幂律智能CEO涂存超：如何解决企业合同管理中的这五个痛点？

感谢主持人的介绍，我是来自幂律智能的涂存超，非常高兴以协办单位的身份参与这次的峰会。今天演讲的主题是《企业合规驱动的合同智能化升级与展望》，原来是没有展望的，但现在ChatGPT太火了，我们发现确实有很多可以展望的东西。我是学计算机的，具体的研究方向是人工智能下面的自然语言处理，聚焦计算机，怎么样去理解和处理文本，包括最近比较火的ChatGPT，其实就是语言处理领域目前非常先进的一项成果。

我们公司是一家用科技推动法律服务更好更普及的法律人工智能公司，目前聚焦于智能合同赛道，主要做智能合同审查，我们希望通过我们的技术，提升合同的质量，降低合同的风险，目前服务了大量互联网、制造业、连锁零售、国央企的客户。

在合规管理办法当中有一个专门的环节讲到了信息化，比如要把我们自己的一些合规的制度，一些违约的记录，记录到自己的信息化系统当中，需要把合规要求，具体的防控措施，嵌入到业务流程当中，把要求落地。

当然，在建设合规信息化的过程当中，也需要与其他的各种系统，比如财务系统来进行数据打通，提供数据的基础。最后我们也要用这种大数据，包括人工智能的手段，来做到对一些风险的实时动态监控，即时预警、快速处置。所以合规管理办法可以让我们感受到，我们想把它做好，离不开智能技术的应用。

回到合同，合同的重要性我就不赘述了。对于企业来说，整个合同的管理、起草、审查、履约环节，它的效率高不高，会直接影响企业生产经营的成败。我们自己是做智能合同的，在进行合同智能化探索的过程当中，与三四百家国内的不同类型的企业深入探讨，在跟大家沟通的时候，大家的反馈都比较一致，就是家家有本难念的经，合同管理实在不好管，推不动。这个事也不是法务一个人的事，想要推动业务和财务一起把这件事做好，整体难度非常高，而且不同企业有很多自己的特殊情况。

但是总体聊下来会发现，大家反馈的各种问题，其实是有非常强的共性的，我们内部最后总结下来，差不多有五点：孤掌难鸣、鞭长莫及、暗箭难防、神鬼难测、众口难调。

什么是“孤掌难鸣”？管理的话一般都是反人性的，有想管的，就有被管的，即便想做管理的人非常积极，非常想推动这件事，但是被管的人反馈不好，最终系统应用不起来，达不到最后的管理效果。

一般来说，比如说法务想推动这件事，先把合同弄好，然后做了一个系统，或者是做了一个相应的技术，最后业务反馈特别不积极，说这个东西太复杂了，之前的管理合同的方式多省事？现在又增加我的工作量，不是为业务发展提供助力，而是在阻碍业务发展。

当然，也有一些系统自身的原因，系统做得太复杂了，很难上手，与之前的操作系统差太多了，这也反映了一个问题，就是现在做的事到底有没有让之前的管理过程更加高效和更加流畅？包括你做了这个系统，到底是不是符合大家之前的工作习惯，还是说让大家学习一套全新的东西？人都是有惰性的。

第二是“鞭长难及”，法务经常跟我们说的问题，合同的风险不只是在法务过程当中才出现，很多风险，不是说通过审查和协商就可以解决的，很多风险都不是法务知道这件事，而是在介入这件事之前就埋下了，比如说最新的模板，前期有没有做一些客户的了解，包括有没有一些其他的因素，擅自更改内部严格规定的标准条款，这些问题在前期埋下了一些风险，然后法务作为中间环节介入的一个角色，可能很难管控前期的一些环节，或者说让其他的业务部门来配合。

“暗箭难防”大家也有体会，大家审合同的方式是什么？我相信没有人说审合同的目的是让这份合同百分之百没有任何风险，其实大家审的每一份合同，都是在做质量和效率的权衡，这份合同到底重不重要？对我来说它的优先级高不高？我现在的工作压力大不大？多多少少都会影响到合同审核的结果，所以大家从来不太敢保证这个合同百分之百没有风险，只是根据当前的情况做了一些效率的权衡。

而且说实话，人审合同是很难做到严格地把这个合同逐字逐句地看一遍，可能机器比较适合，但是人很不擅长做这件事，所以人审合同有一个特点，就是大错不犯，小错不断。

另外一个是“神鬼难测”，作为法务，合同定稿和签署之前介入的时候比较多，在起草过程当中要减少里面的风险，保证质量，但是这个合同定稿和签署了，后续的执行过程到底怎么样，有没有一些风险，一般大家都是不太清楚的，可能就是合同履约发生问题了，或者是产生诉讼了，才会找到法务部门解决。包括履约过程当中常见的问题，或者说合同起草过程的管理，能够有一些正面反馈的，这些信息都是拿不回来的。

最后一个是系统本身的问题，因为我们接触了很多的客户，不同的企业，大家的信息化水平，具体业务场景和倾向性其实不太一样。所以说造成了我们做同样一个系统，很难适配所有的客户。在这种情况下到底是人来适配自己的系统？还是让系统适配大家千人千面的需求？这其实也是一个非常大的难点。

总结下来，要解决这些问题，其实是非常依赖于智能技术和智能化应用的，这也是目前我们在做的事。

当时在调研的时候，大家的反馈是我把这个合同管好，把流程管得尽可能高效是不是就可以了？我们当时做用户调研的时候有一个非常详细的问题清单，发现一个特点，大家反馈合同管理问题的时候，比如问大家一些常见的问题，每年这个合同签多少？不同类型的合同每年的数量是多少？每年签约的合同额是多少？常见的问题大家可以回答上来。但是合同文本里面的信息大家就比较难反馈了，比如说合同模板的变更率是多少？甚至标准条款的变更率是多少？这个标准条款是不是经常被修改？这也是我们比较重要的一点，大家填合同表单的时候那些信息可以掌握。

但是大量的信息藏在合同文本里面，如果我们想对合同文本里面的信息进行全面的分析和把控，非常依赖于智能化的技术。比如说我们对于原始的合同，无论是什么格式，我们必须做的就是用语义理解进行信息抽取，基于结构化的信息，然后才能做合同审查、合同履约和各种信息抽取的应用。具体说一下通过智能化的技术加持，我们怎么对合同进行智能化的升级？我从四个场景来给大家进行分享。

首先就是合同起草，不知道大家在自己的企业里面目前都是什么样的起草方式，无外乎是线上和线下，目前线上线下的方法差别不大，无论是在原始的WORD或者是在原始网页起草的，还是线下找一个合同模板起草的，目前主要的方式，比如说线下找一个合同模板，然后把信息填上，上传到合同审批的系统，上传的时候还需要在合同里面填写的重要信息，在审计信息里面填写一遍，整个的过程有两个主要的问题。第一个问题线下起草离线起草的方式，合同起草的规范性是非常难以得到把控的。第二就是明明已经在合同里面填了一遍，还需多次填写。

目前有没有更好的解决方案？一个最理想的情况，就是这个企业能够在自己的系统里面，对于合同模板，甚至对于合同里面的各种条款进行非常精确的把控，可以进行在线起草。比如说通过回答一些相应的问题，来帮助你自动匹配相应的合同模板，通过智能填表单的方式，填一个金额，合同里面会把所有的总金额放在相应的位置，大小写也会填写。支持不同的填写信息，也支持不同的填写格式，所有的合同都可以用模板填写表单的方式进行。比如条款当中可以选择不同的地位，也可以选择不同的争议条款。当然我们在接触客户时，也发现了部分业务，大家把之前的线下起草的方式变成线上的方式，但是对于一些大家习惯线下起草的，而且业务部门比较强势的，或者是通过其他系统起草的，现在让用新系统来进行管理和起草，是非常难的。

所以我们目前按照之前起草合同的方式提供了一个更好的解决方案，之前还是通过线下合同，比如我已经起草了一份合同，或者是其他系统传过来一个合同，我们可以帮你做的是匹配到对应的模板当中，自动地帮大家把合同里面的信息，补充到表单里面，免去了第二步，多次填写浪费的时间，最后业务只需要检查一下自动抽取的信息就可以了。

第二个环节是 合同履约 ，我相信对于每个企业来说履约都是“老大难”。之前大家面临的问题主要是几方面，一方面是合同履约的信息，一般都是藏在合同文本里面的，很难要求大家把每一个履约事项，从合同里面一项一项地抽取出来，每个履约环节到了以后，应该通知谁，有没有进行良好的履约？这很难把控。

目前我们主要解决方式有两个，一是每个合同定稿签署之后自动地帮大家从这个合同里面，把所有的履约事件进行相应的抽取，比如什么时候合同生效了，什么时候该开票了，该付款了，该验收了，会帮助大家进行自动的履约事件的抽取，抽取到的信息可以在履约里面，比如项目的纬度，时间的纬度，任务的纬度来多种角度来进行履约事件的管理，包括每个环节，什么时间节点，需要进行履约事件，该通知谁进行履约事件，我们也会进行履约的提醒。

另外一个就是签订合同的相对方，在合同履约的过程当中发生一些问题，无论是外部的信息，比如说他们涉诉，还是说内部的系统，相对方在跟我们公司的其他合作当中会有不好的行为，我们都会有风险监控。

合同审查方面，我们针对非标和模板合同，有两套不同的解决方案。在企业内部，一份合同到底是怎么样的审查过程，基本上就是看这个合同到底是不是我方的模板，比如说是我方模板的话，大家一般都是通过比对的方式，比如跟我的模板相比，改了哪些内容，决定了我们审查的方式。比如说完全没有修改的话就自动通过，如果有修改，需要详细比对。但是如果说不是我方模板，审查过程比较耗时耗力，目前的解决方案就是智能审查帮你一起审核。

来看几个具体的例子，这里是合同定稿签署完了之后，对方把盖章版本发给我们，大家必做的工作就是看一下盖章的版本，是不是我们定稿的版本。这个时候就可以调用我们的智能比对能力，把扫描件的合同和之前定稿的WORD进行比较，查看里面的一些差异。比如这里发现了6.2的条款，包括一些金额，比如交货地点，这些都有相应的更改，这是大家必做的工作。我们现在可以通过合同比对的方式，解决一些不同场景下非标合同的问题。

为了大家更好地观看，我们对于非标合同是怎么审的，我们这里展示一下产品演示过程，大家也可以直接注册使用，目前是免费开放注册的。我们上传了一份合同之后，会帮助大家自动地把合同里面的主体信息、签约信息都填在自己的表单里面，帮助大家自动建立合同台账，选择相应的审查清单和审查立场之后就会进行合同的智能审查，目前支持两种审查方式。右侧是针对当前这份合同审查出来的所有潜在的风险点，比如说有的是高风险，有的是低风险，我们会把审查通过的放在这里，大家可以进行一定的勾选，比如只看高风险，只看中风险，这是整个审查的过程。每个审查点我们都提供了相应的结果，比如履约能力相关的问题，我们也会链接外部的天眼查、企查查等工具，包括我们发现合同当中的一些风险，支持快速的跳转和定位。有些审查点，我们也提供了相应的修改建议。  

目前大家用我们的系统有两种方式，一个是在自己的电脑里面进行修改，这个时候就可以直接参考智能审查的结果，比如把风险提示内容，在合同里面复制粘贴，比如把推荐的标准条款复制，在WORD里面进行插入，这是线下的方式。

当然，更方便的还是直接在我们的工具里面进行在线的审查，很多审查点，比如提供了一些修改建议，都可以把风险提示以批注的方式插入，或者直接修改合同原文，通过我们的工具来进行在线审查，整个审查过程结束之后就可以保存，并把所有的修改过程导出一个修订模式的WORD里面。这就是我们系统审查的过程，这是中间插入的批注，修改了原始的合同文本，插入的条款，都可以放在修改版的WORD里。

最后一点是 合同数据分析 ，大家一般会认为合同数据分析其实是一个非常简单的工作，我把合同管理系统里面的数据填一些表单，通过一个更美观的方式呈现出来，画一个图表就可以了，但是它的难点不是最后该怎么展示，而是我们分析的这些数据从哪来。

通过智能合同分析的能力，可以把合同之前统计不到的数据提供给大家，比如合同里面常见的风险是哪些，这些风险最后被修改或者说被保留的比例，包括刚才所说的条款的变更率、模板的变更率，通过在不同场景的数据加工，最后才能在系统里面统计出来。

这里有两个集团，一个是南方电网，一个是三一集团，就不具体介绍了。这是我们目前的一些客户案例，基本上集中在互联网公司、制造业、零售、国央企，但是我们今年也在扩展金融行业的客户。这些其实都是我们对于这个问题的看法，智能化是企业合同升级和进步的方向，尤其是ChatGPT出现之后，我们觉得能够让我们之前解决不好的问题能够有更高效的方式，以前没有办法解决的问题，可以拓宽我们解决问题的范围和解决问题的空间。

最后简单分享一下我们对于ChatGPT使用的一些感受，因为我们做合同相关的，在合同场景做了大量测试。其实讨论的主题是问ChatGPT合同场景的应用，这是ChatGPT的回答，其实是挺符合我们的认知的。大家会觉得ChatGPT对于大家意图的理解非常好，回答的问题可能有一些逻辑上的错误，但是大家从来不怀疑到底有没有理解我说的话，有没有理解我问的问题，这其实是目前最突出的能力，当然也在多人对话能力上有非常好的效果。

ChatGPT可以在合同生成、摘要、问答、分析，包括我们让它继续回答问题的时候，它要列出来合同的审核，合同的管理，合同的谈判等等，这些其实都是ChatGPT或者说ChatGPT文本分析的技术能够在合同场景当中解决哪些问题。

下面我们还测了一些具体的例子，比如说我们让ChatGPT起草一个三页的技术服务合同，说一下甲乙方，说一下合同的标的、金额，希望让它在合同里面包含具体的条款，在我们完全没有任何其他额外信息的输入，它已经可以给我们形成一份格式挺规范的真实的合同。

但是如果追究细节的话，还有很多问题，但这些足以让我们相信，ChatGPT在合同生成场景的潜力，有没有可能通过更专业的大量合同数据，包括提供的方式，比如让它生成一份问问题的模板的方式，进行更好的迭代之后，它就可以给我们生成一份质量相对更高的合同，这是目前ChatGPT生成的一个样例。

当然我们还注意到里面非常好的一点，比如让它起草一份甲方立场的合同，它在合同里的争议解决条款，细节是可向甲方所在地人民法院提起诉讼，其实它Get到了这一点。这是跟我们技术相关的，刚才也说到了我们很多的合同智能化场景的应用，前提就是我们能够对合同文本进行比较好的信息抽取，把这种合同非结构化的文本变成结构化的文本，我们简单尝试了一下。

比如履约场景，提供很多支付和价款的具体表述，让ChatGPT把履约事件结构化地抽取出来，当然要具体提出了一些要求。比如我让它把这几个类型的履约事件抽取出来，每个事件应该包含哪几种信息，信息的呈现形式应该是一个表格，这是它整理出来的结果，形式上看上去非常好，而且它也理解了我的问题，每个事件包含着的信息它都是知道的，但是深究的话，对于一些时间点和语言还是有一些问题的，但是这些也能看到它在文本处理方面的潜力。

这是我们当时测试了一些在合同当中涉及到的数字计算类的问题，看它具不具有逻辑推理的能力。我们先问了一个简单的问题，总价款是400多万，税率是13%，税金是57万，问它合同金额。这在原文当中是有答案的，然后又问了一下不含税的金额。它这里的回答是根据提供的信息，税率是13%，税金是57万，最后还会列一个表达式，总金额减去税金，这是一个不含税的总额，这是它的初步的一个计算，其实是需要经过一定的推理。我们还怀疑它是不是只能进行加减乘除，我补充了一个问题，如果合同总金额追加100万，最终的不含税金额是多少？在这种情况下它能够算出来吗？出乎我们的意料，先算了一下最终的合同总金额，然后经过了一个加法运算，然后最终不含税总金额，这里根据税率算的，不是直接减税金，得到了一个最终非常准确的不含税总额，就是变更之后的不含税总额，这是非常出乎我们意料的。

上面是我们在ChatGPT初步的一些使用尝试，接下来跟我们的整个合同，无论是合同起草的过程，还是中间的审查，包括一些合同相关的问答，包括我们背后的一些信息抽取的技术，其实是有非常多的结合点的。

ChatGPT依赖的是大规模语言模型，我们在大规模语言模型方面也在进行相应的探索和尝试，包括我们在2017年的时候推出了一个OpenCLAP，2021年我们专门做了一个LawFormer，最近我们联合几家机构，包括清华大学人工智能研究院、OpenBMB、智谱，联合推出了一个基于千亿参数大模型的法律领域的通用ChatGPT ，欢迎大家扫码体验，我们会给大家开放试用账号。