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原文链接：https://openai.com/index/openai-contract-data-agent

原文作者：OpenAI

OpenAI 内部实践：如何利用 AI 智能体将合同转化为可搜索数据，实现财务流程革新

本文属于我们的系列分享，展示 OpenAI 如何利用其自身技术和 API 来支持内部工作。这些工具仅在 OpenAI 内部使用，我们在此分享它们是作为前沿 AI 支持团队工作用例的说明性示例。我们还分享了内部工具的名称，以便更清晰地了解前沿 AI 如何帮助我们的团队完成工作。

发布于：2025年9月29日 | 分类：API

合同成为业务瓶颈之时

每一笔企业交易都伴随着一份签署的合同，其中包含了开始日期、计费条款、续约条款等关键信息。

起初，流程尚可管理：逐行阅读，然后将信息重新输入电子表格，继续处理下一份。但随着业务量翻倍再翻倍，这种纯手工操作的方式彻底崩溃了。

AI 工程师 Wei An Lee 表示：“在不到六个月的时间里，团队每月审阅的合同数量从几百份激增到一千多份。然而，我们只增加了一名新员工。很明显，现有流程无法扩展。”

面对挑战，我们的财务和工程团队没有选择增加人手，而是构建了一个“合同数据智能体”（Contract Data Agent）。设计原则很简单：将合同审阅中的重复性工作自动化，同时确保专家始终掌握控制权。

该智能体分三步工作：

数据摄取 (Ingest data): 处理 PDF、扫描件，甚至是手写编辑过的电话照片。原本分散的、不一致的文件现在汇集到统一的处理管道中。
提示词推理 (Inference with prompting): 使用检索增强生成（RAG）技术，系统将合同解析为结构化数据。它不会将一千页的内容全部塞入上下文，而是只提取相关信息，进行推理，并展示其判断依据。
人工复核 (Review): 财务专家会复核结构化输出，其中包含了针对任何非标准条款的注释和引用。智能体会高亮显示异常之处，然后将人工审核环节连接进来。

“我们不只是在解析文本，我们在进行推理——展示为什么某个条款被认为是“非标准”的，引用参考材料，并让审核人员确认 ASC 606（收入确认准则）的分类。”
— Siddharth Jain, AI 工程师

智能体的输出是一个立即对财务工作流程有用的数据集。过去需要数小时的工作，现在可以隔夜完成，并附带注释和验证所需的所有信息。专家仍然在流程中，但他们的角色从数据录入转变为高价值的判断。

“最棒的是，繁重的工作由 AI 完成了——然后我们的团队第二天早上醒来就能看到可供审核的数据。”
— Wei An Lee, AI 工程师

这种设计确保了信心：专业人员能够以规模化的方式获得结构化、有逻辑支持的数据，但最终结果仍然由他们的专业知识驱动。

成果显著：

每一次人类反馈的循环都会使智能体变得更聪明，让每一次审阅都更快、更准确。

Wei An 总结道：“只有通过这种方式，我们才能随着 OpenAI 的发展而扩展。如果没有它，你就必须让团队规模与合同量线性增长。这使我们能够在处理超高速增长的同时，保持团队的精简。”

这种架构现在也支持采购、合规，甚至是月末结账流程。原则保持不变：自动化重复性工作，将判断权保留给人类。

工程师们将其描述为“已经完成的手工工作”，而不是替代决策。财务团队仍然负责解读数字背后的故事；智能体确保他们不必花费一整天时间进行繁琐的数据整理工作。

最初旨在解决合同问题的工具，现已成为财务领域的一种新工作方式。数据解析在夜间运行。专业人员专注于分析和战略。领导者可以自信地随业务增长而扩展，而无需同步扩大团队规模。

合同数据智能体是 AI 如何负责任地变革受监管、高风险工作的蓝图。它展示了专家与智能系统合作所能实现的目标：更高的杠杆效应、更强的信心，以及将更多时间投入到最重要的事情上。

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