在企业日常运营中，合同是保障权益、明确责任的重要法律文件。然而，合同数量庞大、条款复杂、涉及领域广泛，使得人工审查耗时耗力，且容易遗漏关键风险。随着人工智能技术的发展，AI助理正成为合同审查中的有力辅助工具，尤其在风险点识别方面展现出高效、稳定的能力。
AI助理并非取代法务人员，而是通过技术手段提升审查效率，帮助专业人员更专注于核心判断与策略决策。
一、合同审查中的常见风险类型
在合同管理中，潜在风险通常体现在以下几个方面：
- 权利义务不对等
某一方承担过多责任或享有过少权利，如单方面违约条款、无限责任承诺等。 - 关键条款缺失
缺少争议解决方式、管辖法院、不可抗力定义、保密义务等必要内容。 - 付款与交付条件模糊
付款时间节点不明确、验收标准不具体、延迟交付的后果未量化。 - 知识产权归属不清
在技术合作、委托开发类合同中，成果归属、使用权范围未作清晰界定。 - 合规与法律冲突
条款违反现行法律法规，或与行业监管要求不符。 - 自动续约与终止权失衡
存在“默认自动续期”但单方终止需提前数月通知等不对称设计。
这些风险若未被及时发现，可能给企业带来经济损失或法律纠纷。
二、AI助理如何识别合同风险点
AI助理依托自然语言处理（NLP）、语义分析和机器学习技术，能够对合同文本进行深度解析，实现高效的风险识别。其核心技术路径包括：
- 关键词与模式匹配
系统内置常见风险条款的关键词库，如“无限连带责任”“不可撤销”“自动续期”等，结合上下文语境判断是否存在潜在问题。 - 语义理解与上下文分析
不仅识别字面内容，还能理解条款的真实含义。例如，“乙方应承担一切损失”虽未出现“无限责任”字样，但语义上等同于无限责任，系统可标记为高风险。 - 对比标准模板库
企业可上传内部审批通过的合同范本。AI助理将待审合同与模板逐条比对，突出差异部分，便于法务重点关注。 - 历史案例学习
系统可学习企业过往合同纠纷、修改记录和法务反馈，不断优化风险判断模型，提升识别准确率。 - 结构化提取与可视化呈现
将合同中的关键信息（如金额、期限、责任方）自动提取并生成摘要，帮助管理者快速掌握核心内容。
三、AI助理在合同审查流程中的实际应用
- 初筛阶段：快速扫描风险项
AI助理可在几秒内完成一份合同的初步审查，标出高风险、中风险和建议修改的条款，并附带修改建议或参考法条。 - 协同阶段：支持多人协作标注
法务、财务、业务部门可在系统中标注意见，AI助理自动汇总分歧点，推动讨论闭环。 - 归档阶段：建立可检索的知识资产
审查完成的合同及其修改记录被结构化存储，后续可按“违约责任类型”“争议解决方式”等维度进行搜索，支持经验复用。
四、万达宝LAIDFU（来福）：为合同管理提供全流程支持
在众多AI工具中，万达宝LAIDFU（来福）不仅关注单点功能，更注重为企业构建完整的合同管理环境。
- 为管理层提供环境来触发、监控和评估各种业务流程
LAIDFU允许管理者通过指令启动合同审查流程，如“发起与供应商X的采购合同审核”。系统自动将合同发送至相关方，并设置时间节点提醒。
整个审查过程可在统一界面中监控：谁已审阅、谁尚未反馈、是否有争议条款、是否需要法务介入等状态一目了然。流程结束后，系统生成执行报告，记录耗时、修改次数、参与人员等数据，便于后续评估效率与改进流程。
这种端到端的流程管理能力，使合同审查不再是孤立事件，而是融入企业整体运营的一部分。
此外，LAIDFU还支持多格式合同导入（PDF、Word、扫描件OCR识别），并与ERP、CRM等系统对接，实现合同状态与订单、付款的联动管理