Enterprise Contract AI Technology
技術簡介
在企業商務活動中合約簽訂至關重要且無處不在，法務人員必須處理多方工作內容，包括合約內容溝通、條款與權益關係審閱、合約調整修訂等。此過程除了需要法律專業知識外，亦需人員長時間的高度專注力，因此耗費相當高的人力及時間成本。本技術利用AI自然語言模型語意理解與辨識技術，依據合約文本審閱架構進行合約條款、構成要件與要件情境辨識解析，可以協助法務人員進行合約完整性、合理性與合規性審閱，除了有效降低合約審閱時間與複雜度，同時提升企業合約文本數據化分析能力、清楚掌握企業合約風險。
技術特色
- 運用AI自然語言模型技術進行合約內容理解與辨識處理，突破傳統僅能處理制式合約之樣式匹配（pattern matching）辨識處理作法，具備合約條款、構成要件以及要件情境等三階層合約重點辨識能力，並可動態因應不同類型、不同業務情境下的合約，提供個別化辨識結果。
- 提供智能合約自動化審閱機制，協助審約人員建立合約審閱檢核條件，可針對辨識結果進一步提供合約完整性、合理性及合規性等風險審閱檢核，並產出風險等級與審閱檢核清單供審視應用
- 打造企業合約審閱知識庫與數據平臺，系統化儲存合約辨識與審閱數據，可運用於合約內容知識檢索、合約關聯比對、合約風險量化評估等數據化應用，同時透過介接整合企業ERP、稽核管理系統，強化合約管理與履行能力。
技術規格
- 合約數據化技術：依據合約文本審閱階層架構，運用自然語言文本正規化處理、命名實體識別與關鍵字特徵解析、語言模型語意理解等技術進行合約條款（clause）、構成要件（clause element）與要件情境等逐層內容辨識與解析。
- 必備條款辨識：以合約條款為單位，透過合約條款類別標註資料進行語言模型監督式微調學習（Supervised Fine-Tuning, SFT）或是提示微調（prompt tuning），模型透過學習條款內容上下文語意與條款類別關係進行必備條款類別辨識。
- 構成要件辨識：以合約條款為單位，透過合約條款中構成要件序列標記資料進行語言模型監督式微調學習或是提示微調，模型透過學習構成要件在條款中的字符（token）序列關係進行構成要件相關文字內容辨識。
- 要件情境辨識：混合字串樣式匹配作法與自然語言模型句子分類作法，分別針對偏結構制式化要件情境與偏語意概念化要件情境進行辨識，其中偏語意概念化要件情境模型透過學習文字上下文語意與情境類別的關係進行要件情境辨識。
- 合約審閱自動化技術：可依據合約審閱條件設定完整性、合理性及合規性檢核規則與樣式，並透過自動化資料流程處理機制進行必備條款、構成要件與要件情境等內容檢核，檢核規則與樣式可涵蓋質化文字語意匹配分析與量化條件計算比對。
- 合約審閱檢索增強技術：可結合大語言模型（LLM）與檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）架構，透過提示工程（prompt engineering）來引導大語言模型進行標註資料少量且語意複雜合約重點辨識與審閱。
應用範圍
- 本技術可協助企業發展合約智能審閱與數據化管理應用服務。
- 本技術可結合資服業者既有辦公室自動化、文件管理與ERP系統，發展合約生命週期管理相關系統解決方案。
- 本技術已與國內代表性金融業者、資服業者、家電業者進行技術驗證合作，並著手協助發展合約智能審閱系統解決方案。
