摘要：能不能用AI來提升合同管理的效率呢？華為公司用自己的AI實踐提交了一份教科書級別的答卷。
對於企業的商務精英而言，什么事情令他們既“煎熬”又“開心”，既“寢食難安”又“意氣風發”？答案莫過於“簽合同”。幾乎每一家企業談到簽合同這件事都有自己的“辛酸故事”：合同條款存在漏洞，對方違約難追責；甲乙雙方權利義務定義不清晰，遇到問題相互扯皮；熟悉合同的員工離職了，后續合同簽署不知道該如何一一避坑……
小企業體量小，管理合同憑借着團隊里幾位法務人員和有經驗的銷售商可以勉力Hold住。但倘若將目光投向全球500強、中國500強這樣的大型企業，合同管理的難度則就呈指數級上升態勢了——每年數量動輒千萬級別的復雜合同，涉及到的商務金額高達數百億，僅僅是合同風險保證金就高達數十億美元，合同管理團隊多達幾百人。一份商務合同從資信調查、商務談判、條款擬定，再到審查會簽、審批簽署、備案執行、變更、歸檔，一套合同管理流程走完，其背后往往需要多個團隊幾十名員工共同協作完成。
能不能用AI來提升合同管理的效率呢？華為公司用自己的AI實踐提交了一份教科書級別的答卷。
合同管理危機重重，AI來做“神助攻”
不妨先來看看華為AI幫助合同管理做了什么：某國的無線網絡項目中細分了十幾個小項目，需要華為的商務經理統一對接，第二天該國客戶就要求進行詳細的商務談判，這也就意味着華為商務經理只有一晚上的時間來審核擬定出十幾份合同，其中包含了上千頁的文檔近百萬字，然后再將這些文檔提交到內部評審流程並通過，這顯然是憑一己之力難以完成的任務。然而通過華為AI合同管理中的風險識別功能，商務經理在10分鍾內就掃描了上千份文檔，識別出90%以上的關鍵風險，然后評審團隊針對這些風險迅速審核，很快就一次性通過審批，確保了合同的質量，更是節省了商務合作的時間。
從另一個角度來看，華為之所以在探索AI賦能合同管理方面如此積極，其實也源於自身對於合同管理智能化的迫切需求。在2020年上半年，華為公司實現銷售收入4540億元人民幣，支撐起這累累業績的是千萬級的合同量，僅是合同語言就有30多種，覆蓋全球180多個國家。更關鍵的是，在華為對接的2000多家重要客戶里，每一家客戶往往都有自己的合同模板，華為合同風險更是遍布在300多個應用場景中，僅僅是風險准備金就高達十億美金。
不難想見，華為日常對外商務活動中，關於合同查詢定位難，合同風險場景多且識別困難，條款場景多解讀難度大，客戶模板多解讀難等諸多挑戰如影隨形，一着不慎不僅會爆發交易風險，還會傷害華為與商業伙伴的合作關系，進而影響到利潤增長和市場競爭力。面臨如此大體量、多風險、多國家、多客戶、多語言的復雜合同管理，素以“技術流”擅長的華為公司最先想到的就是運用AI技術來提升合同質量，規避合同風險，提高處理效率。
在華為流程IT合同管理產品經理張鋒看來，AI帶來的業務價值是顯而易見的，從容賦能合同管理六大場景：一是風險識別，通過AI可以智能識別出近200個風險點，100%規避；二是質量度量，AI支撐評審一次通過率達90%，能夠有效降低合同風險敞口60%；三是查詢與檢索，通過對關鍵條款的搜索定位，規避了風險，覆蓋率和准確率都達到100%；四是相似推薦，能夠在秒級內推薦歷史風險、相似合同、相似條款、歷史評審意見，准確率高於90%；五是智能填寫，90%合同字段實現了自動錄入，准確率高達95%，秒級錄入極大節省了人力和時間成本；六是簽審一致比對，可准確高效地實現多語種、多模板文檔比對，規避簽前與簽后合同不一致的風險。
圍繞業務靶心基於AI三要素構建核心能力
產品AI能力構建層級示意圖
要用AI來化解合同管理挑戰，最核心的是要圍繞合同管理的不同業務場景構建不同的AI能力，通過數據、算法、算力三要素來持續解決業務問題。華為打造的AI框架分為三層結構：
最底層是核心數據庫，主要涉及到四個數據庫的管理，這一步尤其關鍵，因為只有通過數據獲取、清理、標注，並不斷提升數據的質量，才能為合同AI能力提供數據基礎。華為用了近一年的時間，儲存了500T的數據，結構化入庫3000萬份文檔，標注了2萬多份歷史合同和50多萬份風險條款，最終匯聚成合同庫、條款庫、風險庫、規則庫四大數據庫。
中間層是中台服務，通過一些智能化的服務去支撐場景的特性實現。例如文檔解析、智能化搜索、風險智能識別、文檔對比、推薦、文檔轉換等能力。這些能力的背后是華為AI核心算法在發揮作用。以智能化搜索為例，華為先在結構化數據和非結構化數據之上建立索引，包括語義索引和倒序索引，然后再進行搜索詞分析、檢索、匹配、輸出，這個過程中就需要通過AI算法來多維度、多尺度地提升搜索和相似推薦算法的准確性。
最上層則聚焦於場景，目前華為AI覆蓋了20余個核心場景，可以實現智能搜索、相似推薦，合同風險識別、合同質量度量、文檔轉換、條款解析等眾多智能化應用，這也是AI能力從技術到產品再到應用的完美實踐。
合同條款解析及風險識別算法模型示意
搜索及相似合同/條款推薦算法模型示意
華為搭建的這套AI架構其實說易行難，中間更是克服了重重困難，以合同數據的結構化這個環節來舉例：合同從PDF轉化到Word看似簡單，事實上8000多萬份合同轉化耗時半年之久。轉化完成后，如果是結構化的數據識別還比較准確，但語義類的數據解析起來就困難重重，例如描述類的審計條款，不同的場景描述語言不一樣，准確率很低。后來華為通過規則引擎+算法優化，實現語義分析，然后再將Word轉化回PDF，兩邊做匹配、做比對、做差異的分析，接下來再調優算法，這才僅僅是實現風險識別的第一步。
不僅如此，在華為AI賦能合同管理的整個過程中，AI真實需求場景挖掘也成為非常具有挑戰性的工作。例如華為流程IT合同管理產品團隊就曾經花不少精力研發了歷史合同推薦功能，華為業務線商務經理在合同草案階段可以通過一鍵推薦功能快速獲得歷史合同模板。然而，在真實業務場景中，團隊發現這個功能在此場景下有些雞肋，原因就在於商務人員在面對長期合作客戶時，往往對歷史合同模板都非常熟悉，歷史合同推薦雖然是AI應用的一大功能，但在此場景下實用性不佳。后來，開發團隊與一線商務人員進一步溝通討論，發現在華為內部合同評審決策時，這個推薦功能比較受歡迎，它可以讓評審人員快速獲取到曾經審核過哪些類似的合同、風險及當時的評審決策意見，作為當前合同在評審決策時的參考，可清楚知道哪些類似的合同風險條款應當規避，快速給出專業周密的評審意見，極大地縮短了評審周期，並提升了評審決策質量。
合同智能管理：質量有保證、風險可規避、效率有保
經過兩年的不斷打磨優化，如今華為合同智能管理解決方案已經被廣泛用於華為內部，即便是千萬級體量，也能從容應對。
在一次海外5G項目談判中，經過多輪談判，客戶最終新增了20多條新條款，並且要求不同合同條款打包談判，這給華為的商務經理帶來非常大的壓力。他需要判斷出這些條款被替換之后是否存在風險，哪些條款綜合評判后對自己是不利的，需要審慎待之。再加上時間緊迫，場景復雜，短時間之內要准確評估出合同的風險難度可想而知。
最后還是華為AI的合同360°體檢大顯身手，它從合同利潤、合同風險、合同效率三個維度進行綜合打分，全方位數字化度量合同質量。商務人員不僅能夠快速了解出當前合同在歷史所有交付項目里面的情況比對，還可以看到AI系統標注出不同顏色的風險條目，以及一張與歷史的客戶群、項目、全球類似合同比對的柱狀圖。有了這個功能，華為的商務人員即使面臨再復雜的談判場景也不再擔憂了。
合同360體檢功能產品模型示意
再看看合同審查環節，過去20多人的工作組耗時三個月才能完成150單合同的審查，檢查出問題合同為3單，效率非常低。如今，工作組5分鍾就可以篩查合同12362單，發現疑似問題合同177單，確認問題合同4單。不僅如此，在合同檢索功能中，單日通過“合同檢索”服務掃描全球20萬+存量合同，涉及 3000萬頁文本，涉及到不可抗力的合同條款，幾秒鍾內就能檢索出8000多份合同，支撐了業務快速制定策略。
合同查詢產品模型示意
目前華為正在進一步打磨這款合同智能管理產品，努力提升風險識別率並智能識別更多風險點，提升評審通過率，在合同智能填寫方面和合同管理相關作業效率方面繼續提升。未來還將探究更多AI應用場景如合同智能生成，持續AI算法演進,不斷將AI能力帶入合同價值流，確保合同“質量有保證、風險可規避、效率有保障” 。
智能填寫產品模型示意
由內及外的AI使能路線
2020年，在“新基建”落地過程中，新一輪科技革命與產業變革熱潮已經悄然來臨。當人們紛紛開始擁抱數字世界，變革重要驅動力之一的人工智能（AI）技術開始嶄露鋒芒，為越來越多的場景注入創新活力。而華為公司憑借着立體AI架構，可以為數字化轉型中的用戶提供從硬件、算法、產品、網絡到雲服務、運營運維的全棧AI部署和應用。
當數字化轉型中的用戶困惑於如何利用AI、5G、大數據這些技術為自己業務賦能時，華為“由內及外”的智能使能路線往往更受用戶歡迎。因為在“自己造的降落傘自己跳”的原則下，絕大多數華為智能解決方案在推向市場之前，就已經在華為內部經過千錘百煉的打磨優化了。在華為內部更嚴苛的應用環境中，解決方案不僅好用易用，更實用。更重要的是，用戶看到的是已經被實踐證明是成功且有效的AI解決方案。這也正是華為智能解決方案能夠廣受市場歡迎的一大秘籍。
據透露，合同智能管理解決方案未來很可能不再局限於華為內部應用，也計划對外推出服務。尤其是電信、金融、保險等這些大型行業客戶，在合同管理方面和華為都會面臨類似的境遇，華為成熟的合同智能管理解決方案可以幫助他們更輕松地暢享AI紅利。