从提示词到产品：ChatGPT 赋能企业合同审查助手✅

正文内容：

一、机会发现：法务团队的“重复劳动地狱”

在为我们自己的公司处理供应商合同时，我们发现法务团队50%的时间花在：

· 反复核对标准条款与对方修改

· 在不同合同中寻找相似的风险点

· 向业务部门解释为什么某些条款不能接受

二、产品化之路：从“能用的Demo”到“好用的产品”

第一阶段：概念验证（1周）

· 原始Prompt：“请审查这份NDA合同，找出潜在风险”

· 结果：答案笼统、缺乏针对性、无法直接使用

第二阶段：领域专业化（3周）

我们做了三件关键事：

1. 构建领域知识库

· 收集了公司历史上500+份已审阅合同

· 提取出我们关注的27个核心风险点（如：知识产权归属、赔偿上限、管辖地等）

· 制作了《风险点检查清单》作为AI的“审查标准”

2.  设计结构化输出模板

3. 实现上下文学习

· 在Prompt中植入5个典型的审查案例

· 让AI学会我们的审查风格和关注重点

第三阶段：用户体验优化（2周）

· 一键上传：支持PDF/Word，自动解析文字

· 风险等级可视化：用红黄绿三色标识风险程度

· 批注生成：自动生成给对方的修改建议批注

三、技术架构的平衡艺术

在效果与成本间平衡：

· 用GPT-3.5处理常规条款，只在复杂推理时调用GPT-4

· 建立审查结果缓存，相似合同直接推荐历史结论

在自动化与人工间平衡：

· AI负责“发现问题”和“建议修改”

· 律师负责“最终决策”和“谈判策略”

· 明确各自的责任边界

四、客户的真实反馈

“之前审一份技术合作协议需要2天，现在30分钟就能完成初稿，我只需要聚焦在最关键的3-4个条款上。” —— 某科技公司法务总监

五、产品化心得

1. 理解工作流比理解技术更重要：最好的AI产品是融入现有工作流，而非创造新流程

2. 准确率90% > 覆盖率100%：宁可少发现问题，也不能误报

3. 设计“人机协作”界面：让用户感觉在指挥一个聪明的助理，而不是被机器替代

结语：

把AI能力产品化的过程，本质上是把模糊的“智能”封装成可靠的“服务”。在这个过程中，对行业的深度理解远比算法技巧更重要。