世界銀行數(shù)據(jù)顯示，2024年全球企業(yè)破產率同比攀升17%，法律糾紛數(shù)量激增35%，凸顯出企業(yè)生存壓力與法律風險的雙重擠壓。在這一背景下，為了符合企業(yè)戰(zhàn)略需求，企業(yè)法務部亟需從“風險防火墻”向“戰(zhàn)略助推器”轉變。

傳統(tǒng)模式下，法務團隊因手工審查合同、被動應對糾紛，難以匹配高速擴張的業(yè)務需求——某零售企業(yè)曾因合同審核滯后，每年外聘律師成本超200萬元。而AI技術的深度應用正顛覆這一困局：

通過法律垂直大模型和知識圖譜，企業(yè)可構建合同智能審查平臺，實現(xiàn)90%標準化合同秒級審批，風險條款捕獲率提升至94%。更關鍵的是，AI驅動的法律數(shù)據(jù)分析能提前預警供應鏈、跨境投資等領域的系統(tǒng)性風險，為CEO的戰(zhàn)略決策提供實時支撐。據(jù)麥肯錫研究顯示，采用AI法務工具的企業(yè)，合同審查效率提升80%，法律風險識別準確率提高65%——這不僅是技術升級，更是企業(yè)逆勢突圍的戰(zhàn)略級武器。

法大大法務AI智能體產品ROI計算模板（局部）

好消息是，目前市面上已經(jīng)有這樣的產品，在真切地為法務釋放AI應有的效能。法大大的法務AI智能體產品，即將在月底發(fā)布。

這一切基于我們在實際日常中對企業(yè)法務群體的洞察，也緣起于5年前法大大AI實驗室的成立。結合與法務朋友日常的互動，我們發(fā)現(xiàn)“數(shù)智化”這個命題，已經(jīng)成為當下法務群體處于AI洪流中的一個共性焦慮。

為此，我們專門整理了一份企業(yè)法務數(shù)智化路徑的建議，以期為法務朋友提供一些切實可行的思路與參考。

頂層設計：戰(zhàn)略定位與目標

1.戰(zhàn)略融合

●定位：法務數(shù)智化需與企業(yè)整體數(shù)字化戰(zhàn)略對齊，服務于風險管理、合規(guī)經(jīng)營及業(yè)務創(chuàng)新。例如，國家電網(wǎng)將法治數(shù)字化平臺與“一體四翼”發(fā)展布局深度綁定。

●目標：實現(xiàn)法律業(yè)務全流程線上化（如合同、案件、合規(guī)等）、風險防控智能化、數(shù)據(jù)治理體系化。

2.核心原則

●下沉與賦能：推動法務能力嵌入業(yè)務流程，通過工具賦能業(yè)務部門主動合規(guī)（如·合同智能審核、風險預警）。

●成本效率平衡：優(yōu)先建設高ROI模塊（如合同審查、風險監(jiān)測），分階段投入智能化技術。

階段路徑：從基礎到高階的演進

（法務數(shù)智化演進路徑：從合規(guī)遵循到價值增長）

1.信息化階段（基礎搭建）

●目標：實現(xiàn)法務流程線上化與數(shù)據(jù)沉淀

●關鍵任務：

·電子化辦公：合同審批、案件管理等流程從線下遷移至線上系統(tǒng)（如OA集成），實現(xiàn)流程可視化和線上化管理；

·數(shù)據(jù)標準化：建立合同模板庫、法律條款庫，統(tǒng)一數(shù)據(jù)存儲格式，為后續(xù)分析奠定基礎；

·系統(tǒng)孤島打通：對接ERP、CRM等業(yè)務系統(tǒng)，初步實現(xiàn)合同與業(yè)務數(shù)據(jù)的關聯(lián)。

·技術支撐：業(yè)務流程、OCR文本識別、基礎數(shù)據(jù)庫建設、BI可視化分析。

2.數(shù)字化階段（能力升級）

●目標：構建AI+數(shù)據(jù)驅動的法務決策體系

●關鍵任務：

·智能合同管理：基于垂直法律大模型，AI輔助審查合同風險點（如違約條款缺失識別），實現(xiàn)合同條款自動生成、合同風險分析和修改建議等，準確率可達80%以上；

·法律知識圖譜：整合法律法規(guī)、判例、企業(yè)歷史案件數(shù)據(jù)，支持語義檢索與案例匹配；

·風險預警系統(tǒng)：基于合同和關聯(lián)數(shù)據(jù)分析預測糾紛概率（如供應鏈合同履約風險），提前生成應對策略。

·技術支撐：NLP自然語言處理、知識圖譜、法律垂直大模型、多模態(tài)模型、ChatBI。

3.智能化階段（價值創(chuàng)造）

●目標：實現(xiàn)法務與業(yè)務的深度協(xié)同及戰(zhàn)略賦能

●關鍵任務：

·業(yè)財法融合應用：基于垂直法律大模型和思維鏈過程，針對糾紛案件處理，投資并購或出海業(yè)務設計等公司戰(zhàn)略等法律研究策略性事項上，能自主規(guī)劃和自動利用工具形成任務文檔；

·預測性合規(guī)：結合行業(yè)監(jiān)管動態(tài)（如行業(yè)法規(guī)更新），自動生成合規(guī)改造建議并嵌入業(yè)務流程；

·法務數(shù)字孿生：構建企業(yè)法律風險仿真模型，模擬不同決策下的法律后果（如并購協(xié)議條款調整影響）。

技術支撐：思維鏈（CoT）、行為鏈（CoA）、MCP、混合專家模型（MoE）、多Agent系統(tǒng)（MAS）。

實施路徑建議

1.分步實施策略

●短期（1年）：聚焦高頻場景（合同審查、法律研究、文書生成合規(guī)咨詢），使用專業(yè)性和場景化AI應用平臺，整合內部數(shù)據(jù)與外部法律資源，實現(xiàn)風險前置化；

●中期（2-3年）：搭建企業(yè)級AI法務平臺，將法務內部能力轉化為對外服務產品。基于企業(yè)全維度數(shù)據(jù)，提前預判監(jiān)管處罰、訴訟敗訴概率并自動生成應對方案；

●長期（3年以上）：構建“法律+業(yè)務”雙驅動生態(tài)，輸出合規(guī)能力至產業(yè)鏈（如供應商風險協(xié)同管理）。

2.組織變革支撐

●設立“AI法務專家”崗位，負責優(yōu)化系統(tǒng)提示詞（Prompt）、梳理專業(yè)數(shù)據(jù)資產；建立“AI決策復核”機制，保留關鍵環(huán)節(jié)的人工審核權；負責AI應用優(yōu)化與業(yè)務需求對齊。

●建立“業(yè)務-法務-財務”鐵三角運營機制，由數(shù)字化團隊推動流程再造（如銷售合同智能預審嵌入CRM）。

3.生態(tài)合作模式

●與法律科技公司共建行業(yè)模型（如制造業(yè)合同特殊條款庫）和企業(yè)專屬合規(guī)知識庫；

●接入政府法律法規(guī)數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)政策變動實時同步。

風險與應對

●技術風險：通過“人工復核+算法可解釋性”雙機制避免AI誤判（如關鍵合同保留律師終審）；

●數(shù)據(jù)安全：采用零信任架構與同態(tài)加密技術，滿足《數(shù)據(jù)安全法》要求；

●模型合規(guī)：具有算法備案和模型自研能力的合作供應商，滿足《生成式人工智能服務管理暫行辦法》《人工智能生成合成內容標識辦法》要求。

參考案例與啟示

●國內標桿實踐：

·國家電網(wǎng)：通過“場景化、知識化、智能化”平臺重構核心法律業(yè)務，實現(xiàn)法治管理100%線上化

·某大型物流集團：法大大法務AI智能體與集團自有IT系統(tǒng)結合，打通合同全流程線上化，統(tǒng)一合同風控標準，文本比對效率提升75%、協(xié)作審查效率提升45%、合同流轉效率提升65%

·某大型金融集團：借助法大大法務AI智能體搭建智能合同協(xié)作流程，合規(guī)效率提升80%、協(xié)作審查效率提升100%、合同流轉效率提升80%

●國際標桿案例：

·阿聯(lián)酋ADNOC：ADNOC與微軟、G42合作開發(fā)的ENERGYai平臺，基于自主AI代理技術，實現(xiàn)合同全生命周期智能化管理

·某歐洲跨國集團：基于類“光明大模型”架構，構建覆蓋英、法、德等18國法律的知識圖譜，并與IBM Watson Legal合作開發(fā)智能合同審查系統(tǒng)

全球趨勢啟示

●技術路徑趨同：

·中美歐領先企業(yè)均采用“大模型+垂直場景小模型”架構，通過垂直大模型與知識圖譜實現(xiàn)法律文本智能解析。

●合規(guī)挑戰(zhàn)差異：

·國內：聚焦數(shù)據(jù)安全（如《個人信息保護法》）與國資監(jiān)管；

·國際：需應對歐盟《數(shù)字服務法》、美國《云法案》等跨境數(shù)據(jù)流動限制，倒逼企業(yè)建設區(qū)域化合規(guī)知識庫。

●ROI量化標桿：

Gartner研究顯示，到2025年，企業(yè)在法務與合規(guī)科技上的支出將增加3倍。

來源：Gartner公司

行動建議

●生態(tài)合作：與法律科技公司共建行業(yè)模型（如制造業(yè)合同特殊條款庫）和企業(yè)專屬合規(guī)知識庫；接入政府法律法規(guī)數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)政策變動實時同步。

●組織變革：建立“業(yè)務-法務-財務”鐵三角運營機制，由數(shù)字化團隊推動流程再造（如銷售合同智能預審嵌入CRM）。

●技術選型：優(yōu)先選擇支持私有化云或者一體機部署的平臺，確保數(shù)據(jù)隱私安全。在大模型的選擇上，需要評估具有算法備案和遵循生成標識技術規(guī)范的大模型，以確保應用的合規(guī)性。同時對于嚴肅業(yè)務場景，例如合同審查、法律研究，選擇權威數(shù)據(jù)源可實時更新，法律適用性較強的模型能力。