OpenAI 將合約內容轉換成可搜尋的資料

本文是我們系列文章中的一篇，分享 OpenAI 如何運用自家技術開發解決方案。

每筆企業交易都須簽署合約，上面會載明開始日期、計費條款和續約規定。

起初，一切都還在掌控範圍之內：逐行閱讀、重新輸入試算表中，然後執行後續工作。但隨著數量不斷翻倍，這種人工處理方式不再可行。

AI 工程師 Wei An Lee 表示：「不到六個月，團隊每月須審閱的合約數量，就從數百份增加至逾千份，然而我們只增聘了一位同仁。很顯然，這套流程根本無法應付暴增的工作量。」

財務與工程團隊並未以增加人力來解決這個問題，而是選擇打造一款合約資料智慧體。設計原則相當單純：去除合約審閱流程中的重複性工作，並確保專家仍可全面掌控。

這款智慧體的運作流程分為三個步驟：

• 匯入資料：無論是 PDF、掃描檔，甚至是帶有手寫標示內容的手機照片都能匯入。以往格式不一致的零散檔案，如今都能集中透過一個流程處理。
• 透過提示進行推理：系統利用檢索增強提示 (retrieval-augmented prompting)，將合約解析成結構化資料。並非把數千頁內容原封不動匯入，而是提取相關內容、進行推理，並展示推理過程。
• 審閱：財務專家會審閱結構化輸出資料，包含系統針對任何非標準條款附上的註解和參考依據。智慧體會自動標記異常部分，然後交由人工審閱。

系統會輸出一組資料集，可立即應用在財務工作流程中，以往須耗費數小時完成的工作，如今可在隔天完工，還附上完整註解且可供驗證。專家仍參與審閱流程，不過職責從手動輸入資料轉變為專業判斷。

這樣的設計讓審閱者更有把握：專業人員可取得大規模、結構化且有推理依據的資料，但最終結果還是取決於他們的專業判斷。

結果：

• 更迅速的處理週期。審閱時間減半，隔天就能交付成果。
• 更高的作業產能。人力無需增加就能處理數千份合約。
• 更聰明的脈絡分析。自動標記非標準條款，並附上推理過程和參考依據。
• 可查詢的結果。將輸出結果以表格形式儲存在資料倉儲中，分析資料更輕鬆方便。

每一輪的真人回饋都能讓智慧體不斷改善，進而提升審閱速度和準確度。

Wei An 表示：「唯有透過這種方式，我們才能跟上 OpenAI 的成長腳步。如果沒有這款智慧體，團隊就得隨著合約數量增加補充對等的人力。它讓我們團隊在維持精簡規模的同時，順利消化急速暴增的工作量。」

這套架構現在也應用在採購、法規遵循，甚至是月底結算作業。原則維持不變：將重複性質工作自動化，專業判斷則交給真人處理。 

工程師形容智慧體的工作是「自動包辦人工作業」，而不是取代人類的判斷與決策角色。詮釋數據的工作仍由財務團隊負責；智慧體的任務是確保他們不必耗費大量時間處理繁瑣的庶務。

最初為了解決合約工作量問題提出的解方，如今成為財務工作的全新模式。資料解析一夜就能完成。專業人員可以專注處理分析和策略工作。領導者則能安心擴展業務，不必同步擴大團隊規模。

合約資料智慧體提供了一個範例，展現 AI 如何在受監管的高風險領域中，負責任地推動工作模式轉型。此外，也證明了專家與智慧系統合作帶來的可能性：提高槓桿效益、增加信心，以及把更多時間投入在最重要的事務上。