在商业合同、软件开发、平台服务、知识产权许可和数据合作纠纷中，部分律师及企业法务开始使用AI工具整理材料、归纳争点和比较和解方案。此类工具可以缩短前期准备时间，但案件策略、调解方案和仲裁裁决仍须由律师、调解员或仲裁员作出判断。
与诉讼相比，调解和仲裁通常更强调处理效率、信息保密以及商业关系的延续。案件材料往往涉及合同及补充协议、往来邮件、会议纪要、付款记录、交付清单和损失测算，文件数量较多，事实关系也可能跨越较长时间。AI目前较为明确的用途，是对这些材料进行分类和初步提取，而非直接判断案件结果。
从材料中归纳争点
在材料梳理环节，AI可以按照请求权基础、抗辩理由、事实节点和证据对应关系生成争点表，也可以制作案件时间线、证据清单和待核实问题清单。律师据此检查证据缺口，企业法务也可用相对清晰的结构向业务部门说明案件进展和潜在风险。
这类整理结果仍依赖输入材料的完整性。邮件缺失、合同版本混淆或付款记录不全，都可能使模型形成错误关联。因此，AI生成的摘要和争点表只能作为工作底稿，涉及事实认定、证据效力及法律依据的内容，需要逐项回到原始文件核对。
和解方案可作多变量比较
在调解准备中，AI还可围绕和解金额、履行期限、保密条款、后续合作安排及违约责任减免等变量，列出不同谈判方案。律师可以据此比较各方案的法律风险、执行难度和商业成本，再与当事人确定谈判边界。
相比单独给出胜诉概率，多方案比较更接近调解工作的实际需求。争议结果不仅取决于法律规则和证据，也受当事人的履约能力、合作意愿、时间成本及谈判过程影响。模型给出的概率或方案排序缺少充分依据时，不宜被当作最终策略。
仲裁程序中的使用边界
仲裁强调程序公正、当事人意思自治和裁判独立。AI可用于案件管理、材料摘要、时间线整理及法律检索，但不应在缺乏披露、无法核验的情况下影响仲裁庭判断。仲裁员或者办案机构使用相关工具时，还可能涉及当事人的知情权、意见陈述权以及算法偏差等问题。
律师在准备仲裁文件时，还需审查客户信息、商业秘密和个人信息能否输入外部模型。涉及境外服务器或跨境协作的，应进一步评估数据出境、访问权限、保存期限及服务商使用输入内容的规则。
较为稳妥的做法，是先建立案件材料库，对可输入AI的普通材料与需要隔离的敏感材料作出区分；随后生成争点表、证据清单和谈判问题清单；最后由律师对事实、证据和法律依据进行复核，并分别形成调解方案、仲裁策略及客户沟通文件。
资料来源
相关应用及风险控制可参照联合国国际贸易法委员会（UNCITRAL）《网上争议解决技术指引》、国际商会（ICC）公开发布的争议解决资料，以及美国国家标准与技术研究院（NIST）人工智能风险管理框架等文件。