AI+法律：用ERNIE-Bot解析合同条款，识别风险点
在中国，随着经济的飞速发展，合同的重要性日益凸显。然而，面对海量的合同文本，人工审查不仅耗时耗力，还容易因经验不足或疏忽而遗漏关键信息和潜在风险。近年来，人工智能（AI）在法律领域的应用逐渐成为热点，尤其是大型语言模型（LLMs）在文本理解和信息提取方面的强大能力，为合同审查带来了新的可能性。
百度推出的ERNIE-Bot（文心一言）作为国内领先的大型语言模型，凭借其强大的中文理解能力和多领域知识，在解析复杂文本方面表现出色。本文将探讨如何利用ERNIE-Bot来解析合同条款，识别其中的风险点，并提供相关的代码示例，展示AI在法律领域的实际应用潜力。
一、 AI赋能法律，合同审查的新篇章
传统的合同审查往往依赖于律师的经验和对法律条文的熟悉程度。这其中包含以下挑战：
效率低下: 审阅一份冗长的合同可能需要数小时甚至数天。
一致性难保: 不同审查者对同一条款的理解和判断可能存在差异。
知识更新滞后: 法律法规和司法解释不断更新，律师需要持续学习。
成本高昂: 专业的法律服务 M 往往价格不菲。
AI，特别是LLMs，可以通过以下方式弥补这些不足：
自动化提取关键信息: 自动识别合同中的主体、标的、金额、期限、违约责任等核心要素。
识别潜在风险: 基于模型对法律条文和常见风险模式的学习，主动发现可能对一方不公平或存在法律风险的条款。
提高审查效率和一致性: 快速处理大量文本，并提供标准化的风险评估。
二、 ERNIE-Bot在合同条款解析中的优势
ERNIE-Bot（文心一言）基于ERNIE 3.0/4.0架构，在海量中文数据上进行了预训练，并在多项中文NLP任务上取得了领先成果。其在合同解析方面的优势主要体现在：
强大的中文理解能力: 能够理解法律文本中特有的专业术语、长句结构和逻辑关系。
丰富的法律领域知识: 模型在预训练过程中接触了大量的中文法律文本，对其有一定程度的“理解”。
灵活的Prompt工程: 通过精心设计的Prompt，可以引导ERNIE-Bot完成特定的合同解析和风险识别任务。
易于集成: 提供了API接口，可以方便地与其他法律工具或业务流程集成。
三、 解析合同条款，识别风险点：实战代码示例
我们将以一个简化的合同条款为例，展示如何利用ERNIE-Bot（假设我们通过其SDK或API进行调用）来提取关键信息和识别风险。
场景假设：
我们有一个简化的《服务协议》的“违约责任”条款。
我们希望ERNIE-Bot能够：
识别各方（甲方、乙方）的违约情形。
提取违约的后果（如支付违约金、赔偿损失）。
识别可能存在的不公平或风险性条款。
技术栈准备：
ERNIE-Bot API/SDK: 您需要获取百度云ERNIE-Bot的API密钥和相关SDK（这里用Python作为示例）。
Python: 用于编写脚本调用API。
示例合同条款：
<TEXT>
第九条 违约责任
9.1 甲方如未按合同约定付款，每逾期一日，应按合同总金额的千分之一向乙方支付违约金。逾期超过十五日，乙方有权解除合同，并要求甲方赔偿因此造成的一切损失。
9.2 任何一方未能履行本合同项下的任何义务，或者违反本合同的任何条款，均构成违约。
9.3 乙方如未能按时交付符合本合同约定的服务，每逾期一日，应向甲方退还本合同总金额的千分之零点五作为违约金。但若逾期超过三十日，甲方有权解除合同。
9.4 双方约定，若因一方违约导致对方产生诉讼或仲裁费用，该费用由违约方承担。
9.5 任何一方因不可抗力原因未能履行本合同的，不视为违约，但应及时通知对方。
Python 代码实现：
首先，确保您已安装ERNIE-Bot SDK。如果尚未安装，可以使用pip：
<BASH>
pip install ernie-bot-sdk
然后，您需要从百度云获取API Key和Secret Key，并进行配置。
<PYTHON>
import ernie_bot_sdk
import os
# 假设 API_KEY 和 SECRET_KEY 通过环境变量配置，或者直接在此处设置
# os.environ["ERNIE_BOT_CLIENT_ID"] = "YOUR_CLIENT_ID"
# os.environ["ERNIE_BOT_CLIENT_SECRET"] = "YOUR_CLIENT_SECRET"
try:
ernie_bot_sdk.init("YOUR_CLIENT_ID", "YOUR_CLIENT_SECRET") # 替换为你自己的Client ID和Secret
except Exception as e:
print(f"ERNIE Bot SDK 初始化失败: {e}")
print("请确保 ERNIE_BOT_CLIENT_ID 和 ERNIE_BOT_CLIENT_SECRET 环境变量已正确设置，或直接传递。")
exit()
def parse_contract_clause_with_ernie(clause_text: str):
"""
使用 ERNIE-Bot 解析合同条款，提取关键信息和识别风险点。
Args:
clause_text: 需要解析的合同条款文本。
Returns:
包含解析结果的字典，或None如果解析失败。
"""
# 构建 Prompt
# Prompt的设计是关键，需要清晰地告诉模型任务目标，包括需要提取的信息和需要关注的风险点。
prompt_template = f"""
请分析以下合同条款，提取出关键信息并识别潜在的风险点。
输出应包含以下部分：
1. **风险点分析:** 列出该条款可能存在的法律风险、对双方义务的影响，以及是否有不公平条款。
2. **关键信息提取:**
* **甲方违约情形:** 哪些行为属于甲方的违约。
* **甲方违约责任/后果:** 甲方违约时应承担的义务（如违约金比例、金额、赔偿、合同解除权等）。
* **乙方违约情形:** 哪些行为属于乙方的违约。
* **乙方违约责任/后果:** 乙方违约时应承担的义务（如违约金比例、金额、赔偿、合同解除权等）。
* **其他重要约定:** 如不可抗力、费用承担等。
合同条款原文：
---
{clause_text}
---
请按照上述结构进行回答，并使用JSON格式输出。
"""
try:
# 调用 ERNIE-Bot API
# 您可以选择不同的ERNIE Bot模型，这里以ERNIE Bot 4.0为例
response = ernie_bot_sdk.ChatCompletion.create(
model="ernie_bot_4.0", # 或者 ernie_bot_3.0
messages=[{"role": "user", "content": prompt_template}],
temperature=0.1, # 较低的temperature以获得更稳定、事实性的输出
top_p=0.9,
# stream=False # 如果需要流式输出，可以设置为True
)
# 提取模型回复的内容
result_text = response["result"]
print(f"ERNIE-Bot原始回复:\n{result_text}\n")
# 尝试将回复解析为JSON
import json
try:
# LLM的回复可能不是完美的JSON，需要一些容错处理
# 找到 JSON 的开始和结束标记
json_start = result_text.find('{')
json_end = result_text.rfind('}')
if json_start != -1 and json_end != -1 and json_start < json_end:
json_output = json.loads(result_text[json_start:json_end+1])
return json_output
else:
print("警告：ERNIE-Bot返回的内容未能成功解析为JSON。")
return {"raw_response": result_text} # 返回原始文本，便于人工查看
except json.JSONDecodeError as e:
print(f"JSON解析错误: {e}")
print("尝试使用更宽松的解析方式...")
# 简单的容错：尝试移除可能干扰JSON解析的文本
cleaned_text = result_text.split("```json")[1].split("```")[0] if "```json" in result_text else result_text
try:
json_output = json.loads(cleaned_text)
return json_output
except Exception as e_clean:
print(f"清理后JSON解析也失败: {e_clean}")
return {"raw_response": result_text} # 依然返回原始文本
except Exception as e:
print(f"调用 ERNIE-Bot API 时发生错误: {e}")
return None
# --- 主执行部分 ---
if __name__ == "__main__":
contract_clause = """
第九条 违约责任
9.1 甲方如未按合同约定付款，每逾期一日，应按合同总金额的千分之一向乙方支付违约金。逾期超过十五日，乙方有权解除合同，并要求甲方赔偿因此造成的一切损失。
9.2 任何一方未能履行本合同项下的任何义务，或者违反本合同的任何条款，均构成违约。
9.3 乙方如未能按时交付符合本合同约定的服务，每逾期一日，应向甲方退还本合同总金额的千分之零点五作为违约金。但若逾期超过三十日，甲方有权解除合同。
9.4 双方约定，若因一方违约导致对方产生诉讼或仲裁费用，该费用由违约方承担。
9.5 任何一方因不可抗力原因未能履行本合同的，不视为违约，但应及时通知对方。
"""
parsed_data = parse_contract_clause_with_ernie(contract_clause)
if parsed_data:
print("\n--- 解析结果 ---")
# 格式化输出，使其更易读
print(json.dumps(parsed_data, indent=4, ensure_ascii=False))
# 进一步分析和风险点高亮
print("\n--- 风险点与关键信息概览 ---")
if "风险点分析" in parsed_data:
print(f"风险点分析:\n{parsed_data['风险点分析']}\n")
print("关键信息提取:")
if "甲方违约情形" in parsed_data and parsed_data['甲方违约情形']:
print(f"- 甲方违约情形: {', '.join(parsed_data['甲方违约情形']) }")
if "甲方违约责任/后果" in parsed_data and parsed_data['甲方违约责任/后果']:
for item in parsed_data['甲方违约责任/后果']:
print(f" - {item}")
if "乙方违约情形" in parsed_data and parsed_data['乙方违约情形']:
print(f"- 乙方违约情形: {', '.join(parsed_data['乙方违约情形']) }")
if "乙方违约责任/后果" in parsed_data and parsed_data['乙方违约责任/后果']:
for item in parsed_data['乙方违约责任/后果']:
print(f" - {item}")
if "其他重要约定" in parsed_data and parsed_data['其他重要约定']:
for item in parsed_data['其他重要约定']:
print(f"- 其他重要约定: {item}")
else:
print("合同条款解析失败。")
代码说明：
认证信息: ernie_bot_sdk.init(...) 用于初始化SDK，您需要替换为自己的百度云Client ID和Secret。最佳实践是通过环境变量或安全配置来管理这些敏感信息，而不是硬编码在代码中。
Prompt设计: Prompt是引导LLM行为的关键。我们设计了一个结构化的Prompt，明确要求ERNIE-Bot提取信息（违约情形、责任、其他约定）以及分析风险点，并指定输出格式为JSON。LLMs对结构化Prompt的响应更准确。
模型选择与参数:
model="ernie_bot_4.0": 选择ERNIE Bot 4.0模型，它通常比3.0性能更强。
temperature=0.1: LLM生成文本的“创造性”参数。较低的temperature（如0.1-0.3）会使输出更保守、更集中于已有信息，适合事实性提取；较高的值则会增加随机性和新颖性。在法律文本解析中，我们倾向于低temperature。
top_p: 另一个控制生成多样性的参数，结合temperature使用。
API调用: ernie_bot_sdk.ChatCompletion.create() 是主要的API调用函数，将我们构建的Prompt发送给ERNIE-Bot。
结果处理与JSON解析: ERNIE-Bot的回复是字符串格式。我们将其中的JSON部分提取出来，并使用json.loads()进行解析。由于LLM输出的JSON可能不够“标准”（例如，可能包含额外文本或注释），代码中加入了简单的容错处理。
信息概览: 在成功解析JSON后，代码会进一步提取并分类展示关键信息和风险点，使其更易于理解。
四、 关键的Prompt工程与风险识别要点
Prompt的设计决定了ERNIE-Bot的输出质量。以下是一些进行合同条款解析和风险识别时，可以在Prompt中强调的要点：
明确要求“基于原文”: 强调模型只能依据提供的合同文本进行分析，不能引入外部臆测。
定义“风险”: 指出需要关注的风险类型，例如：
不对称义务: 一方承担的义务远重于另一方（例如，单方面高额违约金）。
模糊不清的条款: 措辞含糊，易引起歧义，如“合理”、“及时”、“良好”等，未明确量化标准。
法律效力存疑: 可能与强制性法律法规冲突的条款。
不合理的免责: 一方试图不承担应有责任。
高额/不明确的违约金: 违约金过高可能被认定为惩罚性，缺乏比例原则，或计算方式不清晰。
解除合同的限制或便捷性: 某一方解除合同的条件过于宽松或严苛。
指定输出格式: 强调使用JSON、Markdown列表等结构化格式，便于后续程序化处理。
提供“不知道”的选项: 告知模型，如果某些信息在原文中确实不存在，应该明确表示“原文未提及”或“信息不足”，而不是编造。
五、 局限性与未来展望
尽管ERNIE-Bot在合同解析方面展现出巨大潜力，但我们也必须认识到其局限性：
对法律的“理解”是统计性的: LLM并非真正的法律专家，它的理解基于训练数据中的模式，而非深刻的法律逻辑推理。对于极其复杂的法律情形、最新的法律变化或地方性法规，其准确性可能会打折扣。
“幻觉”问题: LLM仍可能产生“幻觉”，编造不存在的条款或风险。因此，人工复核仍是不可或缺的环节。
上下文长度限制: 对于超长合同，可能需要更精细的分块、摘要和检索策略。
零样本（Zero-shot）能力的局限: 对于从未在训练数据中见过的高度特异性或创新的合同条款，模型的分析能力可能会受到影响。
数据保密与安全: 在实际应用中，处理敏感的合同文本需要严格的数据安全措施和合规性考虑。
未来展望：
与专业法律知识图谱结合: 将ERNIE-Bot的文本理解能力与结构化的法律知识图谱相结合，可以极大地提升解析的精确度和深度。
领域微调 (Domain Adaptation): 针对特定领域的合同（如房产、金融、IT），通过领域数据对ERNIE-Bot进行微调，使其更适应该领域的语言习惯和风险范式。
多模态合同分析: 整合OCR技术，实现对扫描版合同的直接解析。
交互式合同审查: 构建用户友好的界面，允许用户与AI进行交互式问答，逐步深入地审查合同。
风险自动预警与管理系统: 将AI解析能力嵌入到合同生命周期管理系统中，实现合同风险的自动化识别、预警和管理。
结语
AI+法律，特别是利用ERNIE-Bot解析合同条款，为法律服务行业带来了革命性的变革。通过精心设计的AI工具和流程，我们可以显著提升合同审查的效率、准确性和一致性，降低成本，最终帮助企业和个人更好地规避法律风险，保护自身权益。
然而，AI并非要取代人类律师，而是作为强大的辅助工具，将律师从重复性、基础性的工作中解放出来，让他们能够专注于更具创造性、策略性和人文关怀的法律咨询工作。随着技术的不断进步，我们有理由相信，AI将在未来的法律实践中扮演越来越重要的角色。