在企业法务引入生成式人工智能的过程中，合同审查是较为常见的应用场景。相关工具能够识别风险条款、概括合同内容并提出修改建议，但在实际业务中，系统能否给出可执行的结论，取决于企业是否已经明确风险等级、谈判底线和审批权限。
合同文本出现偏离，并不必然构成同等程度的风险。有些条款属于不可接受的红线，有些可以通过谈判调整，有些需要业务部门结合交易条件作出决定，还有一些只是措辞和格式问题。如果缺少统一口径，AI可能将不同性质的偏离同时列为风险，增加法务人员筛选结果以及与业务部门沟通的工作量。
审查规则需先行整理
业内通常将这类规则集合称为“playbook”。其内容可包括标准合同模板、关键条款要求、可接受的替代文本、谈判权限、升级审批条件以及不同业务场景下的例外安排。
这些规则主要来自企业过往合同、内部制度和法务团队的谈判经验。模型承担条款识别、文本比对和解释工作，具体风险如何定级、由谁审批以及何种情况下可以让步，仍需由企业根据自身业务和风险偏好确定。
规则整理也有助于统一审查尺度。对于业务规模较大、合同类型较多的企业，同类合同可能由不同法务人员处理。将审查标准转化为可复用规则，可以减少个人经验差异，但规则仍需根据业务变化、监管要求和争议案例持续更新。
先从标准合同试用
企业通常可从高频、低复杂度和模板化程度较高的合同入手，例如保密协议、采购订单、标准服务合同和简单销售合同。法务团队先明确关键条款、风险红线及例外情形，再由AI完成初步筛查、版本差异比对和修改文本建议。
在这一阶段，系统输出可作为审查辅助，不宜直接替代最终决策。法务人员需要检查AI是否准确理解条款之间的关联，也要判断建议是否符合具体交易背景。随着历史审查结果积累，企业可逐步校正规则，再评估是否扩大适用合同范围。
接不接受对方条款不是文本比对能定的
合同审查不仅涉及法律风险，也涉及价格、交付、客户关系和交易机会。是否接受对方条款，往往需要在法律保护与商业利益之间权衡，这类决定难以仅凭文本差异完成。
人工复核因此仍是质量控制的重要环节。企业还需关注模型遗漏、错误引用、敏感信息处理及责任划分等问题，并保留审查记录和审批轨迹。对于重大交易、非标准合同或争议较大的条款，AI审查结果应由具备相应权限的法务和业务负责人共同确认。