本期Alpha小电台邀请到了清华大学计算机系博士、幂律智能联合创始人张天扬。从在校园时期切身感受AI能力发展的加速度，到毅然投身创业实践所学所想，天扬负责从零到一开拓合同管理产品条线，并带领幂律的产品和售前团队，深入听取客户一线法务需求，力求深入实践数据驱动的理念，把智能化法律应用场景做得更好用，发挥合同作为企业运营中枢的价值。
本篇采访记录了我们与天扬的深入交流，包括他观察到的一线客户需求，合同管理赛道的机会和市场洞察，以及入局者所需的能力储备。
本文导览：
1. 企业法务的数字化转型进程与需求点；
2. 客户对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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法务部门作为企业偏中后台的部门，在企业数字化转型的浪潮中相对较冷。我们身临市场一线，感知到法务的数字化转型进程如何？他们有哪些独特的需求点？
客观来说，法务在企业数字化转型的整体进程中是相对被后置考虑的，但近两年，我们身临一线能明显感受到，各企业对法务数字化转型的需求在不断提升。从整体的宏观环境上，主要有两个因素：一是政策驱动，很多国央企的规划中都提到了关于数字化转型的方向；二是合规需求和法律意识在不断提升，法务部门在企业也被越来越重视。其次，从微观视角来看，任何一个公司的业务都需要通过合同来承接，其实法务是前端销售与后端业务履行的重要连接点，当前端销售与后端生产制造两端的数字化水平都不断上升时，法务往往会成为一个卡点，因此在合同数据价值的挖掘和利用上，法务的数字化需求很明显。另外，法务工作的时效性要求很高，业务部门都希望法务审批的速度够快，如何将法务处理工作的时长尽可能地压缩，存在很大的改进空间。我们认为，一方面法务想提升自身的工作效率，另一方面也希望更好地挖掘企业核心的合同数据的价值，以更好地去衔接他们业务的运转。海外CLM（合同全生命周期管理）市场已经诞生了像Icertis、Ironclad这样的独角兽，也进入到兼并整合期，像DocuSign收购了SpringCM，Conga收购了Novatus。但与此同时国内CLM赛道还在起步阶段，在您看来造成这种代差的主要原因是什么？
第一是取决于整体的数字化进程，相比欧美市场，中国的企业服务软件还是落后很多的，合同管理这个赛道也不例外；第二是国内关注到法律科技的时间相对较晚，相比于其他的企业服务产品，国内跟进的速度也相对晚一些，这是比较直接的原因。但是无论是从需求、技术还是价值体现上，合同管理这个赛道都是很有机会的。目前客户对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、相关条款到期操作提醒，还是其他方面，哪个是客户的刚需？
不同客户的关注点其实不太不一样，大部分客户已经通过OA、钉钉等系统完成了审批流程的管控，但总结下来大部分客户还是存在三个相对集中的关注点：二是希望业财一体化，企业希望将交易发起、合同起草、磋商谈判、合同履约交付、财务收款等全流程的链条打通，而过去合同往往是薄弱缺失的一环，会导致业务部门只提需求，财务部门只负责收付钱，没有中间的统筹和监控环节，无法很好地监控交易的产生和落实。这时，合同管理的一些功能，比如快速起草合同、合同履约进度监控（包括回款进度管理、交付进度监控）等，会对客户带来很大的帮助；三是企业希望以数据驱动生产、经营和决策，这也是数字化转型的核心。之前大家都是通过业务系统的数据来分析的，但我们在实践中也发现，一个企业的经营数据中有很多维度是涵盖在合同中的，比如项目金额、约定执行情况、项目风险等等，但企业目前在合同数据的挖掘上还远远不够。我们经常跟客户交流的时候会发现，企业法务对是否整理过合同模板，有多少合同采用了标准模板，有多少合同在标准模板的基础上做了修改，等等的这些问题，是非常模糊的，因为过去对合同本身的分析是非常少的，这就导致法务对合同数据的统计非常模糊。但通过AI的方式从合同文本中提取和挖掘有价值的结构化数据，可以了解企业每类合同的数量和使用方式，每个模板之间的相似度与匹配度，甚至每个条款的修改程度，以及因此导致的风险程度的变化。站在一个全局的视角来看，合同中的高价值数据被提取出来，意味着可以通过数据驱动统计分析，甚至进行业务流程的优化，比如当合同满足什么条件之后，可以走简化流程，或者哪些条件下需要驳回。真正的数字化转型，不仅仅是线上化和流程化，更重要的是要通过系统，带给企业更多的观察、反思以及对业务的指导和驱动。我们看到，Icertis、DocuSign都提供了AI合同风险评估能力，您认为AI在合同全生命周期管理中起到了多大的作用？
我们可以从两个角度来看这个问题——合同定稿前和合同开始履行后。首先，在合同定稿之前的阶段，企业最核心的诉求是如何在风险可控的前提下促成交易，围绕这个核心目的，业务同事主要判断商务条件，法务同事主要负责识别其中的风险并判断风险的大小。所以在这个阶段，超过70%的工作量用于进行合同审查，这也是在多轮磋商谈判中大家最关注的点，因此一个好用的AI辅助工具可以达到事半功倍的效果，这不仅可以帮助大家明确合同风险的标准，减少出现重点风险的可能，而且还可以极大提升合同审查的效率，极大缩短合同流转的时间。其次，在合同开始履行之后的第二阶段，企业经常会遇到一些问题，比如无法有效地从合同中管理履行事件，造成这种问题的直接原因在于，业务或者法务无法从大量合同中手动梳理出来这些复杂的履行进度，而基于AI识别，可以从合同中抽取关键的信息，比如履行的事件、节点、条件和风险，形成合同的履约台账。与此同时，结合与其他业务系统的打通，能够提升大家履约监控的积极性。在过去的很多情境下，合同多方的责任边界并不清晰，通过提炼履约事件，提醒对应的责任人，可以很好地减少合同履约缺乏监督的情况的发生。OA厂商的能力边界是否足够覆盖到CLM这类产品的功能？
OA厂商比较擅长表单流程，更侧重梳理不同业务的管控流程，这虽然是合同管理中很重要的一环，但从整体的合同管理上来看是远远不够的。细分到合同管理的各个阶段来看，起草阶段需要对合同模板进行管理，现在甚至需要细化到对合同模板的条款内容的分析和管理；合同磋商的阶段，在合同反复修改的过程中需要用到合同各版本的比对，对合同条款的风险审查，同时这个环节的大部分工作是通过邮件、IM或者线下完成的，也需要线上的打通和协同；在合同定稿审批后，OA一般只记录审批数据，但对于合同管理系统来说，这时合同的履约监控才刚刚开始，另外跟业务或财务系统进行对接，还可以更好地监控合同的全生命周期的执行情况。不同系统之间的打通和对接，是否需要较重的交付实施？
从大的行业趋势来看，目前各厂商，尤其在新版本的发布上，都会逐渐开放自己的标准接口，把业务流程中需要经常对接的部分开放出来。对于合同系统本身来说，也可以将数据或流程抽象成为标准化的数据、事件或能够跟其他业务系统对接上的模式，减少定制化开发，避免产生对彼此系统的深入改造。一般客户可以按照两个维度来划分：从管理维度，不同管理层级与权属的公司之间的权限不同，比如集团公司与单一公司，集团公司的母公司与子公司之间，都存在数据权限、功能权限、审批权限等差异，可以采用配置的形式支撑企业不同管理维度的划分；从行业维度上，在合同起草和协商阶段，不同行业属性的合同的差异不大，但在风险审查和合同履行阶段，合同背后的业务属性就会更为明显。
对于这类存在行业属性差异的情况，一方面合同管理企业需要花大力气来解决通用需求，就是无论哪个行业那个场景都会遇到的常见的基础性需求；另一方面，企业也需要针对不同的行业积累客户经验形成行业化的解决方案。
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