幂律智能联合创始人石玏从合同场景出发，分享数据业务化、知识AI化、风险管理动态闭环，以及MeFlow Agent如何真正进入企业业务流程。

各位领导、各位老师，大家好。

非常感谢赛尼尔提供这次交流机会。“十五五”法治央企建设、穿透式监管、合规管理，以及 AI 技术演进带来的人机协作变化，正在成为企业法务关注的重要议题。今年以来，1号文、2号文、15号文陆续出台，46号令也已正式施行。这些文件各有侧重，却共同释放出一个清晰信号：穿透式监管正在成为央企治理的重要主线。

从“十一五”到“十四五”，央企已经逐步完成合规、风控、内控等治理框架的搭建，也走过了管理制度化、制度流程化、流程信息化的建设过程。进入“十五五”，摆在企业面前的任务，已经从“有没有治理框架”进一步转向“治理框架能不能真正进入经营业务”。

接下来，我想从法律科技实践的角度，分享一个更具体的问题：在穿透式监管的要求下，如何以合同为切口，通过AI把上层治理规则与一线经营业务连接起来？

这也是今天分享的主题——穿透式监管与AI落地。

在我看来，问题的关键已经不再是“AI能不能审合同”，而是AI能不能理解企业自己的制度和业务，进入日常流程继续执行任务，并在真实使用中持续发挥作用。

企业法务工作大体可以分为两类。一类是日常经营中的法务工作，包括合同、招采、知识产权、争议解决等，离业务最近，数据量大、流程长；另一类是管理型工作，包括合规、风控、内控和审计，更多体现治理要求，强调制度、标准、责任和监督。穿透式监管要进一步解决的，就是如何把二者真正连接起来，让上层治理要求进入具体经营业务。

这种连接，不能只停留在制度文件或者管理报表中，而要落实到业务发生的具体环节中，让制度和规则与经营活动同步运行。因此，穿透式监管要打通的不只是组织层级，更是治理规则、业务流程和经营数据之间的连接。

要想实现这种连接，接下来需要重点推进两个方面的建设：一是数据的业务化，让系统中的数据真正反映业务、支撑管理；二是知识的AI化，让企业积累的制度规则和风控经验，转化为AI能够理解和执行的标准。

合同是法务智能化非常合适的切口。一份合同从起草、审查、审批、签署到履约归档，贯穿多个经营环节，一头连接具体业务，一头连接企业的治理要求。

传统合同系统记录了合同主体、金额、类型、履约情况和风险信息等大量字段。但如果这些字段只是静态地存放在系统中，它们还只是“系统字段”，并不能直接产生管理价值。所谓“数据的业务化”，就是把字段重新放回业务场景，与全级次、全链路、全过程、全要素的管理要求相对应，并与组织穿透、业务穿透、数据穿透、责任穿透和风险穿透建立联系。这样，管理者看到的就不再是分散的数据，而是合同背后的业务过程、责任关系和风险状态。

AI可以进一步提高这些数据的处理效率。例如，业务人员提交合同时，原本需要手动填写的二三十个字段，可以由AI从合同文本中自动识别和填写；管理者也可以直接提出业务问题，由AI调用相关数据完成统计分析并生成结果。

因此，数据的业务化，不是简单增加数据量，而是让数据能够反映业务、对应治理要求，并真正服务于风险识别和经营决策。

不过，数据解决的是AI“看见什么”的问题。要让AI进一步判断风险、理解制度，还要解决它“依据什么作出判断”的问题。这就进入了第二条路径——知识的AI化。

如果说数据的业务化是让AI看见业务，那么知识的AI化就是让AI知道应当依据什么标准理解业务、识别风险并采取行动。

过去，企业在合规、风控和内控建设过程中积累了大量法律法规、管理制度、合同范本、审查意见、巡视巡察整改要求以及历史合同，这些内容构成了企业重要的知识资产。但这些文件即使已经实现电子化，也不意味着AI能够直接理解和使用。

从2017年成立至今，幂律智能一直围绕AI与法律工作的结合持续迭代，也在服务数百家企业的过程中，积累了大量央国企和上市公司的实践经验。我们的目标始终很明确：一是让AI穿透风险，二是让法务价值倍增。今年1月出台的2号文也进一步提出，要运用智能审查和新型人机协作模式，对签约对象、合同标的、履约安排、资金结算等内容进行监测分析，防范重大瑕疵和风险。

但真正的智能审查，并不只是让AI标注合同中的高、中、低风险，再生成修改意见。而是，要让AI按照企业自己的要求完成审查，需要实现两次关键转化。

第一层转化，是把企业已有的制度和知识转化为可以执行的审查标准。企业需要解析法律法规、内部制度、合同范本、整改意见和历史合同，把其中的原则性要求转化为对应具体业务场景和合同条款的风险审查知识点。

例如，一项制度要求加强履约风险管理，AI需要进一步将其拆解为签约对象是否符合要求、交付和验收标准是否明确、付款节点是否与履约进度匹配等具体审查事项。

这一过程，本质上是把制度业务化、把管理措施业务化，让AI使用的不是一套通用规则，而是符合企业自身制度和业务特点的组织标准。

第二层转化，是把真实使用中产生的反馈转化为知识迭代。企业的业务、合同类型和风险都在不断变化，审查标准也不能一成不变。AI的风险判断是否准确、业务人员是否接受、法务人员进行了哪些修改，都可以反过来修正原有规则。

由此，企业可以从依靠人工集中整理经验，逐步转向由真实使用驱动知识沉淀。即使尚未完成全面的经验梳理，也可以先启动应用，再通过持续使用形成符合自身要求的风险审查清单。

当制度能够被解析、标准能够被执行、经验能够持续更新，AI才能按照企业自己的标准识别风险。但风险被识别出来，只是管理的起点。审查结果如何进入后续处理，整改情况如何持续跟踪，处理经验又如何反向优化审查标准，还需要一套完整的风险管理动态闭环。

智能审查解决的是“发现风险”的问题，但发现风险并不等于风险已经得到管理。风险被识别出来以后，还需要进入任务派发、整改处理和结果跟踪，才能真正形成管理闭环。

首先，系统从合同文本以及审查、审批、签署和履约等环节持续采集风险数据；随后，AI依据企业的审查标准进行分析，对可能存在的问题形成预警；风险被确认后，系统将需要处理的事项派发给相应人员，并继续跟踪整改进度和处理结果。

例如，AI在合同中发现付款节点与交付、验收安排不匹配，可以自动识别相关条款并形成风险提示。经过法务人员确认后，系统将修改任务派发给合同经办人，并持续跟踪条款是否完成调整、风险是否得到处理。

处理过程中产生的修改意见、业务反馈和复核结果，还可以重新进入企业的风险规则和审查标准，用于优化后续判断。这样，风险识别、任务处理、整改跟踪和知识更新便被连接起来。

动态闭环带来的价值不只是提高一次合同审查的效率，更重要的是让企业逐步实现资金流向可追溯、经营活动可监测、风险问题可预警。

要让这套闭环持续运行，AI 就不能只停留在风险分析和意见生成上，还需要进入系统、调用数据并执行具体任务。这也意味着，AI 的角色正在从“对话式 AI”走向“干活式 AI”。

要让动态闭环真正运行起来，企业需要的不只是一个智能审查工具，而是一套既能支撑穿透式监管，又能赋能一线业务的合同全生命周期管理系统。在幂律智能的实践中，这套系统就是MeFlow，而推动AI从“回答问题”走向“执行任务”的核心载体，则是Agent。

我们通常用“大脑、眼睛和双手”来理解：大脑负责理解企业规则、判断任务并规划执行步骤；眼睛负责感知合同文本、系统页面、业务流程和历史信息；双手负责调用工具、填写内容并推动任务向下执行。三者结合，Agent才能在理解业务上下文的基础上自主完成具体工作，并贯穿合同提交、审查、签署、履约和经营分析等环节。

在合同提交环节，业务人员过去往往需要手动填写二三十个字段。现在，Agent 可以读取合同文本，自动识别合同主体、金额、类型等信息，完成字段填写和相应的页面操作，将非结构化的合同内容转化为可以被系统持续使用的业务数据。

在合同履约环节，付款、交付、验收等事项通常分散在不同条款和合同版本中。Agent 可以自动提取相关履约事项，创建对应任务，并结合风险指标进行后续预警和跟踪，让合同签署后的履约风险得到持续管理。

在经营分析环节，管理者也不再完全依赖预先开发的固定报表。过去，针对不同用户或者总经理办公会的不同需求，往往需要重新整理数据和制作表格；现在，用户只需要直接提出问题。

例如：“最近三个月已经提交审批、但还没有完成用印的合同有哪些？”Agent 可以理解这一业务需求，调用系统中的相关数据，完成查询、统计和分析，并生成相应看板，为经营决策提供实时支持。

这些场景背后，反映的是企业法务系统的变化。

第一，系统正在从静态走向动态。过去的字段、流程和报表相对固定；现在，业务需求不断变化，知识标准持续更新，Agent可以根据具体任务动态调用数据和系统能力。

第二，系统正在从“人学习如何操作”，走向“Agent帮助人完成工作”。用户不再需要记住复杂的页面和操作步骤，只需要说明目标，Agent就可以理解任务、规划步骤并推动执行。

这就是干活式AI的核心：AI不再只是给出答案，而是通过Agent获得感知、规划和执行能力，真正进入合同全生命周期，推动风险管理从人防走向技防、从模糊走向精准、从抽样检查走向全量监测。

当Agent真正进入业务流程，发生变化的不只是系统，也包括法务人员的工作方式。过去，法务人员需要投入大量时间进行信息查找、条款比对、风险标注和流程跟踪。随着这些重复、连续和规模化的工作逐步由AI承担，法务人员可以把更多精力投入复杂判断、业务协同和解决方案设计。

新的分工可以概括为：AI先完成数据处理、规则比对、风险识别和任务执行，法务人员则负责专业判断、标准建设和结果确认，并进一步回答一个更有价值的问题——在合规的前提下，怎样才能行。

因此，AI带来的并不是对法务岗位的简单替代，而是人机协作流程的重新设计。法务的角色也将从风险的最后把关者，进一步转向业务决策的参与者和解决方案的提供者。

进入“十五五”，企业法务智能化真正需要解决的，不只是如何用AI审查一份合同，而是如何通过数据的业务化、知识的AI化和Agent的流程执行能力，把治理要求、经营业务和风险管理真正连接起来。

这也是幂律智能持续实践的方向：让AI穿透风险，让法务价值倍增。