感謝主持人的介紹，我是來自冪律智能的涂存超，非常高興以協辦單位的身份參與這次的峰會。今天演講的主題是《企業合規驅動的合同智能化升級與展望》，原來是沒有展望的，但現在ChatGPT太火了，我們發現確實有很多可以展望的東西。我是學計算機的，具體的研究方向是人工智能下面的自然語言處理，聚焦計算機，怎么樣去理解和處理文本，包括最近比較火的ChatGPT，其實就是語言處理領域目前非常先進的一項成果。

我們公司是一家用科技推動法律服務更好更普及的法律人工智能公司，目前聚焦于智能合同賽道，主要做智能合同審查，我們希望通過我們的技術，提升合同的質量，降低合同的風險，目前服務了大量互聯網、制造業、連鎖零售、國央企的客戶。

在合規管理辦法當中有一個專門的環節講到了信息化，比如要把我們自己的一些合規的制度，一些違約的記錄，記錄到自己的信息化系統當中，需要把合規要求，具體的防控措施，嵌入到業務流程當中，把要求落地。

當然，在建設合規信息化的過程當中，也需要與其他的各種系統，比如財務系統來進行數據打通，提供數據的基礎。最后我們也要用這種大數據，包括人工智能的手段，來做到對一些風險的實時動態監控，即時預警、快速處置。所以合規管理辦法可以讓我們感受到，我們想把它做好，離不開智能技術的應用。

回到合同，合同的重要性我就不贅述了。對于企業來說，整個合同的管理、起草、審查、履約環節，它的效率高不高，會直接影響企業生產經營的成敗。我們自己是做智能合同的，在進行合同智能化探索的過程當中，與三四百家國內的不同類型的企業深入探討，在跟大家溝通的時候，大家的反饋都比較一致，就是家家有本難念的經，合同管理實在不好管，推不動。這個事也不是法務一個人的事，想要推動業務和財務一起把這件事做好，整體難度非常高，而且不同企業有很多自己的特殊情況。

但是總體聊下來會發現，大家反饋的各種問題，其實是有非常強的共性的，我們內部最后總結下來，差不多有五點：孤掌難鳴、鞭長莫及、暗箭難防、神鬼難測、眾口難調。

什么是“孤掌難鳴”？管理的話一般都是反人性的，有想管的，就有被管的，即便想做管理的人非常積極，非常想推動這件事，但是被管的人反饋不好，最終系統應用不起來，達不到最后的管理效果。

一般來說，比如說法務想推動這件事，先把合同弄好，然后做了一個系統，或者是做了一個相應的技術，最后業務反饋特別不積極，說這個東西太復雜了，之前的管理合同的方式多省事？現在又增加我的工作量，不是為業務發展提供助力，而是在阻礙業務發展。

當然，也有一些系統自身的原因，系統做得太復雜了，很難上手，與之前的操作系統差太多了，這也反映了一個問題，就是現在做的事到底有沒有讓之前的管理過程更加高效和更加流暢？包括你做了這個系統，到底是不是符合大家之前的工作習慣，還是說讓大家學習一套全新的東西？人都是有惰性的。

第二是“鞭長難及”，法務經常跟我們說的問題，合同的風險不只是在法務過程當中才出現，很多風險，不是說通過審查和協商就可以解決的，很多風險都不是法務知道這件事，而是在介入這件事之前就埋下了，比如說最新的模板，前期有沒有做一些客戶的了解，包括有沒有一些其他的因素，擅自更改內部嚴格規定的標準條款，這些問題在前期埋下了一些風險，然后法務作為中間環節介入的一個角色，可能很難管控前期的一些環節，或者說讓其他的業務部門來配合。

“暗箭難防”大家也有體會，大家審合同的方式是什么？我相信沒有人說審合同的目的是讓這份合同百分之百沒有任何風險，其實大家審的每一份合同，都是在做質量和效率的權衡，這份合同到底重不重要？對我來說它的優先級高不高？我現在的工作壓力大不大？多多少少都會影響到合同審核的結果，所以大家從來不太敢保證這個合同百分之百沒有風險，只是根據當前的情況做了一些效率的權衡。

而且說實話，人審合同是很難做到嚴格地把這個合同逐字逐句地看一遍，可能機器比較適合，但是人很不擅長做這件事，所以人審合同有一個特點，就是大錯不犯，小錯不斷。

另外一個是“神鬼難測”，作為法務，合同定稿和簽署之前介入的時候比較多，在起草過程當中要減少里面的風險，保證質量，但是這個合同定稿和簽署了，后續的執行過程到底怎么樣，有沒有一些風險，一般大家都是不太清楚的，可能就是合同履約發生問題了，或者是產生訴訟了，才會找到法務部門解決。包括履約過程當中常見的問題，或者說合同起草過程的管理，能夠有一些正面反饋的，這些信息都是拿不回來的。

最后一個是系統本身的問題，因為我們接觸了很多的客戶，不同的企業，大家的信息化水平，具體業務場景和傾向性其實不太一樣。所以說造成了我們做同樣一個系統，很難適配所有的客戶。在這種情況下到底是人來適配自己的系統？還是讓系統適配大家千人千面的需求？這其實也是一個非常大的難點。

總結下來，要解決這些問題，其實是非常依賴于智能技術和智能化應用的，這也是目前我們在做的事。

當時在調研的時候，大家的反饋是我把這個合同管好，把流程管得盡可能高效是不是就可以了？我們當時做用戶調研的時候有一個非常詳細的問題清單，發現一個特點，大家反饋合同管理問題的時候，比如問大家一些常見的問題，每年這個合同簽多少？不同類型的合同每年的數量是多少？每年簽約的合同額是多少？常見的問題大家可以回答上來。但是合同文本里面的信息大家就比較難反饋了，比如說合同模板的變更率是多少？甚至標準條款的變更率是多少？這個標準條款是不是經常被修改？這也是我們比較重要的一點，大家填合同表單的時候那些信息可以掌握。

但是大量的信息藏在合同文本里面，如果我們想對合同文本里面的信息進行全面的分析和把控，非常依賴于智能化的技術。比如說我們對于原始的合同，無論是什么格式，我們必須做的就是用語義理解進行信息抽取，基于結構化的信息，然后才能做合同審查、合同履約和各種信息抽取的應用。具體說一下通過智能化的技術加持，我們怎么對合同進行智能化的升級？我從四個場景來給大家進行分享。

首先就是合同起草，不知道大家在自己的企業里面目前都是什么樣的起草方式，無外乎是線上和線下，目前線上線下的方法差別不大，無論是在原始的WORD或者是在原始網頁起草的，還是線下找一個合同模板起草的，目前主要的方式，比如說線下找一個合同模板，然后把信息填上，上傳到合同審批的系統，上傳的時候還需要在合同里面填寫的重要信息，在審計信息里面填寫一遍，整個的過程有兩個主要的問題。第一個問題線下起草離線起草的方式，合同起草的規范性是非常難以得到把控的。第二就是明明已經在合同里面填了一遍，還需多次填寫。

目前有沒有更好的解決方案？一個最理想的情況，就是這個企業能夠在自己的系統里面，對于合同模板，甚至對于合同里面的各種條款進行非常精確的把控，可以進行在線起草。比如說通過回答一些相應的問題，來幫助你自動匹配相應的合同模板，通過智能填表單的方式，填一個金額，合同里面會把所有的總金額放在相應的位置，大小寫也會填寫。支持不同的填寫信息，也支持不同的填寫格式，所有的合同都可以用模板填寫表單的方式進行。比如條款當中可以選擇不同的地位，也可以選擇不同的爭議條款。當然我們在接觸客戶時，也發現了部分業務，大家把之前的線下起草的方式變成線上的方式，但是對于一些大家習慣線下起草的，而且業務部門比較強勢的，或者是通過其他系統起草的，現在讓用新系統來進行管理和起草，是非常難的。

所以我們目前按照之前起草合同的方式提供了一個更好的解決方案，之前還是通過線下合同，比如我已經起草了一份合同，或者是其他系統傳過來一個合同，我們可以幫你做的是匹配到對應的模板當中，自動地幫大家把合同里面的信息，補充到表單里面，免去了第二步，多次填寫浪費的時間，最后業務只需要檢查一下自動抽取的信息就可以了。

第二個環節是 合同履約 ，我相信對于每個企業來說履約都是“老大難”。之前大家面臨的問題主要是幾方面，一方面是合同履約的信息，一般都是藏在合同文本里面的，很難要求大家把每一個履約事項，從合同里面一項一項地抽取出來，每個履約環節到了以后，應該通知誰，有沒有進行良好的履約？這很難把控。

目前我們主要解決方式有兩個，一是每個合同定稿簽署之后自動地幫大家從這個合同里面，把所有的履約事件進行相應的抽取，比如什么時候合同生效了，什么時候該開票了，該付款了，該驗收了，會幫助大家進行自動的履約事件的抽取，抽取到的信息可以在履約里面，比如項目的緯度，時間的緯度，任務的緯度來多種角度來進行履約事件的管理，包括每個環節，什么時間節點，需要進行履約事件，該通知誰進行履約事件，我們也會進行履約的提醒。

另外一個就是簽訂合同的相對方，在合同履約的過程當中發生一些問題，無論是外部的信息，比如說他們涉訴，還是說內部的系統，相對方在跟我們公司的其他合作當中會有不好的行為，我們都會有風險監控。

合同審查方面，我們針對非標和模板合同，有兩套不同的解決方案。在企業內部，一份合同到底是怎么樣的審查過程，基本上就是看這個合同到底是不是我方的模板，比如說是我方模板的話，大家一般都是通過比對的方式，比如跟我的模板相比，改了哪些內容，決定了我們審查的方式。比如說完全沒有修改的話就自動通過，如果有修改，需要詳細比對。但是如果說不是我方模板，審查過程比較耗時耗力，目前的解決方案就是智能審查幫你一起審核。

來看幾個具體的例子，這里是合同定稿簽署完了之后，對方把蓋章版本發給我們，大家必做的工作就是看一下蓋章的版本，是不是我們定稿的版本。這個時候就可以調用我們的智能比對能力，把掃描件的合同和之前定稿的WORD進行比較，查看里面的一些差異。比如這里發現了6.2的條款，包括一些金額，比如交貨地點，這些都有相應的更改，這是大家必做的工作。我們現在可以通過合同比對的方式，解決一些不同場景下非標合同的問題。

為了大家更好地觀看，我們對于非標合同是怎么審的，我們這里展示一下產品演示過程，大家也可以直接注冊使用，目前是免費開放注冊的。我們上傳了一份合同之后，會幫助大家自動地把合同里面的主體信息、簽約信息都填在自己的表單里面，幫助大家自動建立合同臺賬，選擇相應的審查清單和審查立場之后就會進行合同的智能審查，目前支持兩種審查方式。右側是針對當前這份合同審查出來的所有潛在的風險點，比如說有的是高風險，有的是低風險，我們會把審查通過的放在這里，大家可以進行一定的勾選，比如只看高風險，只看中風險，這是整個審查的過程。每個審查點我們都提供了相應的結果，比如履約能力相關的問題，我們也會鏈接外部的天眼查、企查查等工具，包括我們發現合同當中的一些風險，支持快速的跳轉和定位。有些審查點，我們也提供了相應的修改建議。  

目前大家用我們的系統有兩種方式，一個是在自己的電腦里面進行修改，這個時候就可以直接參考智能審查的結果，比如把風險提示內容，在合同里面復制粘貼，比如把推薦的標準條款復制，在WORD里面進行插入，這是線下的方式。

當然，更方便的還是直接在我們的工具里面進行在線的審查，很多審查點，比如提供了一些修改建議，都可以把風險提示以批注的方式插入，或者直接修改合同原文，通過我們的工具來進行在線審查，整個審查過程結束之后就可以保存，并把所有的修改過程導出一個修訂模式的WORD里面。這就是我們系統審查的過程，這是中間插入的批注，修改了原始的合同文本，插入的條款，都可以放在修改版的WORD里。

最后一點是 合同數據分析 ，大家一般會認為合同數據分析其實是一個非常簡單的工作，我把合同管理系統里面的數據填一些表單，通過一個更美觀的方式呈現出來，畫一個圖表就可以了，但是它的難點不是最后該怎么展示，而是我們分析的這些數據從哪來。

通過智能合同分析的能力，可以把合同之前統計不到的數據提供給大家，比如合同里面常見的風險是哪些，這些風險最后被修改或者說被保留的比例，包括剛才所說的條款的變更率、模板的變更率，通過在不同場景的數據加工，最后才能在系統里面統計出來。

這里有兩個集團，一個是南方電網，一個是三一集團，就不具體介紹了。這是我們目前的一些客戶案例，基本上集中在互聯網公司、制造業、零售、國央企，但是我們今年也在擴展金融行業的客戶。這些其實都是我們對于這個問題的看法，智能化是企業合同升級和進步的方向，尤其是ChatGPT出現之后，我們覺得能夠讓我們之前解決不好的問題能夠有更高效的方式，以前沒有辦法解決的問題，可以拓寬我們解決問題的范圍和解決問題的空間。

最后簡單分享一下我們對于ChatGPT使用的一些感受，因為我們做合同相關的，在合同場景做了大量測試。其實討論的主題是問ChatGPT合同場景的應用，這是ChatGPT的回答，其實是挺符合我們的認知的。大家會覺得ChatGPT對于大家意圖的理解非常好，回答的問題可能有一些邏輯上的錯誤，但是大家從來不懷疑到底有沒有理解我說的話，有沒有理解我問的問題，這其實是目前最突出的能力，當然也在多人對話能力上有非常好的效果。

ChatGPT可以在合同生成、摘要、問答、分析，包括我們讓它繼續回答問題的時候，它要列出來合同的審核，合同的管理，合同的談判等等，這些其實都是ChatGPT或者說ChatGPT文本分析的技術能夠在合同場景當中解決哪些問題。

下面我們還測了一些具體的例子，比如說我們讓ChatGPT起草一個三頁的技術服務合同，說一下甲乙方，說一下合同的標的、金額，希望讓它在合同里面包含具體的條款，在我們完全沒有任何其他額外信息的輸入，它已經可以給我們形成一份格式挺規范的真實的合同。

但是如果追究細節的話，還有很多問題，但這些足以讓我們相信，ChatGPT在合同生成場景的潛力，有沒有可能通過更專業的大量合同數據，包括提供的方式，比如讓它生成一份問問題的模板的方式，進行更好的迭代之后，它就可以給我們生成一份質量相對更高的合同，這是目前ChatGPT生成的一個樣例。

當然我們還注意到里面非常好的一點，比如讓它起草一份甲方立場的合同，它在合同里的爭議解決條款，細節是可向甲方所在地人民法院提起訴訟，其實它Get到了這一點。這是跟我們技術相關的，剛才也說到了我們很多的合同智能化場景的應用，前提就是我們能夠對合同文本進行比較好的信息抽取，把這種合同非結構化的文本變成結構化的文本，我們簡單嘗試了一下。

比如履約場景，提供很多支付和價款的具體表述，讓ChatGPT把履約事件結構化地抽取出來，當然要具體提出了一些要求。比如我讓它把這幾個類型的履約事件抽取出來，每個事件應該包含哪幾種信息，信息的呈現形式應該是一個表格，這是它整理出來的結果，形式上看上去非常好，而且它也理解了我的問題，每個事件包含著的信息它都是知道的，但是深究的話，對于一些時間點和語言還是有一些問題的，但是這些也能看到它在文本處理方面的潛力。

這是我們當時測試了一些在合同當中涉及到的數字計算類的問題，看它具不具有邏輯推理的能力。我們先問了一個簡單的問題，總價款是400多萬，稅率是13%，稅金是57萬，問它合同金額。這在原文當中是有答案的，然后又問了一下不含稅的金額。它這里的回答是根據提供的信息，稅率是13%，稅金是57萬，最后還會列一個表達式，總金額減去稅金，這是一個不含稅的總額，這是它的初步的一個計算，其實是需要經過一定的推理。我們還懷疑它是不是只能進行加減乘除，我補充了一個問題，如果合同總金額追加100萬，最終的不含稅金額是多少？在這種情況下它能夠算出來嗎？出乎我們的意料，先算了一下最終的合同總金額，然后經過了一個加法運算，然后最終不含稅總金額，這里根據稅率算的，不是直接減稅金，得到了一個最終非常準確的不含稅總額，就是變更之后的不含稅總額，這是非常出乎我們意料的。

上面是我們在ChatGPT初步的一些使用嘗試，接下來跟我們的整個合同，無論是合同起草的過程，還是中間的審查，包括一些合同相關的問答，包括我們背后的一些信息抽取的技術，其實是有非常多的結合點的。

ChatGPT依賴的是大規模語言模型，我們在大規模語言模型方面也在進行相應的探索和嘗試，包括我們在2017年的時候推出了一個OpenCLAP，2021年我們專門做了一個LawFormer，最近我們聯合幾家機構，包括清華大學人工智能研究院、OpenBMB、智譜，聯合推出了一個基于千億參數大模型的法律領域的通用ChatGPT ，歡迎大家掃碼體驗，我們會給大家開放試用賬號。