合合信息分钟级合同智能审核：结构化解析+大模型的实践思路分享
在不少企业的法务或风控部门，合同审核往往是一场“时间与细节的消耗战”。几十页的主合同，加上厚厚一摞附件，涉及多方签署、不同版本、跨语言条款，人工翻阅不光耗时，更容易在高压下遗漏关键信息。而这些疏漏，往往埋下不可逆的合规与财务风险。
痛点画像：为什么传统审核流程难以升级？
其一，非结构化为主。采购合同、服务合同及其发票、收货单、对账单等多模态材料难以形成统一数据底座。
其二，规则覆盖有限。新条款、新模板频繁涌现，靠人工维护审查清单易失效。
其三，跨文档一致性验证成本高，金额、期限、义务在不同单据间易产生“阴阳差”。
其四，多语与跨境条款复杂，人工理解与合规把关压力陡增。
合合信息TextIn DocFlow：合同智能审核的“双引擎”方案
TextIn DocFlow以“文档解析引擎+大模型推理引擎”协同工作，先将合同与附件精准结构化，再用语义推理完成条款匹配、风险识别与证据链生成。系统对当事方、金额、期限、履约义务、违约责任、付款与保密等要素进行字段级抽取，为合同智能审核提供稳定的数据底座。
在风险发现上，依托业务知识库与审查经验库，支持定位包含条款歧义、隐性负债、金额不一致等在内的多类高危风险点，并可扩展覆盖“报关单/发票/合同”间的一致性校验，实现跨文档联审。
✅对话式审核，可溯源降低大模型幻觉风险
审核人员可用自然语言下达审查任务，如“对比合同与发票的总金额与税率”“列出付款条件异常的条款”，系统自动生成可核验的审查结论与证据链。每一条结论均锚定到原文位置并高亮标注，减少大模型“幻觉”风险，让合同智能审核做到“结论—依据—定位”三位一体。
✅多语多票据自动分类，审查规则灵活配置
面向国际业务，TextIn Docflow支持国内外30+种票据文档识别解析和全球50+种语言的文字读取，结合大模型实现多模态上下文感知，精准解析文档中的图文关联逻辑。
覆盖近百种文档类型，轻松搞定如信贷材料、财务报表、审计报告、商业发票等文档，一键识别归类，无缝录入系统。对企业个性化场景，可自定义文档类别与审查规则，持续在线学习新模板。
全链路支持私有化部署，实现数据接入到结果入库的闭环，便于落地内控与合规要求。
合合信息合同智能审核典型流程
① 接入与分类：批量上传合同与附件，自动识别文档类型与关联合同。
② 结构化抽取：完成核心字段与关键条款解析，建立统一审核视图。
③ 规则+大模型审核：规则库进行硬性合规校验，大模型完成语义推理与跨文档一致性比对。
④ 溯源与人工复核：结论配套定位与高亮，支持人工复核与一键纠偏，确保审查闭环。
⑤ 输出与对接：结果可导出至本地或企业系统，纳入知识库沉淀，持续优化合同智能审核能力。
效果与价值：从小时级到分钟级
在实际应用中，合同智能审核将原本以天计的人工核对压缩至分钟级，实现先结构化、再智能判别、最后证据溯源的流水化作业。以项目实践为例，单据分类、要素抽取与风险定位的联动处理显著缩短审核周期，可将批量合同从“48小时”加速至“10分钟”级别，释放审单与放行效能。
以供应链金融业务为例，TextIn Docflow能够将非结构化数据（如合同、发票、收货单、企业证件等）转化为结构化数据，大幅提升数据处理的效率与准确性。通过整合多维度数据实现自动化审核，减少人工干预，利用AI智能审核识别隐形风险，提升风控能力，大大缩短放款周期。
