场景:同一份框架合同,供应商来回改了七八版,每次都要找出改了哪些条款。

做法:

  1. 用文本 diff 先做粗筛,标出改动段落(这一步不用模型,纯字符串,快且准)
  2. 只把改动的段落喂给模型,让它判断:改了什么、对我方有利还是不利、风险等级
  3. 输出表格,最后人工过一遍

为什么不全量喂:全量比对模型会漏,而且它会把没改的地方也说成改了。粗筛之后再判断,准确率高得多。

风险点:模型对「视为同意」「不可抗力范围」这类条款的判断不可靠,说得很像但法律含义经常跑偏。所以定位风险等级它来做,最终结论必须法务看。

这套方法换成审标书、审需求文档一样适用。

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