AI+合同审查项目落地分享(中)


AI+合同审查项目落地分享(上)发布后,有很多行业内的小伙伴感兴趣,如果文章能给大家工作带来一些些帮助,我非常开心,我写文章的本意也是想借由自己的一些项目经历,让别人看到项目的价值同时少踩一些坑。根据大家留言私信的情况,我可能会对分享的安排做一些微调,所以欢迎你留下自己的想法,让更多人看见~
整体的分享目录如下:

AI+合同审查项目落地分享(上)

上期回顾:项目价值定位;用户与场景;核心功能与解决方案等……

    AI+合同审查项目落地分享(中)

    • 核心挑战与应对
    • 总结与展望

    AI+合同审查项目落地分享(下)

    敬请期待……




    核心挑战与应对

    从上一篇文章的介绍中,项目包含几个重点部分:

    1. 智能信息提取&填充;

    2. 合作方风险审查;

    3. 合同智能审查;

    4. 闭环优化机制

    每个部分都有相应的难点和应对策略,先说结论,我总结核心挑战分为两种:
    一是技术上的摸索和应对;
    二是围绕“”展开的问题;
    比起技术上的调整,更让人头疼和心累的是来自于领导、团队成员的问题。

    AI项目的早期困境本质是组织变革阵痛,作为项目成员,不必自我怀疑,接受“在烂泥潭中种荷花”的现实。

    若你已为项目拼尽全力却发现‘孤军奋战’,那么该羞愧的绝不是你,而是那个只会用“重点项目”二字推人赴死的组织;是只会PUA或指责别人“能力不行”的观望者。

    真正无能的,是无法构建支持体系的管理者。



    一、技术上的摸索和应对
    1.智能信息提取和填充
    难点在于提取的信息如何准确回填应用系统,通常有2种方式:
    第一种是最直观的方法直接回填,无需转换成应用系统数据库字段内容编码;像这种开发量可能主要在AI中台,适合一些不希望在应用系统做过度开发的企业。
    第二种是将提取信息转换成编码进行填充。编码的转换,可以在AI中台做,也可以在应用系统做。

    我们的选择是第二种,采用的是配置表的模式,经实践验证效果非常惊艳,测试阶段信息提取的信息准确率也非常高(>99%)。

    信息提取&填充是性价比很高的一个功能模块,一方面帮助业务人员提高填单效率,另一方面也保证了准确率降低了退回率。

    2. 合作方风险审查;

    合作方风险审查,没有什么难度,根据需求调用相应第三方接口即可,同时也可以在内部根据业务需求定制更多的功能。

    3. 合同智能审查

    我们首先看下整体架构和数据流:
    AI+合同审查项目落地分享(中)

    整体结构划分:

       1. 用户接口层(User Interface)

       2. 接入层(API Gateway)

       3. 业务处理层(微服务):

            – 合同接收服务

            – 预处理服务

            – AI审查服务(包含多个Agent

            – 结果生成服务

       4. 数据层(数据库、缓存、文件存储)

       5. 支持层(消息队列、配置中心等)

    数据流:

       1. 用户上传合同(同步)

       2. 合同接收服务将合同信息发送到预处理队列(异步)

       3. 预处理服务从预处理队列中取出合同进行预处理,同时调用AI引擎服务拆分成子任务(异步)

       4. 预处理后的合同发送到审查任务队列(异步)

       5. AI审查服务从审查任务队列取出合同对应子任务,结合元数据库和向量数据库,调用大模型进行审查(异步并行)

       6. 审查结果存入数据库,并发送到结果队列(异步)

       7. 结果生成服务从结果队列取出结果并生成报告(异步)

       8. 报告存入数据库,并通知用户(异步或同步,这里用异步通知)

    主要技术难点:
    1) 高并发问题
        – 难点:合同上传可能突发高峰(如年初/月初/月底等集中签约或同一时间多人同时发起),需要保证任务不丢失、不重复,且负载均衡。

    2) 处理流程的异步协同
        – 难点:多步骤处理(接收→预处理→AI审查→生成报告)需要保证流程的可靠性,避免某个环节失败导致整个任务丢失。

    3) AI服务的低延迟要求    
        – 难点:合同审查涉及多个AI模型(如条款识别、风险分类),模型推理耗时可能成为瓶颈。

    4) 状态管理的复杂性    
       – 难点:长流程任务需要跨多个服务跟踪状态,传统数据库压力大。

    5) 资源竞争与隔离
        – 难点:不同类型合同(简单合同 vs 复杂技术协议)消耗资源差异大,可能相互影响。

    6) 数据一致性挑战    
        – 难点:合同处理涉及多个数据存储(关系库/向量库/文件存储),更新时需保证一致性。

    7) 故障传播风险
        – 难点:某个微服务故障可能通过消息队列蔓延到整个系统。

    以上技术问题, 都需要根据实际的业务要求采用相应的解决方案,但是都需要资源和时间,在时间紧迫、人员不足领导又急于看见成果的情况下,哪怕是一个小问题,都可能影响整体的效果呈现和项目进度。


    二是来围绕“人”展开的问题

    搞AI项目,搞到最后,你会发现最该升级迭代的不是算法模型,而是组织的“认知操作系统”和“利益分配机制”。当你开始琢磨人性、玩弄点办公室政治(褒义的自保!)的时候,恭喜你,终于从PPT里那个单纯的“科技改变世界”梦中,毕业了。

    如果你亲历了“当代PM的安陵容时刻”:
    知识库建设时法务部门的软抵抗
    高层空喊口号不给资源的荒诞
    作为PM&产品承受着不该独自承担的责任
    那么兄弟,承认有些仗不该由你单枪匹马去打,这不是认输,是项目管理的第一课。

    地狱第一层:知识库建设?不,是人性“挖矿权”争夺战!

    当初雄心勃勃要搞智能合同审查,技术方案想得挺美:“知识库+规则库”打地基,训练个AI智囊团去解放法务老哥、财务姐姐、业务兄弟! 想想都激动人心啊!

    结果刚想动手挖这座知识的“金矿”,就傻眼了:

    1. 矿工们(法务/财务)双手插兜,看你表演:

      “啥?要我把脑子里那些弯弯绕绕的审查逻辑、行业潜规则、判例经验,一条条、一款款,清清楚楚、结构完整地 ‘交’出来?还得写成机器能懂的格式?”

      人家内心OS:“你谁啊?我凭啥给你?教会了AI,我下岗你养我啊?再说了,现在审合同够累了,还让我额外‘备课’?加钱了吗?算KPI吗?领导发话了吗?

    • 表面客气: “理解支持!等手头案子处理完哈~”

    • 实际状态: 永远处于“手上有个案子”的薛定谔状态

  • “领地守卫”模式启动:

    对法务老哥来说,那份审批合同的专业判断权和自由裁量权,是他在公司立足的根子之一。知识库一旦固化、透明化,他会不会从“决策者”变成“AI决策的盖章人”?这种权力的稀释感,谁愿意主动拥抱?

    • 我理解他们,换了我,我也犹豫。

  • “集体静坐”的艺术:

    不止法务,财务、业务,都说这事儿很重要!但是吧…需要法务先动,业务看风头,财务等通知。每个人都觉得“这事儿没我不行,但可以先让别人趟雷试试水”。完美的“三体式黑暗森林法则”——谁也信不过谁,谁都不愿先亮底牌。

  • 什么知识库建设?分明是在要求别人交出安身立命的一部分!不给足理由、利益和安全感,这就是Mission Impossible。技术方案再牛X,挖不动“人性矿藏”等于零。

    地狱第二层:高层喊的是“加油”,给的是“嘴炮”?

    如果说挖知识库是体力活,那面对高层“光打雷不下雨”的支持,就是心力的凌迟

    • 老板某天10点私聊:“小王啊!这项目是集团重点!AI转型标杆!你给我顶住,干成了公司不会亏待你!” 热血沸腾有没有?感觉背靠大树好乘凉有没有?

    • 现实啪啪打脸:

      • “重点”? 没有正式的跨部门项目启动会,没明确我有多大授权去调用资源。

      • “资源”? 核心的AI工程师还在兼着别的项目,问他进度永远“在排期”、“尽快”;服务器申请卡在流程里一周没动静。

      • “参与方”? 那些签字审批的大佬们,连个会都不肯来参加。

      • “绑定”? 干活的兄弟们,这事儿没写进他们的KPI。项目成了是公司牛逼,项目黄了?哦,那是小王你统筹不力、能力不足。

    • 压力传导路径极其清晰:所有的期望 → 都压在我一个人头上。 上面老板隔三差五问进展,带着期盼的眼神;下面的开发兄弟慢条斯理地敲着别的代码,一脸“这项目又不给我加薪”的漠然。

    • 然后,当进度不可避免拖期时: “小王啊,你这项目管理能力要加强啊!协调不到位!资源安排不合理啊!”

      技术债务爆发?PM需求没写清!

      进度延误?PM风险预判不足!

       ????WTF???项目成功是团队功劳, 项目失败是我能力不行?“重点”项目没有“重点”资源,难道靠我一个人意念编程?!



    终极悖论项目成功是团队功劳,项目失败是PM失职


    “重点项目”这四个字,很多时候就像鬼故事——老板们描绘得天花乱坠,却连根蜡烛(资源)都舍不得点给你!他们把“创新”当买彩票,只想花两块钱博个五百万,博不到就骂你手气臭。本质上,是他们害怕承担明确投入后可能失败的风险,把不确定性全部转嫁到了执行者头上。所谓“领导重视”,只落在了“口头PUA”的区间。


    心累后的顿悟:搞AI,搞技术?不,是在人性的泥潭里开推土机

    硬技术(多智能体、知识图谱、提示词工程)难不难?难!但咬咬牙总能找到解法。

    真正让你吐血三升、心力交瘁的,是和人打交道。

    • 技术难题是客观的,“人病”是主观的、立体的、充满算计和自保的。 推动变革,本质是要打破现有的利益格局和舒适区。凭什么别人要为你改变?

    • 高层的支持,口头支票最廉价,实打实的资源投入才是真爱。 没有行动背书的“重视”,都是扯淡。

    • 项目经理/产品经理不是“超人”,别总想着“硬扛”。 学会利用规则、制造透明、保护自己。项目失败≠你个人的失败,可能只是组织还不配拥有这个项目。


    我们终将成为宜修

    安陵容的悲剧在于永远活在 “被选择” 里。真正的破局,是明白:

    宫斗的尽头是制定规则

    项目的尽头是重构权力

    当你能用 “AI知识库” 重分法务话语权,用 “数据看板” 重塑业务决策链——

    你就不再是跪着接旨的安嫔,而是站着下棋的太后。

    (即便暂时做不到,也请记住:在甩锅横行的世界里,留存每一次沟通记录,就是PM的鹤顶红解药




    总结与展望

    这次攻坚的项目,不仅上线了一款实用的AI工具,更是一次宝贵的AI产品落地经验沉淀:

    • 坚信AI价值:
       在合适场景运用强大AI能力,能带来颠覆性的效率与风控提升。
    • 前瞻技术布局:
       勇于尝试多智能体、工作流编排等新技术范式,为复杂需求找到优雅解法。
    • 价值驱动决策:
       一切围绕“降本增效”、“规避风险”的核心业务价值展开,并用数据验证。
    • 化繁为简:
       看似简单的需求背后,往往需要整合多种复杂技术,复杂的技术又是服务于拆分的主体需求。化繁为简是成功的必经之路。
    • 以人为本:
       应对“AI抵触”,沟通、共建、透明、逐步信任比技术更重要。擅长团队合作也是产品经理的必修课。

    未来,我们将持续深化合同智能化:

    • 知识图谱动态演进:
       结合业务发展、法规更新,让合同大脑更智慧。
    • 端到端智能化:
       打通合同起草、谈判、审批、签署、履约监控、归档分析全链路。
    • 合同洞察预测:
       由“事后审查”走向“事前预警”和“策略建议”。
    • 跨领域扩展:
       探索将这种“AI引擎 + 知识图谱 + 多智能体协作”的模式应用于更多高复杂度、高专业度流程(如:供应链管理、合规审计)。





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    THE END
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