AI 合同审查工具怎么选：三类方案对比与实操顺序
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合同审查是 AI 落地最热的场景，也是最容易失望的场景。原因不在模型能力，而在期望错配：很多人指望它像资深律师一样"看出问题"，但模型没有你的交易背景、没有你们所的审查清单、也不承担签字责任。选型的核心不是"哪个 AI 更聪明"，而是你要它替代流程里的哪一段。
三条路线，先想清楚你缺哪一段
| 路线 | 代表 | 解决什么 | 局限 | 适合谁 |
|---|---|---|---|---|
| 垂类合同审查产品 | 元典Amicus、幂律智能、法智 | 带条款库和审查规则，能批量跑、能出批注版 | 多为机构采购或按份计费；规则要按自家口径配置 | 有稳定合同量的法务团队、律所 |
| 通用模型 + 自建清单 | Kimi、DeepSeek、豆包 | 初筛风险、解释条款、改写表述 | 没有条款库；会漏、会编；结果需人工复核 | 个人律师、小团队、单份合同 |
| 办公套件内置 | WPS AI | 在文档内直接润色、摘要、改条款 | 审查深度有限，偏文字处理 | 已经在 WPS 里改稿的人 |
路线一：垂类产品强在哪、贵在哪
垂类产品的价值不在于"模型更懂法律"，而在于把审查规则工程化了：什么条款必须出现、什么表述必须改、风险等级怎么分、批注怎么落到 Word 上。这些恰恰是通用模型最缺的。
路线二：通用模型怎么用才不白用
通用模型审查合同，成败取决于你给不给它结构。一句话丢进去，得到的是泛泛而谈；按层级拆开问，得到的是能直接改的东西。
推荐的四层顺序（先判断"能不能用"，再判断"好不好"）：
- 主体与效力：谁签、有没有权签、生效条件是什么。这一层出问题，后面全白搭。
- 核心权利义务：标的、价款、交付、验收、付款是否闭环，有没有一边有义务一边没救济。
- 风险条款：违约责任对不对等、赔偿有没有上限、解除权在谁手里、争议解决条款是否可执行。
- 表述与一致性：定义缺失、前后矛盾、金额大小写、日期冲突。这层最枯燥，正好最该交给机器。
完整操作步骤和每层的判断标准，写在《AI 审合同不要一句话丢进去：四层拆解的实操顺序》里。
一个分层审查的提示词模板
你是合同审查助手，代表【甲方/乙方】立场。请只做初筛，不做最终结论。按以下顺序逐层输出，每层用独立表格：
第一层 主体与效力：列出签约主体、授权/审批要求、生效与终止条件，标注缺失项；
第二层 权利义务闭环：逐条检查标的、价款、交付、验收、付款，指出"有义务无对应救济"的位置；
第三层 风险条款：违约责任、赔偿上限、单方解除、管辖与争议解决、保密、知识产权归属，逐项给风险等级；
第四层 表述一致性：金额、日期、定义、交叉引用是否一致。
输出格式：条款号｜原文摘录（不超过 30 字）｜问题｜风险等级｜建议改法（给出可替换表述）。
禁止输出合同中不存在的条款；无法判断写"需人工确认"，并说明缺什么信息。
保密：这一条比选型重要
未公开的交易文件、并购标的资料、涉个人隐私的协议，不要直接上传到公共模型。可行做法：替换主体名称、按比例缩放金额、删除附件明细，只上传需要审查的条款部分。
如果所里或客户有明确的数据合规要求，优先选支持私有部署或明确承诺数据不用于训练的方案；这一条要写进采购评估表，而不是事后补。
结论：三类怎么组合
- 个人律师：通用模型 + 自己的四层清单 + WPS AI 改稿。零成本，能覆盖大部分单份合同初筛。
- 3-10 人团队：把清单固化成团队模板，统一提示词和输出格式，保证不同人跑出来的结果可比。
- 有稳定合同量的机构：评估垂类产品，重点看条款库能否按自家口径配置、批注能否回写 Word、是否支持私有化。
