本期Alpha小電臺邀請到了清華大學計算機系博士、幂律智能聯合創始人張天揚。從在校園時期切身感受AI能力發展的加速度，到毅然投身創業實踐所學所想，天揚負責從零到一開拓合同管理產品條線，並帶領幂律的產品和售前團隊，深入聽取客戶一線法務需求，力求深入實踐數據驅動的理念，把智能化法律應用場景做得更好用，發揮合同作為企業運營中樞的價值。
本篇采訪記錄了我們與天揚的深入交流，包括他觀察到的一線客戶需求，合同管理賽道的機會和市場洞察，以及入局者所需的能力儲備。
本文導覽：
1. 企業法務的數字化轉型進程與需求點；
2. 客戶對合同管理的需求主要集中在哪些方面？
3. AI在合同全生命周期管理中起到了多大的作用；
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法務部門作為企業偏中後臺的部門，在企業數字化轉型的浪潮中相對較冷。我們身臨市場一線，感知到法務的數字化轉型進程如何？他們有哪些獨特的需求點？
客觀來說，法務在企業數字化轉型的整體進程中是相對被後置考慮的，但近兩年，我們身臨一線能明顯感受到，各企業對法務數字化轉型的需求在不斷提升。從整體的宏觀環境上，主要有兩個因素：一是政策驅動，很多國央企的規劃中都提到了關於數字化轉型的方向；二是合規需求和法律意識在不斷提升，法務部門在企業也被越來越重視。其次，從微觀視角來看，任何一個公司的業務都需要通過合同來承接，其實法務是前端銷售與後端業務履行的重要連接點，當前端銷售與後端生產制造兩端的數字化水平都不斷上升時，法務往往會成為一個卡點，因此在合同數據價值的挖掘和利用上，法務的數字化需求很明顯。另外，法務工作的時效性要求很高，業務部門都希望法務審批的速度夠快，如何將法務處理工作的時長盡可能地壓縮，存在很大的改進空間。我們認為，一方面法務想提升自身的工作效率，另一方面也希望更好地挖掘企業核心的合同數據的價值，以更好地去銜接他們業務的運轉。海外CLM（合同全生命周期管理）市場已經誕生了像Icertis、Ironclad這樣的獨角獸，也進入到兼並整合期，像DocuSign收購了SpringCM，Conga收購了Novatus。但與此同時國內CLM賽道還在起步階段，在您看來造成這種代差的主要原因是什麼？
第一是取決於整體的數字化進程，相比歐美市場，中國的企業服務軟件還是落後很多的，合同管理這個賽道也不例外；第二是國內關注到法律科技的時間相對較晚，相比於其他的企業服務產品，國內跟進的速度也相對晚一些，這是比較直接的原因。但是無論是從需求、技術還是價值體現上，合同管理這個賽道都是很有機會的。目前客戶對合同管理的需求主要集中在哪些方面？是合同文本的信息化、相關條款到期操作提醒，還是其他方面，哪個是客戶的剛需？
不同客戶的關注點其實不太不一樣，大部分客戶已經通過OA、釘釘等系統完成了審批流程的管控，但總結下來大部分客戶還是存在三個相對集中的關注點：二是希望業財一體化，企業希望將交易發起、合同起草、磋商談判、合同履約交付、財務收款等全流程的鏈條打通，而過去合同往往是薄弱缺失的一環，會導致業務部門只提需求，財務部門只負責收付錢，沒有中間的統籌和監控環節，無法很好地監控交易的產生和落實。這時，合同管理的一些功能，比如快速起草合同、合同履約進度監控（包括回款進度管理、交付進度監控）等，會對客戶帶來很大的幫助；三是企業希望以數據驅動生產、經營和決策，這也是數字化轉型的核心。之前大家都是通過業務系統的數據來分析的，但我們在實踐中也發現，一個企業的經營數據中有很多維度是涵蓋在合同中的，比如項目金額、約定執行情況、項目風險等等，但企業目前在合同數據的挖掘上還遠遠不夠。我們經常跟客戶交流的時候會發現，企業法務對是否整理過合同模板，有多少合同采用了標準模板，有多少合同在標準模板的基礎上做了修改，等等的這些問題，是非常模糊的，因為過去對合同本身的分析是非常少的，這就導致法務對合同數據的統計非常模糊。但通過AI的方式從合同文本中提取和挖掘有價值的結構化數據，可以了解企業每類合同的數量和使用方式，每個模板之間的相似度與匹配度，甚至每個條款的修改程度，以及因此導致的風險程度的變化。站在一個全局的視角來看，合同中的高價值數據被提取出來，意味著可以通過數據驅動統計分析，甚至進行業務流程的優化，比如當合同滿足什麼條件之後，可以走簡化流程，或者哪些條件下需要駁回。真正的數字化轉型，不僅僅是線上化和流程化，更重要的是要通過系統，帶給企業更多的觀察、反思以及對業務的指導和驅動。我們看到，Icertis、DocuSign都提供了AI合同風險評估能力，您認為AI在合同全生命周期管理中起到了多大的作用？
我們可以從兩個角度來看這個問題——合同定稿前和合同開始履行後。首先，在合同定稿之前的階段，企業最核心的訴求是如何在風險可控的前提下促成交易，圍繞這個核心目的，業務同事主要判斷商務條件，法務同事主要負責識別其中的風險並判斷風險的大小。所以在這個階段，超過70%的工作量用於進行合同審查，這也是在多輪磋商談判中大家最關注的點，因此一個好用的AI輔助工具可以達到事半功倍的效果，這不僅可以幫助大家明確合同風險的標準，減少出現重點風險的可能，而且還可以極大提升合同審查的效率，極大縮短合同流轉的時間。其次，在合同開始履行之後的第二階段，企業經常會遇到一些問題，比如無法有效地從合同中管理履行事件，造成這種問題的直接原因在於，業務或者法務無法從大量合同中手動梳理出來這些複雜的履行進度，而基於AI識別，可以從合同中抽取關鍵的信息，比如履行的事件、節點、條件和風險，形成合同的履約臺賬。與此同時，結合與其他業務系統的打通，能夠提升大家履約監控的積極性。在過去的很多情境下，合同多方的責任邊界並不清晰，通過提煉履約事件，提醒對應的責任人，可以很好地減少合同履約缺乏監督的情況的發生。OA廠商的能力邊界是否足夠覆蓋到CLM這類產品的功能？
OA廠商比較擅長表單流程，更側重梳理不同業務的管控流程，這雖然是合同管理中很重要的一環，但從整體的合同管理上來看是遠遠不夠的。細分到合同管理的各個階段來看，起草階段需要對合同模板進行管理，現在甚至需要細化到對合同模板的條款內容的分析和管理；合同磋商的階段，在合同反複修改的過程中需要用到合同各版本的比對，對合同條款的風險審查，同時這個環節的大部分工作是通過郵件、IM或者線下完成的，也需要線上的打通和協同；在合同定稿審批後，OA一般只記錄審批數據，但對於合同管理系統來說，這時合同的履約監控才剛剛開始，另外跟業務或財務系統進行對接，還可以更好地監控合同的全生命周期的執行情況。不同系統之間的打通和對接，是否需要較重的交付實施？
從大的行業趨勢來看，目前各廠商，尤其在新版本的發布上，都會逐漸開放自己的標準接口，把業務流程中需要經常對接的部分開放出來。對於合同系統本身來說，也可以將數據或流程抽象成為標準化的數據、事件或能夠跟其他業務系統對接上的模式，減少定制化開發，避免產生對彼此系統的深入改造。一般客戶可以按照兩個維度來劃分：從管理維度，不同管理層級與權屬的公司之間的權限不同，比如集團公司與單一公司，集團公司的母公司與子公司之間，都存在數據權限、功能權限、審批權限等差異，可以采用配置的形式支撐企業不同管理維度的劃分；從行業維度上，在合同起草和協商階段，不同行業屬性的合同的差異不大，但在風險審查和合同履行階段，合同背後的業務屬性就會更為明顯。
對於這類存在行業屬性差異的情況，一方面合同管理企業需要花大力氣來解決通用需求，就是無論哪個行業那個場景都會遇到的常見的基礎性需求；另一方面，企業也需要針對不同的行業積累客戶經驗形成行業化的解決方案。
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