自从安上了“AI”，这些商务经理天天按时下班了

摘要：能不能用AI来提升合同管理的效率呢？华为公司用自己的AI实践提交了一份教科书级别的答卷。

对于企业的商务精英而言，什么事情令他们既“煎熬”又“开心”，既“寝食难安”又“意气风发”？答案莫过于“签合同”。几乎每一家企业谈到签合同这件事都有自己的“辛酸故事”：合同条款存在漏洞，对方违约难追责；甲乙双方权利义务定义不清晰，遇到问题相互扯皮；熟悉合同的员工离职了，后续合同签署不知道该如何一一避坑……

小企业体量小，管理合同凭借着团队里几位法务人员和有经验的销售商可以勉力Hold住。但倘若将目光投向全球500强、中国500强这样的大型企业，合同管理的难度则就呈指数级上升态势了——每年数量动辄千万级别的复杂合同，涉及到的商务金额高达数百亿，仅仅是合同风险保证金就高达数十亿美元，合同管理团队多达几百人。一份商务合同从资信调查、商务谈判、条款拟定，再到审查会签、审批签署、备案执行、变更、归档，一套合同管理流程走完，其背后往往需要多个团队几十名员工共同协作完成。

能不能用AI来提升合同管理的效率呢？华为公司用自己的AI实践提交了一份教科书级别的答卷。

合同管理危机重重，AI来做“神助攻”

不妨先来看看华为AI帮助合同管理做了什么：某国的无线网络项目中细分了十几个小项目，需要华为的商务经理统一对接，第二天该国客户就要求进行详细的商务谈判，这也就意味着华为商务经理只有一晚上的时间来审核拟定出十几份合同，其中包含了上千页的文档近百万字，然后再将这些文档提交到内部评审流程并通过，这显然是凭一己之力难以完成的任务。然而通过华为AI合同管理中的风险识别功能，商务经理在10分钟内就扫描了上千份文档，识别出90%以上的关键风险，然后评审团队针对这些风险迅速审核，很快就一次性通过审批，确保了合同的质量，更是节省了商务合作的时间。

从另一个角度来看，华为之所以在探索AI赋能合同管理方面如此积极，其实也源于自身对于合同管理智能化的迫切需求。在2020年上半年，华为公司实现销售收入4540亿元人民币，支撑起这累累业绩的是千万级的合同量，仅是合同语言就有30多种，覆盖全球180多个国家。更关键的是，在华为对接的2000多家重要客户里，每一家客户往往都有自己的合同模板，华为合同风险更是遍布在300多个应用场景中，仅仅是风险准备金就高达十亿美金。

不难想见，华为日常对外商务活动中，关于合同查询定位难，合同风险场景多且识别困难，条款场景多解读难度大，客户模板多解读难等诸多挑战如影随形，一着不慎不仅会爆发交易风险，还会伤害华为与商业伙伴的合作关系，进而影响到利润增长和市场竞争力。面临如此大体量、多风险、多国家、多客户、多语言的复杂合同管理，素以“技术流”擅长的华为公司最先想到的就是运用AI技术来提升合同质量，规避合同风险，提高处理效率。

在华为流程IT合同管理产品经理张锋看来，AI带来的业务价值是显而易见的，从容赋能合同管理六大场景：一是风险识别，通过AI可以智能识别出近200个风险点，100%规避；二是质量度量，AI支撑评审一次通过率达90%，能够有效降低合同风险敞口60%；三是查询与检索，通过对关键条款的搜索定位，规避了风险，覆盖率和准确率都达到100%；四是相似推荐，能够在秒级内推荐历史风险、相似合同、相似条款、历史评审意见，准确率高于90%；五是智能填写，90%合同字段实现了自动录入，准确率高达95%，秒级录入极大节省了人力和时间成本；六是签审一致比对，可准确高效地实现多语种、多模板文档比对，规避签前与签后合同不一致的风险。

围绕业务靶心基于AI三要素构建核心能力

产品AI能力构建层级示意图

要用AI来化解合同管理挑战，最核心的是要围绕合同管理的不同业务场景构建不同的AI能力，通过数据、算法、算力三要素来持续解决业务问题。华为打造的AI框架分为三层结构：

最底层是核心数据库，主要涉及到四个数据库的管理，这一步尤其关键，因为只有通过数据获取、清理、标注，并不断提升数据的质量，才能为合同AI能力提供数据基础。华为用了近一年的时间，储存了500T的数据，结构化入库3000万份文档，标注了2万多份历史合同和50多万份风险条款，最终汇聚成合同库、条款库、风险库、规则库四大数据库。

中间层是中台服务，通过一些智能化的服务去支撑场景的特性实现。例如文档解析、智能化搜索、风险智能识别、文档对比、推荐、文档转换等能力。这些能力的背后是华为AI核心算法在发挥作用。以智能化搜索为例，华为先在结构化数据和非结构化数据之上建立索引，包括语义索引和倒序索引，然后再进行搜索词分析、检索、匹配、输出，这个过程中就需要通过AI算法来多维度、多尺度地提升搜索和相似推荐算法的准确性。

最上层则聚焦于场景，目前华为AI覆盖了20余个核心场景，可以实现智能搜索、相似推荐，合同风险识别、合同质量度量、文档转换、条款解析等众多智能化应用，这也是AI能力从技术到产品再到应用的完美实践。

合同条款解析及风险识别算法模型示意

搜索及相似合同/条款推荐算法模型示意

华为搭建的这套AI架构其实说易行难，中间更是克服了重重困难，以合同数据的结构化这个环节来举例：合同从PDF转化到Word看似简单，事实上8000多万份合同转化耗时半年之久。转化完成后，如果是结构化的数据识别还比较准确，但语义类的数据解析起来就困难重重，例如描述类的审计条款，不同的场景描述语言不一样，准确率很低。后来华为通过规则引擎+算法优化，实现语义分析，然后再将Word转化回PDF，两边做匹配、做比对、做差异的分析，接下来再调优算法，这才仅仅是实现风险识别的第一步。

不仅如此，在华为AI赋能合同管理的整个过程中，AI真实需求场景挖掘也成为非常具有挑战性的工作。例如华为流程IT合同管理产品团队就曾经花不少精力研发了历史合同推荐功能，华为业务线商务经理在合同草案阶段可以通过一键推荐功能快速获得历史合同模板。然而，在真实业务场景中，团队发现这个功能在此场景下有些鸡肋，原因就在于商务人员在面对长期合作客户时，往往对历史合同模板都非常熟悉，历史合同推荐虽然是AI应用的一大功能，但在此场景下实用性不佳。后来，开发团队与一线商务人员进一步沟通讨论，发现在华为内部合同评审决策时，这个推荐功能比较受欢迎，它可以让评审人员快速获取到曾经审核过哪些类似的合同、风险及当时的评审决策意见，作为当前合同在评审决策时的参考，可清楚知道哪些类似的合同风险条款应当规避，快速给出专业周密的评审意见，极大地缩短了评审周期，并提升了评审决策质量。

合同智能管理：质量有保证、风险可规避、效率有保

经过两年的不断打磨优化，如今华为合同智能管理解决方案已经被广泛用于华为内部，即便是千万级体量，也能从容应对。

在一次海外5G项目谈判中，经过多轮谈判，客户最终新增了20多条新条款，并且要求不同合同条款打包谈判，这给华为的商务经理带来非常大的压力。他需要判断出这些条款被替换之后是否存在风险，哪些条款综合评判后对自己是不利的，需要审慎待之。再加上时间紧迫，场景复杂，短时间之内要准确评估出合同的风险难度可想而知。

最后还是华为AI的合同360°体检大显身手，它从合同利润、合同风险、合同效率三个维度进行综合打分，全方位数字化度量合同质量。商务人员不仅能够快速了解出当前合同在历史所有交付项目里面的情况比对，还可以看到AI系统标注出不同颜色的风险条目，以及一张与历史的客户群、项目、全球类似合同比对的柱状图。有了这个功能，华为的商务人员即使面临再复杂的谈判场景也不再担忧了。

合同360体检功能产品模型示意

再看看合同审查环节，过去20多人的工作组耗时三个月才能完成150单合同的审查，检查出问题合同为3单，效率非常低。如今，工作组5分钟就可以筛查合同12362单，发现疑似问题合同177单，确认问题合同4单。不仅如此，在合同检索功能中，单日通过“合同检索”服务扫描全球20万+存量合同，涉及 3000万页文本，涉及到不可抗力的合同条款，几秒钟内就能检索出8000多份合同，支撑了业务快速制定策略。

合同查询产品模型示意

目前华为正在进一步打磨这款合同智能管理产品，努力提升风险识别率并智能识别更多风险点，提升评审通过率，在合同智能填写方面和合同管理相关作业效率方面继续提升。未来还将探究更多AI应用场景如合同智能生成，持续AI算法演进,不断将AI能力带入合同价值流，确保合同“质量有保证、风险可规避、效率有保障” 。

智能填写产品模型示意

由内及外的AI使能路线

2020年，在“新基建”落地过程中，新一轮科技革命与产业变革热潮已经悄然来临。当人们纷纷开始拥抱数字世界，变革重要驱动力之一的人工智能（AI）技术开始崭露锋芒，为越来越多的场景注入创新活力。而华为公司凭借着立体AI架构，可以为数字化转型中的用户提供从硬件、算法、产品、网络到云服务、运营运维的全栈AI部署和应用。

当数字化转型中的用户困惑于如何利用AI、5G、大数据这些技术为自己业务赋能时，华为“由内及外”的智能使能路线往往更受用户欢迎。因为在“自己造的降落伞自己跳”的原则下，绝大多数华为智能解决方案在推向市场之前，就已经在华为内部经过千锤百炼的打磨优化了。在华为内部更严苛的应用环境中，解决方案不仅好用易用，更实用。更重要的是，用户看到的是已经被实践证明是成功且有效的AI解决方案。这也正是华为智能解决方案能够广受市场欢迎的一大秘籍。

据透露，合同智能管理解决方案未来很可能不再局限于华为内部应用，也计划对外推出服务。尤其是电信、金融、保险等这些大型行业客户，在合同管理方面和华为都会面临类似的境遇，华为成熟的合同智能管理解决方案可以帮助他们更轻松地畅享AI红利。

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