业务问题
合同与标书等文档篇幅长、结构复杂，人工审核耗时且容易遗漏关键条款。
审核标准依赖个人经验，结论难以统一，过程不可追踪。
历史审核结果无法沉淀，同类问题反复出现。
解决方案
通过 OCR 与版面分析将扫描件、PDF 文档结构化，提取关键字段与条款。
基于大模型理解条款语义，结合可配置的审核规则引擎自动校验。
机器预审 + 人工复核的双层流程，每条结论可追溯到原文位置。
审核记录沉淀为规则库，持续优化审核口径。
AI 如何进入审核流程
让 AI 负责预审，让业务人员保留最终判断
项目重点不是让模型替代审核人员，而是把文档理解、规则校验、人工复核和结果留痕组织成一条可信的审核链路。
- 业务目标
- 减少重复阅读与遗漏，让审核口径更一致。
- 职责边界
- AI 输出风险提示和依据，不代替授权人员作最终结论。
- 验证方式
- 使用真实文档样本，分别检查字段提取、规则命中和结论依据。
- 01
职责边界
先定义哪些内容可以自动提取和预审，哪些结论必须由审核人员确认。
关键结论保留确认人、处理状态和修改记录。
- 02
认知依据
将版面、段落、字段和条款转换为可定位的信息，再结合审核规则理解当前文档。
回答和风险项能够回到对应原文位置。
- 03
结果评估
分别判断信息是否完整、规则是否命中、结论是否具有足够依据，不把一次模型输出直接当成事实。
缺失字段、规则冲突和低可信结果进入待确认队列。
- 04
审核交互
原文、识别结果、规则依据和处理动作同屏呈现，审核人员可以修正而不是重新整理整份文档。
每次修正都保留前后结果和操作记录。
- 05
经验沉淀
经人工确认的审核结果用于维护规则和知识内容，未经确认的对话不直接进入正式知识。
知识更新有版本、有发布边界。
- 06
信任机制
通过权限、来源引用、人工复核和操作留痕，让系统结论可以检查、解释和追责。
AI 不确定时明确交回人工，不编造确定答案。
项目画面
系统界面与效果
核心能力
这些能力在项目中被实际使用，也可复用到相似业务场景中。
文档结构化提取
大模型语义理解
规则引擎校验
人机协同复核
交付与运行保障
流程与权限清晰
关键操作、角色权限和业务状态都有明确边界。
数据可查可追溯
重要数据、处理记录和异常结果能够回查。
支持系统衔接
结合现有系统和数据情况设计对接与迁移方式。
便于长期维护
交付必要的使用、部署和维护资料，支持持续迭代。
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