股票配资论坛合思吴易轩：收支管理 + AI，让每份合同都成为利润增长点

　　4 月 25 日，以“AI 拼才会盈”为主题的 2025 合思春季产品发布会在杭州正式召开，大会现场数百位企业 CEO、CFO、CIO 与主流媒体共同参会。大会现场，合思产品技术专家吴易轩发表“收支管理 + AI，让每份合同都成为利润增长点”主题演讲，现场嘉宾现场体验合思智能合同审批。

　　吴易轩介绍，不同视角下合同审查给企业内不同角色员工带来不同困扰，合思将大模型与合同管理场景深度融合，推出「智能合同审查解决方案」。在这一解决方案加持下，企业审批效率大幅提升 —— 综合效率提升超过 87.5%、审批差错率降低超过 72%，让审批过程又快又安全。此外，合思通过两个核心策略解决了大模型的幻觉问题，推动 AI 应用效果向更高精准度迈进。

　　以下为吴易轩现场演讲实录（有精简）

　　从人工审查到智能审查

　　对于合同审查而言，企业的财务、业务和法务各有各的困扰。

　　● 对于财务，合同审查是一个既不允许出错又容易出错的“苦差事”。“不允许出错”是因为出错后的代价极高，合同条款里的一个数字偏差，可能导致项目延期、资金冻结甚至合作方纠纷；“容易出错”是因为审合同的专业属性高，既要懂财务风控又要通晓行业门道；

　　● 对于业务，合同的审批流程冗长，信息需要反复填写，有时为了签下一个客户合同需要反复修改、催流程，而往往却因一个小疏漏，整个流程被打回重走；

　　● 对于法务，在出海大趋势下，不同国家、不同地区需适配不同的司法管辖要求，而如何适配条款、如何识别风险让人“抓狂”。

　　合思「智能合同管理解决方案」涵盖两大核心功能：一是风险识别及智能审批。即通过大模型与机器学习算法，系统能自动扫描合同，抓取、校对流程中的关键信息，精准定位风险条款 —— 例如违约风险、付款周期等，提供快速、准确的审批决策意见，减少人工审查的错误和时间成本。二是智能填单。即系统可从合同、发票等文档中自动提取名称、金额、签约方等信息，一键生成标准化表单。

　　更高效、更精准、更懂财务股票配资论坛

　　我们将智能合同审批流程分为三个阶段：第一阶段是数据采集清洗。通过整合多源单据与合同文档，并调用如文档解析、数据压缩等工具，自动清洗冗余信息并提取关键条款（如金额、履约条件等），输出结构化数据，确保后续分析的准确性；第二阶段是智能审批。依托 AI 模型自动诊断合同合规性、比对字段一致性并评估风险，结合规则引擎与机器学习生成初步审批结论，同步标注潜在风险点；第三阶段是审批结果复核。通过 AI 对审批结果的可靠性进行评估，类似人工监督或抽查，可以触发补充材料或修正决策，最终形成审批意见的结论。

　　合思智能合同审查的风险识别部分，是通过大模型对于企业、行业审查规则的理解，将合同中的风险分门别类的标注在风险侧边栏中，供审批人进行快速查看，并可以快速定位对应错误位置并再次确认。例如，在进行对公采购业务时，需要采购人员走合同审批；采购主管则关注标的物数量、金额、交付时间、违约条款等信息；财务更关注合同主体、合同金额、付款计划等信息是否与合同附件一致，是否存在潜在风险。以上信息，都可通过合同审批智能体进行校验和判断，让风控更主动、更高效、更可靠。

　　有趣的是，在与早期共创客户沟通的过程中，客户经常问到：智能审批是不是通过规则引擎也能实现？我认为，一部分场景可以，但是规则引擎的局限性非常明显 —— 它依赖固定、预设的规则，只能处理结构清晰、标准化的任务。一旦遇到模糊表述、非结构化数据（例如合同中的复杂条款），或者需要动态结合上下文（如不同地区的法规差异），传统系统往往束手无策。

　　合思大模型基于大语言模型（LLM），恰恰在这些维度实现了突破。例如，面对合同中“合理期限内付款”这类非量化条款，传统规则引擎无法判断，而合思大模型能结合行业惯例、历史数据，动态生成可执行的审批逻辑，覆盖传统系统难以处理的“灰色地带”；再举个例子，同一供应商在 A 地和 B 地的交易，模型会结合当地税务政策、历史合作风险，自动调整审批策略，避免“一刀切”导致的误判或合规。大模型与传统的规则引擎等技术并不是替代关系，而是有机结合，重新定义了审批的“智能边界”。

　　智能填单，智能识别、自动提取

　　填单环节也是耗费人工时间精力的关键事项，为此合思提供一键填单智能方案。区别于以往的一些赋值或映射逻辑，合思借助于大模型可以更高效、更便捷地完成填单操作。目前，合思已经在销售、采购合同等场景做了大量的模型调优，使用者无需关注复杂的字段映射关系，大模型会自动扫描单据中的待填字段，从附件中找到语义相同的信息进行自动填写。

　　除了结构化数据提取外，大模型还可针对合同附件进行智能总结，帮助法务、业务人员快速掌握合同关键点，缩短审批和决策链条。合同场景下，日常报销中也可用到填单助手，例如招待费报销场景下的菜单小票识别、私车公用场景下的里程截图识别等。

　　从 2day 到 2min，业务签单快人一步

　　在合思「智能合同管理解决方案」加持下，企业审批效率得到大幅提升，原先耗时 2 天的合同流程可以压缩至分钟级，让业务签单快人一步。

　　据测算，在填单环节，通过大模型的智能识别、自动填写，在合同录入的场景下填单的平均耗时从 4-5min / 单，提升到了 30 秒 / 单，综合效率提升超过 87.5%；在审批环节，在 AI 辅助下，单节点审批时效也从 8-12min 提升到小于 2min。此外，在大模型的加持下审批的差错率也降低超过 72%，让企业从风险与效率的钢丝绳上走下来，让审批过程又快又安全。

　　在大幅提升效率外，在合同审批和执行阶段，合思智能合同解决方案火眼金睛，将各类风险一网打尽。例如，合同审批过程中的违约条款是否过于严苛、供应商是否涉诉，或合同金额税率是否有偏差等；同时，在合同执行阶段也能够帮助企业更好地监控付款、开票等过程中的各类异常情况，并及时预警，通知到相关人跟进。

　　合思的智能审批也是企业 7*24 小时随时在线的数字员工，不放假、不摸鱼、不拖延，让合同审批不用等，业务机会不错过；另外，合思的智能体还可以帮企业更好地沉淀合同历史数据、规章制度等数字资产，便于后续管理决策，并降低人员流动带来的风险。

　　两个核心策略，充分释放 AI 应用潜力

　　大模型爆火至今，合思一直在探索不同大模型能力并持续迭代。但即便是目前能力最强的模型也无法避免幻觉问题，它有时会引经据典、逻辑清晰的胡说八道。大模型产生幻觉的因素较多，但主要有历史的训练数据、预训练的方法以及随机采样策略等，均会影响其输出质量。因此，在财务、医疗、金融等严肃场景下，大模型只决定输出质量的下限，而如何保障输出的准确率需要更多策略和行业 know how。

　　合思的核心策略有两点：一是“不同场景下，提供不同领域专家的辅助审批，让大模型做其擅长的事情”。即通过灵活调用多领域的专家智能体、工具及知识库，针对不同业务场景的需求，实现精准、高效的审批决策。例如不同领域的智能体分别处理费用的合规性校验、发票的校验、多单据日期校验等。而在大模型所不擅长的领域，引入了例如高效准确的文档解析、计算引擎等能力，让模型与工具更加有机结合；通过让模型调用如行业规则、海外小票合规等知识库，确保审批与业务场景深度适配。在此基础上，系统通过中枢决策智能体进行全局协调，并联动多业务专家智能体、相关工具，分工协作，大幅降低模型幻觉出现的概率。

　　二是“海量微场景磨练更高精准度”。其策略的核心目标在于突破模型能力的下限，即通过海量细分场景的持续训练，推动 AI 应用效果向更高精准度迈进。合思将财务领域 10 余年的数据沉淀开放训练，通过任务数据驱动迭代、双轨微调机制、动态推理优化等方式，找到平衡效率与精度相对最优解。相较于基础模型，合思的智能合同解决方案的准确率提升 180%，充分释放了 AI 应用潜力。

　　未来股票配资论坛，我们希望通过合思的智能合同解决方案，让每份合同都成为企业利润的增长点，让企业通过智能风控更好地赚取业务收益，一起挖出企业净利润。

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