行偏离合同约定前及时发出警报，将风险防范模式从传统的被动式响应转变为主动式防范。

4.深挖合同数据价值

借助AI技术，企业能够达成合同数据管理“降维”与合同数据价值“升维”。这一变革为企业带来全新的发展机遇与竞争优势。合同数据管理“降维”指突破传统以“一份合同”为整体的粗放式管理模式，将管理颗粒度细化至“合同要素”与“合同条款”层面。在精细化管理模式下，审视合同的视角更为多元，不再局限于单一的法律或业务维度，还拓展至数据与合规视角。

从数据视角出发，能够清晰梳理合同中各要素和条款所蕴含的数据信息，从而还原其商业模式，洞察其内在联系与潜在价值。从合规视角来看，通过对合同要素与条款的深度剖析，明确各部门在合同管理中的具体职责，即合同中的各个要素/条款分别应由哪些部门负责把控；针对合同中涉及的经营决策风险，确定由哪些岗位承担决策责任，从而构建起权责明晰的合规风控体系。

合同数据价值“升维”指合同作为记录企业经营的载体，本质上是交易结构、交易要素与交易条款的有机组合，蕴含丰富的企业经营信息。通过运用AI技术对合同数据进行深度挖掘与分析，企业能够获取一系列对经营决策具有关键价值的数据，如企业的成本和利润、资金周转效率、研发投入规模以及全员劳动生产率等。这些数据如同企业运营的晴雨表，让企业管理者能够实时把握企业发展态势，与企业发展节奏保持高度一致。

基于合同数据分析形成的反馈机制，能够为企业管理优化提供有力支撑。企业可依据数据反馈，对管理流程进行针对性优化，提升交付成果质量与交付效率。在此基础上，进一步对交易结构、交易要素和交易条款进行合理修订，并迭代谈判策略。例如，根据成本利润数据调整交易价格条款，依据资金周转情况优化付款方式条款，参考同行业合同数据和市场动态制订更具竞争力的谈判方案。

AI自主学习闭环驱动合同管理系统持续进化

在合同全生命周期管理的各个关键节点，AI发挥的作用已远超单纯提升单一节点的工作成效。AI凭借强大的数据捕获与分析能力，能够精准记录每个交互场景下的原始数据以及用户操作行为数据，这些数据经过整合与分析，形成极具价值的数据反馈链路，为新一代合同管理系统的持续进化提供了关键驱动力。

以合同智能审查环节为例，AI系统如同一位不知疲倦的“智能助手”，它不仅能够全面记录合同的完整数据信息，还能精准追踪审查过程中意见建议被采纳的情况，以及合同文本内容修改前后的详细变化。通过对这些数据的深度挖掘、归纳和总结，AI系统可以不断优化自身的审查逻辑与算法模型，进而生成更具针对性、准确性的审查建议。

这种基于真实业务数据和实际业务反馈的循环学习模式，成功构建了AI的自主学习闭环。每一次的学习过程都使AI对合同审查的理解更加深入，审查能力也随之不断提升，为合同管理工作提供日益智能、高效的支持。

作者：石玏。在NLP领域有近20年工作经验，在法律科技领域有10年以上工作经验；曾为法律科技领域明星产品Alpha创始人，打造的Alpha产品服务律师10万+，律所3000+；现任幂律智能联合创始人，结合全球领先的法律Ai能力，以合同数智化为切口，助力企业在法律风控、业财融合领域的数字化转型与智能化升级。

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