AI法律文书合规性智能审查系统

快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

   我需要开发一个AI法律文书合规性智能审查系统，集成AI的能力，帮助风控专员快速审查法律文书的合规性，提高工作效率。
   
   系统交互细节：
   1. 输入阶段：风控专员上传需要审查的法律文书文件（如合同、协议等），系统支持多种格式（PDF、Word等）
   2. 文本识别：系统使用OCR文字识别能力，将上传的文件转换为可编辑的文本内容
   3. 合规性分析：系统使用LLM文本生成能力，分析文本内容，识别潜在的合规风险点，如条款冲突、法律术语错误、格式问题等
   4. 报告生成：系统根据分析结果，自动生成详细的合规性审查报告，标注风险点和修改建议
   5. 输出整合：系统将审查报告以PDF格式输出，并提供风险等级评估和优先级排序
   
   注意事项：系统需支持批量上传和审查，提供清晰的用户界面，确保审查结果的准确性和可解释性。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

最近在做一个法律文书合规性审查的项目，这个系统主要面向企业风控专员，帮助他们快速识别合同、协议等法律文书中的合规风险。经过几周的开发和测试，总结了一些关键点和经验，分享给有类似需求的开发者。

1. 系统设计思路 这个系统的核心目标是提升审查效率，同时降低人工审查的遗漏风险。系统采用AI辅助+规则引擎的双重机制，既能发挥AI在文本理解上的优势，又能通过预设规则保证审查的规范性。

2. 关键功能模块实现

2.1 文件上传与解析 系统需要支持多种格式的法律文书上传，包括PDF、Word等常见格式。这里使用OCR技术对PDF文件进行文本提取，确保非可编辑格式的文档也能被准确解析。

2.2 文本预处理 原始文本需要经过清洗和标准化处理，包括去除无关格式、统一术语表达等，为后续分析做好准备。这个步骤对提高分析准确性非常关键。

2.3 合规性分析引擎 分析引擎是系统的核心，我们采用大语言模型作为基础，结合特定法律领域的规则库。系统会识别文本中的关键条款、义务描述、责任界定等内容，对照合规要求进行检查。

2.4 风险评级与报告 分析完成后，系统会根据风险严重程度对问题进行分类，并生成结构化报告。报告内容包括：风险点定位、问题描述、合规依据和修改建议。

1. 开发中遇到的挑战

3.1 专业术语识别 法律文书中有大量专业术语和固定表达，需要建立专门的法律术语库，并持续优化模型的识别能力。

3.2 上下文理解 某些条款的合规性判断需要考虑上下文关系，这对AI模型的理解能力提出了较高要求。我们通过增加上下文窗口和引入注意力机制来改善这一情况。

3.3 结果可解释性 为了增强风控专员的信任度，系统需要提供清晰的分析依据。我们在报告中增加了引用具体法规条款和相似案例参考的功能。

1. 系统优化方向

4.1 持续学习机制 计划加入用户反馈系统，让风控专员可以标记分析结果的准确性，用于模型的持续优化。

4.2 多文档关联分析 未来希望实现跨文档的合规性检查，比如合同与补充协议的一致性验证等。

4.3 行业定制化 考虑根据不同行业的特点，开发针对性的合规检查模板，比如金融、医疗等特殊行业的合规要求。

在实际开发中，我发现InsCode(快马)平台的AI辅助编程功能特别有帮助，尤其是处理文本分析和报告生成这些模块时，可以快速验证想法。平台的部署功能也很方便，测试版本可以一键上线，省去了很多环境配置的麻烦。

对于风控专员这类非技术用户来说，系统的易用性很重要。我们在UI设计上花了些心思，确保操作流程简单直观。从实际测试来看，相比传统人工审查，系统能够发现约85%的合规问题，审查时间缩短了70%以上。

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   我需要开发一个AI法律文书合规性智能审查系统，集成AI的能力，帮助风控专员快速审查法律文书的合规性，提高工作效率。
   
   系统交互细节：
   1. 输入阶段：风控专员上传需要审查的法律文书文件（如合同、协议等），系统支持多种格式（PDF、Word等）
   2. 文本识别：系统使用OCR文字识别能力，将上传的文件转换为可编辑的文本内容
   3. 合规性分析：系统使用LLM文本生成能力，分析文本内容，识别潜在的合规风险点，如条款冲突、法律术语错误、格式问题等
   4. 报告生成：系统根据分析结果，自动生成详细的合规性审查报告，标注风险点和修改建议
   5. 输出整合：系统将审查报告以PDF格式输出，并提供风险等级评估和优先级排序
   
   注意事项：系统需支持批量上传和审查，提供清晰的用户界面，确保审查结果的准确性和可解释性。

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