Evidence-Anchored AI Contract Review
匿名化、可追溯 AI 合約審閱平台
Privacy-preserving AI contract review combining local anonymization, traceable AI-assisted analysis, human legal review, and governance audit controls.
結合本機匿名化、可追溯 AI 輔助分析、法務人工覆核與治理稽核控制的 AI 合約審閱。
- Legal AI法律 AI
- Privacy隱私保護
- Human Review人工覆核
Problem問題
真實問題是什麼
企業希望利用生成式 AI 加速合約審閱。企業合約經常包含公司資訊、個資、商業條件與未公開資訊；未經資料分類、去識別化與內部政策評估即直接送入外部模型，可能產生保密、個資、資訊安全與內控風險。
另一個問題比隱私更難處理：AI 如果只給「這一條有風險」的結論，卻不能指回原文的哪一行，企業法務就無法在有限時間內驗證它、也無法對這個結論負責。一個不能被覆核的答案，在法務工作裡等同於沒有答案。
所以這個系統要解的不是「AI 會不會看合約」，而是「AI 看完之後，人要怎麼在可控的時間內確認它有沒有看錯」。
Why Existing Workflow Fails原有流程的問題
原本的做法為什麼會壞
Whole document leaves the building
整份文件外送
一般用法是把完整合約貼進聊天介面。這讓去識別化變成事後補救，而不是流程的前置條件，且完全沒有留下處理紀錄。
Conclusions detached from source
結論與原文脫鉤
模型輸出的是散文式意見，法務必須自己回頭在幾十頁裡找對應條款。覆核成本經常高過自己讀一遍，效率反而是負的。
Unstable output shape
輸出格式不固定
每次回覆的結構都不一樣，無法被匯入追蹤、無法比較版本、也無法統計哪一類風險最常出現。
No accountable boundary
沒有責任邊界
流程裡沒有任何一個節點明確標示「這裡是人做的決定」。一旦出事，無法回答是誰、依據什麼做了判斷。
System系統
系統流程
- Original Contract / Attachments原始合約／附件Input · 輸入
PDF、DOCX 與附件
- Text / Attachment Extraction文字／附件擷取Process · 處理
建立供後續處理的工作版本
- Local De-identification本機去識別化Process · 處理
可區分的匿名識別碼；Mapping 僅留在可信端
- Residual Sensitive-Data Check殘留敏感資料檢查Process · 處理
PASS / WARNING / FAIL；高風險命中時阻擋外送並保留 override 紀錄
- Evidence Anchoring證據錨定Process · 處理
保留可回溯原文的行級依據
- AI Input PackageAI 輸入包Process · 處理
排除原始合約、Mapping 與本機還原版本
- External AI Risk Analysis外部 AI 風險分析AI · 模型
僅處理匿名化分析版本
- Structured Review Result結構化審閱結果Process · 處理
登錄風險、證據、metadata 與使用 hash
- Local Re-identification本機復名供內部覆核Process · 處理
INTERNAL ONLY；不得再次送入外部 AI
- Human Legal Review法務人工覆核Human · 人工
確認、修改或推翻 AI 建議
- Decision Record決策紀錄Human · 人工
採納與不採納均保留責任與理由
- Governance Audit / Archive治理稽核／封存Output · 輸出
治理紀錄與封存包分離保存，不含原始敏感資料
Key Design Decisions關鍵設計決策
關鍵設計決策
- 01
Privacy before AI processing
隱私處理先於模型呼叫
去識別化是流程的前置關卡，不是可跳過的選項。模型看到的永遠是替換後的版本，還原對照表留在本機端，不隨請求外送。
- 02
Mapping and governance ledger are separate
Mapping 與治理帳本分離
身份還原 Mapping 僅保留於可信端；治理帳本則記錄案件狀態、AI 使用紀錄、人工覆核、決策與稽核軌跡。兩者依權限分離保存，讓稽核可追溯但不擴大敏感資料暴露。
- 03
Safety gate before external AI
外部 AI 前的雙層安全關卡
匿名化不是唯一控制；匿名後仍要經殘留敏感資料檢查。高風險命中時阻擋外送，人工 override 也必須留痕；AI input pack 與 API payload 都排除原始合約、Mapping 與復名工作版。
- 04
Local restoration after AI
AI 分析後才於本機復名
外部模型的輸出可維持匿名代碼；完成分析後才在可信本機環境依 Mapping 產生 INTERNAL ONLY 工作版，供法務覆核，復名版不得再次送入外部 AI。
- 05
Evidence traceability
結論可回溯至原文
每一個風險結論都必須帶著它依據的行號。無法指回原文的結論，在介面上就不成立——這條規則同時約束模型輸出格式與 UI 呈現。
- 06
Structured output
結構化輸出
審閱結果是有 schema 的資料，不是一段文字。因此可以排序、可以篩選、可以跨版本比較，也可以被下游的追蹤流程接手。
- 07
Human legal review
保留法務確認節點
流程的終點是法務的確認動作，而非模型輸出本身。未經確認的項目在狀態上與已確認項目明確區隔。
- 08
No autonomous legal conclusion
不產生自主法律結論
系統定位是 AI-assisted legal review：AI 提出可追溯的風險提示與審閱建議，把注意力導向該看的地方；最終的法律判斷與結論仍由法務人員負責。
Capabilities能力與實證
已實作能力
Two-version Contract Comparison
雙版本合約比較
我方法務審查版與對方回傳版均先匿名化，再以匿名 A/B 版本進行差異分析；結果可整理風險差異、修正建議、不可退讓底線、可讓步項目與談判方向，最終由法務確認。
Tech / Architecture技術與架構
實作組成
- De-identification去識別化
- Evidence Anchoring證據錨定
- Structured AI Review結構化 AI 審閱
- Human Approval Workflow人工核准流程
- Governance Audit治理稽核
只列與這件作品直接相關的組成，不作為技能清單。
Status / Boundary完成度與限制
完成度與限制
目前為 Prototype / Demo，尚未在企業正式環境中導入。
去識別化以規則與實體辨識為主，對高度非典型的寫法仍需人工確認。
系統不將 AI 輸出視為最終法律意見，也不取代法務人員的專業判斷；AI 負責提出可追溯的風險提示與審閱建議，最終結論仍由法務人工確認。
所有展示畫面均使用非真實合約樣本。