智能合同管理產品設計之合同智能審核

了解完律師如何審查一份合同，是不是感到形式審查方面還可以，但實質審查方面就力不從心了（實質審查的內容還未全部列出）。這就是當前智能合同審查定位“解決低價值高重複規則性強輔助審核工作”的原因。那麼如何設計實現這一定位目標？

首先我們要清楚，當前需采用以工程化方法綜合運用規則、智能算法等技術的解決思路，而非僅依賴智能技術上的突破來解決問題，因為合同審核需要準確性（嚴格的規則匹配）、不確定性（合同文本不能體現背後的商業邏輯等），不是算法好就能夠解決的。

合同智能審核功能主要包括：合同要素提取、審核清單、缺失條款和風險提示、文字糾錯、版本對比等。

可以將設計思路的分為四個步驟：分類建庫，打基礎；正向對比找缺漏，反向匹配查風險；外部連接，做支撐；知識積累，自學習。下面我們詳細說明：

a.分類建庫，打基礎

建立合同審核清單庫、標準合同範本條款庫以及風險規則庫。因為合同的分類繁多，而且同一類型不同行業、不同企業、不同標的等合同條款的差異比較大，如果合同分類混亂很導致後續無法只持續優化。因此，初期規劃好合同的分類維度和分類層級是關鍵。

建議以合同法合同分類為一級，綜合參考法律關系性質、標的、文本的特點等多種規則細分類別。

合同法14類有名合同分類包括買賣合同，供用電、水、氣、熱力合同，贈與合同，借款合同，租賃合同，融資租賃合同，承攬合同，建設工程合同，運輸合同，技術合同，保管合同，倉儲合同，委托合同，行紀合同，居間合同。每個分類下至少建立通用標準版和簡要版兩個合同範本，作為默認選項。

其次，自動拆分合同條款，是後面合同審核匹配基礎，關系到後面匹配是否準確。

按照章節段落、關鍵字、回車、空格、標點符合等規則拆分，看似簡單，但實際中按照法律人的思維100%準確拆分難度還是很大。沒有好辦法，需要法律人和技術人長期合作，彼此熟悉邏輯才能保證拆分的準確率越來越高。

最後，為範本打上行業、我方地位（甲方或乙方等）標簽，條款添加是否必備條款、依據法律法規、對等級別（強勢、中性、弱勢）、風險級別、風險提示、修改建議等屬性。

b.正向對比找缺漏，反向匹配查風險

有了前面的標準合同範本條款，正向對比找缺漏就很好理解了。就是通過自動分類技術確定需要審核的合同文本分類，確定我方地位，提供該類合同審核清單（即審核要點和注意事項），為剛進入合同審核崗位的法律人提供指導。然後從相應分類中取出文本相似度最高的標準範本逐條進行比較，從而可以對比出缺少條款，並進行風險提示，提供修改建議。

反向匹配查風險，是與風險規則庫中規則相匹配，如法律用語不準確或有失公平使用“大約”、“相當”等模糊詞，“…7日後付款”等不確定表達等，這裡主要以規則匹配為主。

c.外部連接，做支撐

這裡的外部連接支撐，主要指的是合同審核時需要利用的外部數據，如何企業工商信息、信用信息、法律法規、或是風險條款產生的司法案例等。

在上文律師審核一份合同中提到，合同各方當事人信息是否正確，可以通過企業信用信息公示網查詢了解該合同相對人是否與其提供的信息相符，如當事人名稱與營業執照上的名稱不一致；當事人銀行賬號、聯系地址、聯系電話等信息缺漏等。

其實這裡還可以延伸到合同履行，履行過程中相對人發生重大變化、簽訂合同依據的相關法律法規發生變化、提供類似司法案例等。

另外，還可以連接外部的文字糾錯庫，關鍵字詞出現差錯也是合同的重大風險，文字糾錯產品外部成熟產品較多，用合同文本訓練後，不用重複早輪子。

d.知識積累，自學習

因為合同審核清單、風險提示、風險規則均是有專業法律人員產生，不僅更新速度上跟不上，而且可能不適合每個用戶實際情況，產品要設計一套可以由用戶自己產生內容（UGC）的機制，每個用戶尤其是大中型企業和律師律所可以建立起自己的合同審核知識體系，成為一個真正能夠自學習產品。