为什么说大多数合同审查AI“不好用”？-优快云博客

随着人工智能技术的快速发展，越来越多的“AI合同审查工具”涌入市场，法务、律师团队纷纷引入AI工具，希望它能成为合同审查的“神兵利器”。

然而，许多人在试用过市面上的一些产品后，却得出了一个无奈的结论：“看起来很美，用起来很累”。

究其原因，在于一款真正“好用”的合同审查AI，不止于“风险提示”

具体来说，一次理想的合同审查，至少应满足以下三个要求：

全面审查风险点，保证时效性与准确性
理解客户商业目的，在不阻碍签约的前提下控制风险
输出成果具备实质修改内容，可直接用于定稿

理想合同审查：三个核心标准，缺一不可

理想的风险审查，首先要 “全”——覆盖合同从主体到条款、从通用规则到行业特性的所有风险点。例如，一份采购合同不仅要查 “付款期限”“违约责任” 等通用条款，还要关注 “质量验收标准”“货损赔偿” 等行业特定风险；

其次要 “新”—— 紧跟法律法规与司法实践更新，比如《民法典》生效后，需自动替换合同中失效的《合同法》《担保法》引用；

最后要 “准”—— 能识别 “主体存续异常”“关联交易” 等隐性风险，而非仅扫描表面条款。同时，在审查时需贴合客户的商业场景 —— 对初创企业，应简化非核心条款以降低谈判成本；对跨国企业，需强化外汇管制、国际争议解决等特殊条款；对连锁零售企业，要重点关注 “租金调整”“提前撤柜” 等租赁场景风险。脱离商业目的的过度风控，本质是对审查价值的背离。

以某体育品牌的租赁联营合同为例，其核心需求是 “快速审核大量门店合同，同时控制‘延期开业责任’‘连带损失’风险”。若AI套用通用合同模板，强行加入上市公司级别的合规条款，反而会延长签约周期 —— 这正是理想审查需规避的 “场景错配”。

而理想的审查输出，应是 “可直接使用的优化文本”，而非 “需要二次解读的风险清单”。法务人员期待的不是 “此处缺少知识产权侵权条款” 的提示，而是明确的 “条款增补建议”；不是 “违约责任模糊” 的警告，而是 “违约金比例调整为合同总额 20%” 的具体方案。只有提供实质修改，才能真正减轻人工负担。

现有合同审查AI的三大痛点：错配实务需求

多数合同审查 AI 之所以 “难用”，根源在于它们只模仿了审查的形式，却未掌握审查的实质，导致三大核心痛点与实务需求严重错配。

只 “诊断” 不 “开方”：风险提示≠解决方案

很多AI工具在审查合同时，只能做最基础的“风险提示”，例如：“此处缺少违约责任条款，可能导致争议无法解决”。但具体应如何修改、条款应如何拟定、是否有可参照的表述——这些真正有用的内容，AI往往无法提供。

结果：律师仍需手动撰写修改建议，AI仅起到“高亮笔”作用，并未实质性减轻工作量。

只 “套模板” 不 “看场景”：千篇一律≠个性适配

部分AI工具倾向于将合同模板化，生硬地套用标准条款，大幅修改原合同内容，导致：

偏离交易双方的商业意图
生成内容千篇一律，缺乏针对性
审查结果与业务实际脱节

结果：客户感觉“合同被改得面目全非”，审查失去了“在风险与交易之间取得平衡”的本意。

只 “扫文本” 不 “懂经验”：机械标注≠实务判断

合同审查不仅是法律条文的堆砌，更依赖于律师的实务经验与行业认知。例如：

哪些条款是“必须坚持的”，哪些可以“适当让步”
哪些风险在当前交易背景下“可以接受”
行业惯例、交易习惯、司法实践等隐性知识

传统AI因缺乏真实案例积累与反馈机制，难以模拟律师的经验判断。要么 “过度标注”—— 将所有非标准表述均标为风险点，哪怕是行业公认的合理约定；要么 “遗漏特殊审查点”—— 比如忽略EPC合同中 “承包商责任上限不超过合同总额100%” 的实务惯例，导致条款不合理。这种扫描不仅无法减轻法务负担，反而需要法务二次筛选，徒增工作量。