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職場上，合同審查是一個很關鍵的環節。平時這個環節能占用大量的時間和精力，AI大模型興起之后，通過AI賦能，可以大大提升智能審查的質量。這篇文章，我們看看作者分享的經驗。

今天我們來聊聊AI在法律科技領域中的應用

如何通過AI賦能，來提升合同智能審查的輸出質量

文章會分為三部分進行介紹:

• 第一部分：法律科技領域的市場規模與主要的細分領域
• 第二部分：CLM合同生命周期管理概覽介紹以及市場上的主要玩家
• 第三部分：分享如何通過AI賦能提升合同審查的輸出的質量與準確性

01 法律科技市場規模&細分領域

1. 法律科技領域的市場規模

法律科技(Legal technology)是指運用人工智能、大數據、區塊鏈等技術手段，提升法律工作效率和質量，也使法律服務更加普惠，法律科技領域與法律行業相互促進，共同發展。

在2024年法律科技領域的全球市場規模超過291.8億美元，預計2025-2037年復合年增長率GAGR超過9.6%，2025年預計市場規模為315.2億美元。

圖片來源：Legal Technology Market Statistics Report 2025-2037 — Research Nester

其中亞太地區增長最快，北美市場規模最大，但整體的市場集中度偏低，沒有出現絕對領域的頭部玩家。

圖片來源：Global Legal Tech Market size & Share Analysis – Growth trends and Forecasts

圖片來源：Global Legal Tech Market size & Share Analysis – Growth trends and Forecasts

2. 法律科技的細分領域

法律科技的細分領域主要包括：

圖片來源：Legal Technology Market Statistics Report 2025-2037 — Research Nester

1) E-Discovery(電子發現)：是指在法律訴訟或調查過程中，對電子形式的信息，如郵件，音視頻等信息，進行識別、收集、保存、處理，通過獲取和梳理與案件相關的電子證據鏈，來支撐了法律論證。

2) Legal Research(法律研究)：是指能夠快速檢索和篩選海量的法律文獻、案例資料等信息，幫助法律從業者更精準地找到所需的法律依據. 例如：用戶輸入一個復雜的法律問題，系統可以迅速在龐大的法律數據庫中定位到最相關的案例和法規，并進行初步的分析和總結。

3) Legal analytics(法律分析)：是指在從大量的法律文本、案例、法規等數據中提取有價值的信息，以輔助法律決策、風險評估和案件策略制定. 例如，律師可以讓AI分析過往類似案件的判決結果和相關因素，為當前案件提供參考和預測，幫助律師和法律從業者了解法律趨勢和潛在風險。

4) Contract Lifecycle Management(合同生命周期管理)：是對合同從創建、談判、審查、審批、簽署、履行到續約或終止的全過程進行系統化管理工具，其核心作用是通過自動化的合同管理流程，提升合同處理的速度，確保合同的合規性和風險控制，從而幫助企業更有效地跟蹤和履行合同義務，優化供應商和客戶關系，最終提高業務收益和競爭力。

5) Time-Tracking & Billing(記時追蹤與計費)：是為律師事務所和法律從業者提供高效的時間記錄和費用管理工具，其(它的)核心作用是通過自動化法律服務的計時計費工具，確保賬單的準確性和透明度，從而增強財務管理和業務收益。

02 CLM-合同生命周期管理&主要市場玩家

1. CLM-合同生命周期管理概覽介紹

Contract Lifecycle Management(合同生命周期管理) ，是增長最快的細分領域之一。

圖片來源：Contract Lifecycle Management Market — Astute Analytica

2024年市場規模達到36.1億美元，2025-2033年預測的復合年增長率達13.55%。

合同生命周期管理，是對合同從創建、談判、合規審查、審批、簽署、履約、續約到終止全流程進行系統化和自動化的管理系統，用于提高合同管理的效率，把控合同的風險與合規性，幫助企業高效管理，降低合規風險與法律風險。

圖片來源：中國CLM（合同全生命周期管理）市場產業全景研究報告 – TE智庫

其中合同的合規風險審查，是CLM中的關鍵環節，接下來我們聚焦于CLM中的合規審查模塊，看看如何通過AI賦能，來識別合同中簽在的法律風險和不合規條款，幫助企業規避合同風險。

圖片來源：Global Legal Tech Market size & Share Analysis – Growth trends and Forecasts

圖片來源：康達律師事務所

以上是兩個很直觀的案例：

圖一統計了自從2018年5月GDPR生效以來，截止至2024年9月，罰款超過了24億歐元。

GDPR (General Data Protection Regulation) 通用數據保護條例 -> 由歐盟出臺的關于數據隱私保護的法規。

圖二統計了在2021-2023年國有企業民事糾紛案件數據統計中，合同風險成為企業經營的主要風險，訴訟案件占比高達65%。

所以如何降低合同的法律風險與合規風險，是企業組織經營過程中的強需求　

2. 合同智能審查的主要玩家

合同審查這個細分領域的主要玩家可以分為兩類：

一類是傳統的CLM廠商，在已有CLM的模塊中，做深合同審查的功能模塊，如：

Icertis

主打產品：Lcertis Contract Intelligence (ICI) 合同生命周期管理平臺

市值&融資情況：市值超50億美元，累計融資5.2億美元，ARR預估2.5億美元。

Ironclad

主打產品：Ironclad CLM

市值&融資情況：市值約32億美元，累計融資3.34億美元，ARR預估1.112億美元

Docusign

主打產品：DocuSign eSignature(電子簽)，DocuSign CLM(合同生命周期管理)，DocuSign IAM(智能協議管理)

市值&融資情況：市值約101.6億美元，累計融資5.13億美元，ARR預估10.6億美元。

另一類是AI驅動的智能合同廠商，如：

• LexCheck
• 法大大的“iTerms合同智審系統
• 冪律智能的MeCheck
• iCourt的AlphaGPT

03 如何提升合同智能審查的輸出質量？

合同審查這個活是一個既不允許出錯又容易出錯的“苦差事”：

• 不許出錯：是因為出錯后的代價極高，不出錯和規避合同風險是合同審查的核心目標。
• 容易出錯：是因為審合同這件事情的專業屬性高，不僅需要具備專業的法律知識，還需要根據企業所處行業和自身業務情況進行綜合判斷。

所以合同審查最終輸出審查結果的準確度至關重要，直接決定了產品是否可以用。

合同智能審查常規的處理流程是：

用戶上傳需要審查的合同文件 -> 然后系統來進行合同的風險識別與評估 -> 最后生成風險評估結果與修改建議。

其中合同的風險識別與評估是合同審查的關鍵環節，可以將其拆分為兩個流程節點：

• 合同信息要素的抽取
• 合同信息要素的審查

這兩個流程節點決定了審查的準確性，合同信息要素抽取的準不準？抽取后對合同信息要素分析的準不準？是否能夠識別到其中的風險點？能否給風險進行評級，能否基于識別到的風險給出修改建議等等，以上這些問題環環相扣，都影響著合同審查的輸出結果。

目前對于合同智能審查的主流解決方案：

模型 + RAG + 法律場景下的工程化解決方案

1. 模型方面

在模型方面，像主流的大模型廠商OpenAI，Anthronpic，Meta，字節，阿里，DeepSeek等通用模型能力在都不斷提升，同時像PowerLawGLM，LaWGPT，JurisLMs等垂直法律大模型也在不斷迭代發展，隨著時間的推移，模型對信息要素提取與處理的能力肯定會不斷地增強。

但模型只是決定了合同智能審查輸出質量的下限。

因為大語言模型它本質上是基于概率預測進行內容的生成，所以“幻覺”問題一直是一個無法避免的問題。

圖片來源：Hallucination-Free?Assessing the Reliability of Leading AI Legal Research Tools – Stanford

這是斯坦福研究團隊對比了不同AI法律工具在輸出質量上對于“幻覺”與“輸出不完整性”的數據數表現情況。

而合同審查又是一個嚴肅且不容出錯的業務場景，所以只靠大語言模型本身來做合同審查這項一下復雜的推理任務，是遠遠不夠的，所以就進入到下一個階段：模型+RAG。

2. RAG 檢索增強生成

RAG檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation)

現在只要涉及到垂直領域的智能體應用，RAG幾乎是一個標配模塊，用于增強大語言模型的信息輸入，從而提升大語言模型的輸出質量。

圖片來源：Hallucination-Free?Assessing the Reliability of Leading AI Legal Research Tools – Stanford

通過RAG的方式，能夠檢索到權威的法律法規與企業自建的風險案例庫，識別到合同中存在的風險隱患后，再生成針對性的風險提示與修改建議，確保審查的輸出結果有理有據。

大模型+RAG，已經在一定程度上提高了合同審查的輸出質量，但是僅做到這一步還不夠，因為合同審查是一個復雜的法律推理任務，不僅涉及多領域的法律融合，需要識別出條款間的相互影響，而且還需識別潛在的法律和商業風險，權衡交易主體的利益。

所以在大模型+RAG的基礎上，還需要再增加一些“工程化”的解決策略。

3. 法律場景下的工程化解決方案

1) 策略一：人工預設審查規則

審查清單和審查規則是合同審查的基礎，只有知道要審什么，怎么審，才能夠審對。

不同行業，不同合同類型，審查的內容都不同，要確保審查結果的準確性，需要企業的法務團隊將日常審查工作的Know-How進行結構化的知識梳理，輸出不同合同類型的審查清單與審查規則，再結合提示詞工程的技巧，讓模型更好理解。

常見的方式有兩種：

第一種是將審查規則與合同類型綁定：軟件服務商將審查清單與審查規則與合同類型進行綁定，簡化用戶審查合同的操作門檻，只需選擇對應的合同類型，即可完成合同審查，再通過對話式交互與在線編輯的方式，來修改合同細節。

圖片來源：Robin AI

圖片來源：Robin AI

第二種是在第一種的基礎之上，新增信息輸入的維度，比如在用戶上傳完審查合同后，新增“審查立場”，“審查目的”和 “審查清單”列表，并且支持用戶自定義添加和修改審查目的與審查清單，通過提供更豐富的審查背景信息，來提升合同審查的輸出質量。

圖片來源：無憂吾律

圖片來源：AlphaGPT

2) 工作流來拆解復雜任務

一個復雜的法律推理問題，其實都是由環環相扣的小問題組成。

剛剛有介紹過合同審查最基本的兩個環節，合同信息要素抽取與合同信息要素審查，由此就可以推出兩個基本的工作流節點 (信息抽取與信息審查)。

當然我們要應用在實際業務中，還需要做更細致的工作流拆解。

比方說以審查“違約責任”這個審查點為例，需要先判斷合同中是否存在“違約責任”的條款，然后明確“違約行為”的定義，接著再審查違約責任的形式(如：違約金數額計算方式，損害賠償的范圍，解除合同的條件等等)，接著再審查免責條款的合法性以及不可抗力條款的關聯性，最終若發現問題，再提出修改意見，確保違約責任條款完善，合法，有效。

以上這些問題都能通過工作流的方式進行拆分。

將復雜任務拆分為具體明確的簡單任務，通過提高每一個節點推理的準確性，從而提升整體工作流鏈路的透明度和準確性。

參考資料

1. Legal Technology Market Statistics Report 2025-2037 — Research Nester
2. Global Legal Tech Market size & Share Analysis – Growth trends and Forecasts (2025-2030)
3. Contract Lifecycle Management Market — Astute Analytica
4. Hallucination-Free? Assessing the Reliability of Leading AI Legal Research Tools – Stanford
5. 中國CLM（合同全生命周期管理）市場產業全景研究報告 – TE智庫