RPA大模型驱动的智能合同审查自动化

合同审查是法律与金融行业的核心环节，传统人工审核存在效率低、易遗漏风险条款等问题。

RPA（机器人流程自动化）与大模型的结合，通过“数据采集-语义理解-风险标注-流程触发”的闭环，实现了合同审查的智能化升级。

技术原理：从结构化到非结构化数据的穿透 传统RPA仅能处理结构化数据（如Excel表格），而合同文本属于非结构化数据。

大模型（如GPT-4、文心一言）的引入，使RPA具备自然语言处理能力：首先，RPA自动从邮件、共享文档或系统中抓取合同文件；其次，大模型对合同条款进行语义解析，识别关键信息（如甲方乙方、付款周期、违约责任）；最后，结合预设的合规规则库（如《民法典》《公司法》），大模型标注高风险条款（如模糊责任界定、超额违约金），并生成可视化报告。

应用场景：金融与法律行业的降本增效 以某头部银行为例，其信贷合同审查涉及数千页文档与数百项条款。

部署RPA+大模型后，系统可自动完成以下任务： 条款比对：将新合同与历史模板对比，识别条款增删； 风险预警：对“不可抗力定义模糊”“利息计算方式歧义”等条款实时标记； 流程跳转：若检测到“需法务复核”的条款，自动触发审批流，推送至相关负责人。

该银行合同审核周期从平均7天缩短至2天，人力成本降低60%，且风险识别准确率达98%。

行业价值：从“人工抽检”到“全量覆盖” 传统模式下，法务团队仅能抽检10%-20%的合同，而RPA+大模型可实现100%全量审查。

此外，系统支持动态更新规则库：当法律修订或企业内部政策调整时，仅需修改大模型的训练数据，无需重构RPA流程。

例如，2023年《民法典》合同编解释更新后，某律所通过调整大模型参数，仅用3天即完成全所合同模板的合规升级，而传统方式需耗时2周以上。

未来趋势：从“审查”到“生成”的闭环 当前技术已实现“审查自动化”，下一步将向“合同生成”延伸。

通过大模型分析历史合同数据，RPA可自动生成符合业务需求的标准化模板，进一步减少人工起草时间。

例如，某企业采购部门部署该技术后，合同起草效率提升70%，且条款合规率从85%提升至99%。