影刀RPA+AI技术在合同审核中的应用思考及逻辑梳理

核心思考：RPA与AI的分工与协同

在合同审核场景中，RPA和AI并非替代专业法务或财务人员，而是作为强大的“数字员工”与其协同工作。它们的核心分工如下：

• 影刀RPA (自动化流程机器人)：扮演 “手脚”和“流程枢纽” 的角色。职责：自动执行重复、规则明确的跨系统操作任务。例如，自动登录系统、下载/上传合同、提取和录入数据、根据结果触发邮件通知、将文件归档到指定位置等。优势：7x24小时不间断工作，处理流程零错误，解放人力。
• 影刀AI (人工智能能力)：扮演 “大脑”和“专家之眼” 的角色。职责：处理需要认知和判断的任务。核心是自然语言处理 (NLP) 和光学字符识别 (OCR) 技术，用于理解合同文本。优势：从非结构化的合同文本中提取关键信息、理解条款内容、进行风险识别和合规性检查。

二者协同，共同构建一个端到端的智能合同审核自动化流程。

应用逻辑梳理：一个端到端的自动化流程

整个应用可以梳理为一个清晰的、循环的逻辑流程，下图直观地展示了其核心环节与决策路径：

上述流程的每个环节，都体现了RPA与AI技术的深度融合：

环节一：合同收集与数字化 (RPA + OCR)

• 触发：流程可由收到新合同邮件、指定文件夹放入新文件等事件自动触发。
• RPA工作：自动监控邮箱或文件服务器，下载合同文件（支持PDF、Word、图片等多种格式）。
• AI工作 (OCR)：对于扫描版或图片格式的合同，进行OCR识别，将图像文字转换为可编辑和机器可读的文本。

环节二：关键信息智能提取与结构化 (NLP)

• AI工作 (NLP)：这是AI的核心环节。通过预先训练的模型，识别并抽取合同中的关键信息字段，并将其结构化，填入Excel或数据库。这些字段通常包括：基础信息：合同名称、合同编号、签约双方、签约日期、合同金额、币种、有效期等。业务信息：商品/服务描述、数量、单价、付款方式、账期、交付时间、交付地点等。法务信息：争议解决方式（诉讼/仲裁）、管辖法院、违约责任条款、保密条款等。

环节三：自动化审核与风险提示 (NLP + 规则引擎)

• AI工作 (规则匹配与风险识别)：将提取出的条款与内置的标准合同库和风险规则库进行智能比对。合规性检查：检查合同模板、关键条款是否符合公司标准。风险点提示：自动标识出与标准不符的异常条款（如：付款比例过低、违约责任过重、管辖地不在约
• 定范围等）。完整性检查：检查必备条款（如盖章页、签字页、附件等）是否齐全。
• RPA工作：根据AI的判断结果，自动执行分支流程。

环节四：结果处理与人工干预 (RPA)

• 情况一：标准合同/低风险RPA自动审批通过，并将合同关键信息自动录入至ERP、CRM或合同管理系统，同时将合同文件归档至指定目录。
• 情况二：存在异常/高风险条款RPA自动生成一份审核报告，清晰列明风险点、所在章节、建议修改意见，并通过邮件或OA系统发送给指定的法务/财务人员。人工收到提示后，可直接基于报告进行高效复审，无需再全文阅读合同。

环节五：归档与复盘 (RPA + AI)

• RPA工作：无论合同最终是否通过，都将整个过程的记录（合同原文、提取的数据、审核报告、人工处理结果）自动分类存档，形成完整的审计线索。
• AI工作：持续学习人工对审核结果的修正，不断优化自身的模型和规则库，让下一次审核更精准。