合約審查

The Challenge

合約審查是法律實務中最耗時且高風險的活動之一。律師和律師助理必須逐條手動審查傳入合約，對照組織核准的立場、標準手冊和監管要求。一個被遺漏的非標準賠償條款或一個被忽視的控制權變更條款可能使組織面臨數百萬的責任。然而合約數量持續增長——採購協議、供應商合約、合作夥伴交易、保密協議和僱傭協議的堆積速度超過法律團隊的審查能力。

通用 AI 法律工具提供表面層級的合約分析，可以識別條款類型但無法根據組織的特定標準進行評估。它們標記存在一個賠償條款，但無法判斷它是雙向的（如您的手冊所要求）還是單方面的（需要協商的偏差）。這種缺乏組織脈絡使通用工具在條款識別方面有用，但不足以進行實際的合約審查——這是消耗律師大部分時間的部分。

The Solution

Ertas 使法律團隊能夠在其組織的特定合約手冊、核准立場和歷史修訂模式上微調合約審查模型。模型學習根據您的標準每個條款應該是什麼樣子，並能識別偏差、缺失條款和風險領域，同時提供引用您特定政策的說明。這將合約審查從逐條手動比較轉變為 AI 輔助流程，由模型處理初步審查，律師專注於需要判斷的事項。

透過 Ertas Studio，法律團隊在標註的合約上進行訓練，其中每個條款都標記了其是否符合手冊的合規狀態、任何偏差的性質以及建議的回應。微調後的模型隨後可以審查新合約並產出結構化風險報告，識別逐條合規情況、標記帶有嚴重性評級的偏差，以及從先前核准的修訂中提取的建議協商語言。透過 Ollama 或具有嚴格存取控制的 Ertas Cloud 在本地部署，模型處理合約而不會將機密交易條款暴露給第三方服務。

Key Features

Example Workflow

一家科技公司的法律部門每季處理 300 多份供應商合約。團隊對 2,000 份歷史合約按其 85 項立場的合約手冊進行條款級別評估標註，並將資料集上傳至 Ertas Vault。在 Ertas Studio 中，他們微調一個以合約文字為輸入、輸出結構化審查備忘錄的模型：每個條款都被識別、分類、與手冊立場比較，並標記為合規、輕微偏差或重大偏差。對於重大偏差，會附上先前核准協商中的建議修訂語言。模型部署在企業防火牆後方。在下一季度，模型預先審查所有傳入的供應商合約，產出律師助理驗證、律師定稿的審查備忘錄草稿。平均合約審查時間從 4 小時降至 45 分鐘，法律團隊比手動審查多發現 23% 的手冊偏差——主要在之前因時間壓力而略讀的附屬條款中。