# Product Spec: 智能合同审查系统

## 产品概述
律所内部的 AI 辅助合同审查工具。**核心矛盾**: 客户要求"准确率必须很高，出错有法律风险"，但当前 LLM 的准确率在有挑战性的法律条款理解上远达不到"无监督可用"的水平。这个项目最大的风险不在技术实现，而在责任归属。

## 目标用户
- 30 名律师 + 法务助理
- **假设验证**: 律师真的想要 AI 审查还是只是"听起来不错"？资深律师往往对自己判断有信心，AI 的建议可能被忽略

## 核心功能

### 1. 合同上传与解析
- 支持 PDF/Word
- **可行度**: 高。PDF 解析有成熟方案（但扫描件 PDF 需要 OCR，准确率不可控）
- **未说明**: 合同模板格式是否统一？不统一的格式会大幅降低提取准确率

### 2. 关键条款提取
- 金额、期限、违约责任等
- **受限**: LLM 提取条款依赖于合同文本质量。手写扫描件、表格嵌套、中英混排都可能失败
- **标注意**: 这是 AI 辅助，不是 AI 完成 — 律师必须逐条复核

### 3. 风险标注
- **不可行（全自动）**: "告诉律师哪里有问题" 意味着 AI 需要理解法律业务场景。同一条款在甲乙方视角风险相反。AI 做风险判断可能误导
- **替代方案**: AI 只做"偏离标准库"的差异标注，不做"是否有风险"的判断。风险判定由律师完成

### 4. 多合同类型
- **假设**: 客户认为"支持多种合同类型"是配置问题。实际上每种合同类型的审查逻辑完全不同 — 租赁和劳务的合规关注点没有重叠
- **建议**: v1 只做一种类型（采购或租赁），验证后再扩展

### 5. 标准条款库对照
- **可行度**: 高。文本 diff + 偏离标注是成熟技术
- **前提**: 律所需要先有结构化的标准条款库

### 6. AI 学习律师习惯
- **不可行**: "学习律师的修改习惯，越来越准" 需要持续收集修改数据 + 微调模型 + 评估模型漂移。对 30 人律所来说，数据量不足以训练有效的个性化模型
- **替代方案**: 只做"律师修改记录"的 dashboard，供律所做质量分析

### 7. 安全性
- **模糊需求**: "不能泄露客户信息" 需要具体化为：数据加密标准、部署方式（本地 vs 云）、访问审计、合规认证
- **风险**: 律所客户数据通常要求本地部署或私有云，这意味着不能使用公共 LLM API

## 责任条款设计
这是整个项目最关键的设计决策。无论 AI 准确率多高，只要出一次错:
- 律所可能追责开发方
- 客户可能追责律所
- 没有保险覆盖 AI 审查错误

**必须在产品中明确**: AI 审查结果仅供律师参考，不构成法律意见。产品界面需每次显示免责声明。

## 范围裁剪

| 版本 | 功能 | 说明 |
|------|------|------|
| v1 | PDF/Word 解析 + 条款提取 + 标准库 diff + 人工标注 | 纯辅助，律师自己判断 (6-8 周) |
| v2 | 风险建议（基于规则而非 AI）+ 合同管理 | 规则引擎可控 |
| v3 | 自定义审查模板 + 批量审查 | 提效 |
| 不做 | AI 自动风险判断、AI 学习律师习惯 | 法律责任不明 |

## 风险矩阵
| 风险 | 概率 | 影响 | 缓解 |
|------|------|------|------|
| AI 审查出错导致法律纠纷 | 中 | 极高（被诉） | AI 只做辅助标注，不做判断；界面显式免责 |
| 客户数据不能出本地 | 高 | 架构变更 | 私有化部署优先，云方案为辅 |
| 律师不用 | 中 | 投入白费 | 设计必须轻量，不改变现有工作流 |
| 扫描件/非标格式解析失败 | 高 | 准确率下降 | 明确告知支持的格式范围，不支持扫描件 |

## 前提条件
1. **责任归属协议** — 律所和技术提供方之间的 AI 辅助责任边界（法务必需）
2. 律所已有的标准条款库（结构化数据，非 PDF 文件）
3. 部署方式决策：私有化 vs 云
4. 目标合同类型的样本集 — 在真实数据上验证 AI 提取准确率
5. **至少准备 100 份历史合同作为测试集**，在投入开发前用 AI 跑一遍看准确率是否可接受
