Ertas 助力合同审查与分析

The Challenge

合同审查是法律实践中最耗时且高风险的活动之一。律师和助理律师必须手动将传入合同的每个条款与组织的批准立场、标准手册和监管要求进行对照审查。一个被遗漏的非标准赔偿条款或被忽视的控制权变更条款可能使组织面临数百万的赔偿责任。然而合同数量持续增长——采购协议、供应商合同、合作交易、保密协议和劳动合同的积累速度超过了法律团队的审查能力。

通用 AI 法律工具提供表面级的合同分析，能识别条款类型但无法根据组织的特定标准进行评估。它们标记赔偿条款的存在，但无法判定它是双向的（如您的手册所要求的）还是单方面的（需要谈判的偏差）。这种缺乏组织上下文使得通用工具在条款识别方面有用，但在实际合同审查——消耗律师大部分时间的环节——上是不够的。

The Solution

Ertas 使法律团队能够在组织特定的合同审查手册、批准立场和历史修改模式上微调合同审查模型。模型学习每个条款根据您的标准应该是什么样的，并能识别偏差、缺失条款和风险领域，解释中引用您的具体政策。这将合同审查从逐条手动比较转变为 AI 辅助流程，模型负责初始审查，律师专注于需要判断力的问题。

通过 Ertas Studio，法律团队在标注的合同上训练，每个条款标注了其与手册的合规状态、任何偏差的性质和建议的回应。微调后的模型可以审查新合同并生成结构化风险报告，识别逐条合规性、标记的偏差及严重性评级，以及从先前批准的修改中提取的建议谈判语言。通过 Ollama 本地部署或通过 Ertas Cloud 以严格访问控制部署，模型处理合同时不会将机密交易条款暴露给第三方服务。

Key Features

Example Workflow

一家科技公司的法务部每季度处理 300 多份供应商合同。团队根据 85 项合同手册立场标注 2,000 份历史合同的条款级评估，并上传数据集到 Ertas Vault。在 Ertas Studio 中，他们微调了一个模型，该模型以合同文本为输入，输出结构化审查备忘录：每个条款被识别、分类、与手册立场比较，并标记为合规、轻微偏差或重大偏差。对于重大偏差，包含来自先前批准谈判的建议修改语言。模型部署在企业防火墙后。在下一个季度，模型预审所有传入的供应商合同，生成草稿审查备忘录供助理律师验证和律师最终确认。平均合同审查时间从 4 小时降至 45 分钟，法律团队比纯手动审查多发现 23% 的手册偏差——主要是以前在时间压力下被略过的附属条款。