智能合同管理产品设计之合同智能审核

了解完律师如何审查一份合同，是不是感到形式审查方面还可以，但实质审查方面就力不从心了（实质审查的内容还未全部列出）。这就是当前智能合同审查定位“解决低价值高重复规则性强辅助审核工作”的原因。那么如何设计实现这一定位目标？

首先我们要清楚，当前需采用以工程化方法综合运用规则、智能算法等技术的解决思路，而非仅依赖智能技术上的突破来解决问题，因为合同审核需要准确性（严格的规则匹配）、不确定性（合同文本不能体现背后的商业逻辑等），不是算法好就能够解决的。

合同智能审核功能主要包括：合同要素提取、审核清单、缺失条款和风险提示、文字纠错、版本对比等。

可以将设计思路的分为四个步骤：分类建库，打基础；正向对比找缺漏，反向匹配查风险；外部连接，做支撑；知识积累，自学习。下面我们详细说明：

a.分类建库，打基础

建立合同审核清单库、标准合同范本条款库以及风险规则库。因为合同的分类繁多，而且同一类型不同行业、不同企业、不同标的等合同条款的差异比较大，如果合同分类混乱很导致后续无法只持续优化。因此，初期规划好合同的分类维度和分类层级是关键。

建议以合同法合同分类为一级，综合参考法律关系性质、标的、文本的特点等多种规则细分类别。

合同法14类有名合同分类包括买卖合同，供用电、水、气、热力合同，赠与合同，借款合同，租赁合同，融资租赁合同，承揽合同，建设工程合同，运输合同，技术合同，保管合同，仓储合同，委托合同，行纪合同，居间合同。每个分类下至少建立通用标准版和简要版两个合同范本，作为默认选项。

其次，自动拆分合同条款，是后面合同审核匹配基础，关系到后面匹配是否准确。

按照章节段落、关键字、回车、空格、标点符合等规则拆分，看似简单，但实际中按照法律人的思维100%准确拆分难度还是很大。没有好办法，需要法律人和技术人长期合作，彼此熟悉逻辑才能保证拆分的准确率越来越高。

最后，为范本打上行业、我方地位（甲方或乙方等）标签，条款添加是否必备条款、依据法律法规、对等级别（强势、中性、弱势）、风险级别、风险提示、修改建议等属性。

b.正向对比找缺漏，反向匹配查风险

有了前面的标准合同范本条款，正向对比找缺漏就很好理解了。就是通过自动分类技术确定需要审核的合同文本分类，确定我方地位，提供该类合同审核清单（即审核要点和注意事项），为刚进入合同审核岗位的法律人提供指导。然后从相应分类中取出文本相似度最高的标准范本逐条进行比较，从而可以对比出缺少条款，并进行风险提示，提供修改建议。

反向匹配查风险，是与风险规则库中规则相匹配，如法律用语不准确或有失公平使用“大约”、“相当”等模糊词，“…7日后付款”等不确定表达等，这里主要以规则匹配为主。

c.外部连接，做支撑

这里的外部连接支撑，主要指的是合同审核时需要利用的外部数据，如何企业工商信息、信用信息、法律法规、或是风险条款产生的司法案例等。

在上文律师审核一份合同中提到，合同各方当事人信息是否正确，可以通过企业信用信息公示网查询了解该合同相对人是否与其提供的信息相符，如当事人名称与营业执照上的名称不一致；当事人银行账号、联系地址、联系电话等信息缺漏等。

其实这里还可以延伸到合同履行，履行过程中相对人发生重大变化、签订合同依据的相关法律法规发生变化、提供类似司法案例等。

另外，还可以连接外部的文字纠错库，关键字词出现差错也是合同的重大风险，文字纠错产品外部成熟产品较多，用合同文本训练后，不用重复早轮子。

d.知识积累，自学习

因为合同审核清单、风险提示、风险规则均是有专业法律人员产生，不仅更新速度上跟不上，而且可能不适合每个用户实际情况，产品要设计一套可以由用户自己产生内容（UGC）的机制，每个用户尤其是大中型企业和律师律所可以建立起自己的合同审核知识体系，成为一个真正能够自学习产品。