条款审查依赖个人经验
合同条款审查耗时且高度依赖资深律师的个人经验，难以标准化和快速复制。
解决方案 / 通用法务
让合同、审查与合规
形成工作流
法务团队的卡点大多不在"要不要用 AI"，而在条款分散、审查依赖个人经验难以复制。围绕合同处理、条款审查和风险协同，建立边界清晰的 AI 应用路径。
查看常见痛点
LEGAL
合同 · 审查 · 合规
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- 合同处理与起草
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- 条款审查与比对
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- 风险协同与合规
现状诊断
业务痛点
风险点容易被遗漏
关键风险条款分散在冗长的合同文本中，人工逐页排查容易漏读或误判。
多版本比对靠人工
合同多轮修订后，版本间的差异需要逐字核对，效率低且容易出错。
存量合同难以快速排查
合规要求更新后，存量合同库缺乏结构化检索能力，难以快速定位需要修订的条款。
从一项真实任务开始
实施路径
不把模型建议当作法律结论。沿用猎豹移动自身 AI Native 转型与线下实战工坊的推进方式，由法务负责人确定适用范围，FDE 与业务团队共同拆解，先选一类合同或一组标准条款完成验证；引用来源、版本记录、人工复核和责任边界在启动前确认。
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01
法律语义解析与条款向量化比对
基于法律领域预训练模型的语义解析（Semantic Parsing），将条款映射为向量空间实现跨版本相似度比对。
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02
风险点的图神经网络关联挖掘
图神经网络（GNN）对条款间的隐性关联建模，挖掘单条款审查难以发现的复合型风险敞口。
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03
合规规则引擎与自动化条款生成
规则引擎叠加检索增强生成（RAG），依据最新合规要求自动生成条款修订建议。
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04
多版本合同的差异化语义对齐
基于编辑距离与语义嵌入的双重对齐算法，实现存量合同库的结构化差异检索与批量排查。
用真实审查流程说话
验收标准
不预设检出率或节省比例。启动前共同确认审查周期、风险类型、引用依据和误报处理方式，所有建议保留人工复核，只有真实流程结果达到双方约定，才进入下一阶段。
审查更快
标准条款审查和版本比对从"逐字核对"变为"即时定位"，审查周期明显缩短。
风险更聚焦
系统性排查承接重复性工作后，法务团队精力集中在真正需要判断的复合风险场景。
经验沉淀为资产
审查逻辑与判断标准固化为可复用的规则库，不再随人员流动而流失。
先诊断，再验证，再复制