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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
这是一系列分享 OpenAI 如何利用自身技术和 API 的内部案例。这些工具目前仅在 OpenAI 内部使用，此处分享旨在说明前沿 AI 如何支持跨团队的工作。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。
合同成为工作瓶颈的时刻
每一笔企业交易都伴随着一份签署的合同，其中包含开始日期、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，重新输入到电子表格中，然后继续。但当合同量翻倍再翻倍时，这种手动方法彻底崩溃了。
AI 工程师 Wei An Lee 表示：“在不到六个月的时间里，团队每月审查的合同数量从几百份增加到一千多份。然而，我们只招聘了一名新员工。很明显，这个流程无法扩展。”
构建更智能的工作流程
面对问题，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）。其设计原则很简单：从合同审查中消除重复性工作，同时确保专家始终掌握控制权。
该智能体分三步工作：
- 摄取数据：处理 PDF、扫描件，甚至是带有手写批注的手机照片。以往数十个不一致的文件，现在都流入了一个统一的处理流程中。
- 提示工程推理：利用检索增强提示（Retrieval-Augmented Prompting），系统将合同解析为结构化数据。它不会将数千页内容全部塞入上下文，而是只提取相关信息，进行推理，并展示其推理依据。
- 人工审核：财务专家对结构化输出进行审查，智能体还会附带注释和任何非标准条款的参考信息。智能体突出显示异常之处，然后让人工专家介入审查。
“我们不仅仅是在解析，我们是在进行推理——展示一个术语为何被视为非标准，引用参考资料，并让审查者确认其 ASC 606 分类。”
充满信心的合同审查
输出结果是一个可立即用于财务工作流程的数据集。过去需要数小时的工作，现在只需一夜之间就能完成，并且已经过注释和整理，随时可以验证。专家仍然在流程中，但他们的角色从手动输入转变为判断。
“最令人惊奇的是，繁重的工作由 AI 完成——然后我们的团队早上醒来时，面对的就是已准备好的数据供他们审查。”
这种设计确保了信心：专业人员可以大规模获得结构化、有推理依据的数据，但其专业知识主导了最终结果。
效果如下：
- 更快的周转速度：审查时间减半，工作成果连夜完成。
- 更高的处理能力：无需与合同数量同步增加人员，即可处理数千份合同。
- 更智能的上下文：非标准条款会附带推理和参考信息被标记出来。
- 可查询的结果：数据仓库中的表格输出使得数据分析更加容易。
每一次人工反馈循环都会使智能体更加完善，从而使每一次审查都更快、更准确。
Wei An 表示：“OpenAI 规模化发展的唯一途径就是依靠这个。如果没有它，你就必须随着合同量的增长线性增加团队规模。这使我们能够在保持团队精简的同时应对超高速增长。”
超越合同本身
这种架构现在也支持采购、合规，甚至是月末结账工作。原则是相同的：自动化繁琐的工作，让人工来负责判断。
工程师称之为“已经完成的手动工作”，而不是“取代决策”。财务团队仍然负责解读数据背后的故事；智能体确保他们不必将时间浪费在繁琐的工作上。
财务运营的新模式
始于解决合同问题的项目，已经演变成财务工作的新模式。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扩展规模，而无需同步增加团队规模。
合同数据智能体为 AI 如何负责任地变革受监管、高风险的工作提供了一个蓝图。它展示了当专家与智能系统合作时，所能实现的愿景：更高的效率、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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