在 OpenAI 把合約變成可搜尋的資料

此文章為 OpenAI 系列之一，探討 OpenAI 如何利用自家技術構建公司解決方案。

每一筆企業交易都會有一份已簽署的合約。每一份都有起始日期、計費條款、續訂條款。

一開始，這個流程還可應付：逐行閱讀、重新輸入到試算表中，然後繼續下一個。但當數量增加了一倍又一倍時，這種手動方式就行不通了。

「在不到六個月的時間裡，團隊每月查看的合約數量從數百份增加到一千多份。然而我們卻只多聘了一位新成員。很明顯，這個流程無法擴大規模，」人工智能工程師 Wei An Lee 說道。

我們並未投入更多人力來解決這個問題，而是由我們的財務和工程團隊建立了一個合約資料智能代理。設計原則很簡單：去除合約檢查中的重複工作，同時讓專家保留完整的控制權。

這個智能代理分三個步驟運作：

• 提取資料：PDF檔案、掃描副本、甚至是有手寫編輯標記的手機照片。原本分散且不一致的數十個檔案，現在都匯入同一條資料管道中。
• 透過提示詞進行推論：透過檢索強化提示詞,系統能將合約轉換成結構化資料。它不會把成千上百頁的內容全都丟進情景中；它只提取相關的部分進行推理，並展示其思考過程。
• 檢查：財務專家檢查結構化輸出，其中包含任何非標準術語的註釋和參考資料。智能代理會標示出異常之處；接著由人工介入檢查。

輸出的是一個資料集，可立即用於各種財務工作流程。過去需要耗費數小時才能完成的任務，如今一夜之間就能完成，而且已標註好、隨時可供驗證。專家仍有參與其中，但他們的職責已經從手動輸入改為作出判斷。

這個設計讓人覺得更加可靠：專業人士能取得有系統、經推理的資料，但最終結果仍由他們的專業知識決定。

結果：

• 更快的回覆時間。檢查時間縮短一半，隔夜即可完成。
• 更強的處理能力。處理數千份合約，無需按比例增加人手。
• 更聰明的語境。對非標準用語進行標記，並提供推理結果和參考文獻。
• 可查詢的結果。資料倉庫中的表格式輸出讓資料分析變得更加容易。

每一次的人工反饋循環都使智能代理更臻完善，讓每次檢查都更迅速且更準確。

「這是我們能跟上 OpenAI 擴充規模的唯一方式。」Wei An 說。「沒有它，你的團隊就必須跟著合約數量線性成長。這讓我們能在處理極速成長的同時，維持團隊的精簡架構。」

該架構現已支援採購、合規作業，甚至月底結算。同樣的原則適用：將例行工作自動化，讓人負責判斷。 

工程師將其描述為「手動工作已完成」，而非取代決策。財務團隊仍然撰寫數字背後的故事；這個智能代理確保他們不用整天做費力的工作。

起初用於修正合約的方法，如今已演變為財務行業上全新的工作方式。資料解析會在夜間執行。專業人員則專注於分析與策略。領導者能信心十足地隨著成長擴充規模，而無須同步增加團隊人數。

合約資料智能代理是一個藍圖，展示人工智能可以如何負責任地轉型受監管的高風險工作。這展示了專家與智能系統共同工作時所創造的可能性：更大的效益、更可靠的成果，以及將更多時間投放在最重要的事情上。