行业洞察｜构建基于大语言模型的银行业合同风险管理新范式

从数字自动化到生成式智能

随着生成式AI，特别是大型语言模型（Large Language Models，简称LLMs）技术的飞速发展与成熟，银行业正迎来合同风险管理的范式转变。这不仅是一次技术的增量升级，更是一场将银行业合同管理从“数字自动化”推向“全面智能化”的焕新升级。

这场升级的核心在于：彻底颠覆传统AI技术应用早期的自然语言处理（NLP）模型通过大量、精细标注的语料数据进行训练的模式，LLMs通过在海量、多样化的文本数据上进行预训练，获得了对人类语言、语法结构、上下文逻辑乃至世界知识的深度理解能力。这种强大的泛化能力使其不再局限于预设的规则或狭隘的任务，而是能够进行“智能创造”—即生成全新的、高质量的文本内容，并提供前所未有的深度洞察。

这一升级从根本上重构了银行业合同管理智能化的顶层设计：其目标是推动银行从一个被动的、以文档为中心的管理模式，演进为一个主动的、以知识为驱动的风险决策体系。它将复杂合同文本中蕴含的知识从少数法律或数据专家的手中解放出来。一个由LLMs驱动、通过检索增强生成（RAG）架构落地的合同风险管理智能平台，能通过模型的泛化能力带来文本识别与提取精准度，并构建出融合银行风险偏好、个性化管理要求的多维度管理知识库。这意味着，系统不仅能回答“哪些与科技行业供应商签订的合同中包含数据隐私赔偿条款？”这类具体问题，更能深度理解非标、复杂条款，实现更全面、精准的风险洞察。

生成式AI革命：重塑合同管理的五大价值支柱

生成式AI的潜力，体现为对传统合同管理价值体系的全面重塑与深化。LLMs正在五个核心价值支柱上，实现从量变到质变的飞跃。

在数字化自动化时代，效率提升主要体现在工作流程的线上化和自动化，例如使用标准范本、线上审批流转等。这些改进是线性的，主要优化了既定流程的执行速度。

通过LLMs的加持，效率的提升呈现出复合效应。首先，LLMs能够基于业务人员输入的关键参数（如贷款类型、客户评级、担保方式），从条款库中“智能组装”生成高度定制化的合同初稿，或即时总结上百页的复杂合同，将原先数小时甚至数天的工作压缩至几分钟。更重要的是，每一次对于合同的交互都会被纳入知识库，成为新的知识供LLM学习，例如哪些条款在谈判中更容易被接受，哪些风险提示最为有效。这种知识的积累和智能反馈，使得系统愈发智能，未来的任务处理也因此变得更快、更精准，实现了效率的“复合式增长”。这不仅是速度和成本的优化，更是将银行的法律、合规和业务专家从繁琐的重复劳动中解放出来，使其能够专注于更具战略性的分析、创新和复杂问题解决，从而释放了宝贵的战略资源。

传统的合同风险管理依赖于人工审阅或基于关键词的规则引擎来识别已知风险条款，并通过接入结构化的外部数据源进行定期监控。这种模式是被动的，主要关注历史和当下已知的风险点。

LLMs则将风险感知提升至前瞻性和预测性的新高度。首先，LLMs凭借其深度语义理解能力，能够识别出非标条款中隐藏的、经验无法覆盖的潜在风险，而不仅仅是匹配已知的风险词库。此外，通过持续维护一个动态更新的知识库，该知识库整合了行内外的非结构化外部数据，如监管处罚、法院判例、历史争议等，实现从被动的“风险监控”转向主动的“风险预测”。例如，系统可以主动预警某个合同对手方因其所在行业出现负面舆情而可能导致的履约风险。更进一步，银行可以利用LLMs进行更具针对性的合同风险情景模拟，提出假设性问题并由基于合同知识库LLM生成回答，从而获得聚焦于合同文本本身的、更具前瞻性的风险洞察。

传统模式下，合规保障主要通过使用法务部门预先批准的合同范本和人工核对监管法规清单来实现。这种方式响应滞后，当新的法规或监管要求出台时，需要耗费大量人力去逐一排查和修改存量合同范本或合同审核要点，适应速度缓慢。

生成式AI赋予了合规管理的“动态适应”能力。系统能够持续抓取、理解并标签化监管机构发布的最新法规、指引和处罚案例。一旦有新的监管要求出现，LLMs可以在银行的存量在用合同库中进行扫描，定位到受影响的合同和具体条款，并生成修改建议或合规风险报告。这种能力使得银行的合规体系能够与快速变化的监管要求保持同步，改变了过去“亡羊补牢”式的被动合规模式。

此前，“智能审核”的核心功能是基于文本语义相似度的比对，即快速找出待审合同条款与示例风险条款的相似度。这虽然提高了比对效率，但并未提供决策支持，审核人员仍需自行判断差异条款的风险和影响。

LLMs重塑了智能审核的内涵，其核心技术不是对海量的风险条款进行训练学习，而是能够深度理解知识库中的审核要点和示例风险条款，提取风险条款的语义特征。凭借LLMs的泛化能力，能够精准识别出待审合同中与知识库风险点在法律逻辑和商业意图上相同、但表述方式各异的风险条款表述，提升了审核要点的泛化能力和准确性。更重要的是，当识别出风险后，系统不仅能标记风险条款，结合知识库内容阐述该条款的潜在影响，还能自动生成具体的修改建议及其法律或业务规则依据。这使得审核过程从一个被动的“风险发现”环节，转变为一个主动的“风险优化”过程，为法务和业务团队提供了具备风险洞察和可执行方案的智能解决方案。

传统的履约监控系统主要关注关键日期和明确义务的追踪，如付款截止日、续约通知日等。这是一种被动的、以风险规避为导向的管理方式。

生成式AI则将履约管理的目标从“风险规避”提升至“价值最大化”。通过深度解析合同条款，并与银行的业务运营系统、财务系统实时对接，LLMs能够主动监控复杂的履约条件，如基于销售额的阶梯式定价条款、与市场指数挂钩的费用调整机制等。这使得履约管理从一个后台的风险控制职能，转变为一个能够主动创造和保障商业价值的赋能中心。

架构蓝图：LLMs驱动的合同智能管理业务布局

要将生成式AI的潜力切实转化为合同风险管理业务价值，银行需要落地一套可执行的、面向未来的应用与技术架构。这套架构蓝图的核心思想是：以一个经过内容严谨、真实有效、动态更新的“企业级合同管理知识库”作为全系统的唯一事实来源；基于该知识库，构建一套覆盖合同全生命周期的集成应用套件；并在底层由多层次技术栈提供动力，确保所有AI输出的建议和判断都是有据可循、风险可控且可解释的。

合同起草知识库：这是合同生成的“结构与逻辑中心”，其核心是“原子化”的合同范本条款库。该库将标准条款、备选条款进行精细化拆解，并为每一条打上多维度元数据标签。

图：合同范本条款库：

合同审核知识库：是风险识别的“规则与案例中心”，为智能审核模块提供判断依据，也为LLMs提供实战经验，使其能识别出“规则之外”的潜在风险。

图：合同审核知识库

合同履约知识库：是履约监控的“情报与预警中心”，确保合同价值的最终实现。

图：合同履约知识库

这是一个主动风险监控助手，面向风险管理和合同经办部门。该Agent在合同生效后，“阅读”并理解合同全文，提取关键履约节点，并生成一个机器可读的监控计划，同时映射好需要对接获取数据的各系统API。Agent按照该计划，持续并自动地通过API从财务系统、项目管理系统、信贷系统等多个系统中获取业务运营数据，并与合同约定的条款进行数据计算分析，一旦发现数据与合同约定存在偏差或潜在违约趋势，Agent会立即进行风险评估，生成包含风险等级、条款依据和数据证据的结构化预警信息，并精准推送给相关经办人进行风险提示。

图：合同管理知识库与合同审核Agent示意图

合同管理的复杂知识体系，在技术实现上是“混合型”的，即“向量数据库+知识图谱”的混合架构：使用向量数据库存储合同范本、条款、法规、法条等语料，使其能够被高效地进行语义相似度检索；同时构建一个知识图谱，用以存储实体、规则和它们之间的“强逻辑关系”。

“内容感知”的文本分块：在知识入库的流程中，采用基于合同范本和法律文件结构的多层次文本分块策略。模型会首先识别合同类型、章节、条款、子项等多级结构，使得切分出的每一个知识“片段”都是一个逻辑完整、语义独立的单元，这将提升后续RAG检索的精准度，避免了因知识割裂导致的“上下文缺失”。

同时，为了保持知识图谱与向量数据库中知识的一致性，需要建立知识入库与版本控制流程。知识的更新（如涉诉案例案更新），需要先在知识图谱中定义其结构化关系，再同步更新向量数据库中的语义索引，确保“逻辑”与“语义”的同源性。

合同风险智能管理所构建的每一个Agent都是由多个子智能体组成的和任务驱动的。系统的技术关键在于设计一个能够指挥和调度这些“小团队”高效协作的中心任务编排引擎，并实现大小模型在其中的最佳协同。

在管理多个智能体之间的“状态”和“上下文”时，需要确保信息在复杂的调用链中不丢失、不失真。在实现时我们采用统一的“状态管理器”，每一个子任务的输入、输出和中间推理过程，都会被结构化地记录下来，形成“工作台账”。后续的Agent可以读取这个“台账”，以确保它们在工作时拥有完整的、一致的上下文信息。

合同风险管理智能化的实施路径

银行在推进智能化合同风险管理时，应摒弃技术驱动的模式，采纳“小步快跑、量入为出”的业务价值导向模式。

首先是组建一支由法务、合规、科技与业务专家构成的跨职能团队，精准选取一个痛点业务场景（如“信息科技采购的非标合同”等）作为试点，并设定可量化的业务目标。

其次是整合这个团队的知识，启动“合同管理知识库”的建设，系统性地梳理整合内外部法规、风险政策与合同范本等，同步搭建支持私有化部署的技术基座，为上层智能应用的开发备好“高质量数据库”。

然后是遵循敏捷迭代与“人机同行”的原则推动实施。从某几个高频合同类型和应用场景（如合同预审）切入，将Agent定位为业务的“智能助理”，在低风险容忍度的环节引入人工复核，逐步建立信任并形成持续优化的反馈闭环。在实施时需要选择并构建统一的Agent开发平台，Agent试点成功并验证价值后，再将智能化能力稳步推广至更多合同类型和管理节点。

最后，项目的最终成功并非技术的上线，而是将“知识运营”和“人机协同”内化为银行合同风险管理的常态化核心能力，通过建立起一支能够持续维护和进化知识库的专业团队让银行合同风险管理Agent运行起来。