“上周查一份一年前的采购合同，我们三个同事找了整整一上午。”一家科技公司的法务负责人说，“但用了AI提取工具后，同样的事情现在只需要20秒。”

对企业法务和业务部门而言，合同台账管理是一项必要但繁琐的基础工作。传统依赖人工翻阅、摘录和录入的方式，不仅效率低下，还容易出错，导致合同数据成为“死档案”。

据统计，在未使用智能工具的企业中，超过60%的合同在签署后无法被有效检索和利用，关键条款的遗漏率高达15%，为企业埋下合规与经营隐患。

01 合同台账为何需要智能化？

传统台账管理主要面临三大痛点：

效率瓶颈最为突出。人工处理一份合同，从阅读、理解到摘录关键信息（如金额、期限、主体）并录入表格，平均需要15分钟以上。当合同数量达到数百份时，这项工作变得难以承受。

一家中型企业法务曾分享，季度末集中整理合同时，团队需要连续加班数日，60%的时间都消耗在机械的信息搬运上。

数据质量难以保障。不同人员对条款的理解和摘录重点不同，导致台账信息混乱、格式不一。更严重的是，人工阅读容易忽略或误读关键细节，如隐蔽的违约责任、特殊的续约条件等。

信息孤岛普遍存在。合同分散在不同部门或人员手中，缺乏统一、实时的视图。管理层无法快速了解公司整体的合同履行情况、风险分布或财务承诺，决策缺乏数据支撑。

02 智能提取：AI如何工作？

以“智合同”为代表的AI工具，其核心是 “阅读-理解-提取” 的自动化流程：

第一步：像人一样阅读

AI能解析PDF、Word、图片等各类合同文件，准确识别文字内容，不受格式和版式影响。

第二步：像专家一样理解

AI并非简单寻找关键词，而是基于法律知识和上下文，理解条款的真实含义。例如，它能准确判断合同中出现的多个日期分别代表“签署日”、“生效日”还是“截止日”。

第三步：按需提取关键信息

系统可在20秒内，从一份合同中提取出最常被关注的40多项信息，主要包括：

基础信息：合同名称、双方名称、签署日期

财务核心：合同总金额、支付方式、账号信息

时间节点：生效日期、履行期限、到期日

责任条款：违约责任、保密义务、争议解决方式

第四步：自动校验与提示

AI会进行简单逻辑校验，如核对大小写金额是否一致，并提示可能缺失的关键条款（如缺少盖章页），确保台账信息的完整性和准确性。

03 如何三步搭建智能台账？

将AI提取能力转化为实际的台账管理效率，可以遵循清晰的路径：

第一步：从“痛点”场景开始试点

无需一次性处理所有历史合同。选择当前最耗时、或风险最高的一类合同（如采购合同、销售代理协议）开始试点。

行动：将这类合同的最新样本导入AI工具，测试其提取准确率。

目标：验证工具在本公司主要合同类型上的可用性，并初步形成关键信息字段清单。

第二步：建立标准化台账模板

基于AI提取出的信息字段，在Excel或现有OA/ERP系统中，设计一个清晰、固定的台账模板。

行动：确定15-20个必须持续跟踪的核心字段（如：合同编号、主体、金额、期限、负责人、状态）。

目标：确保所有合同的关键信息都以统一格式沉淀下来，为查询和分析打下基础。

第三步：固化流程并推广

将AI提取与录入变为合同归档前的标准步骤，并逐步推广到更多合同类型。

行动：制定简单规则，如“所有签署后的合同，必须先经AI提取并录入台账，方可归档”。

目标：让智能台账成为公司合同管理的新习惯新习惯，确保新增合同实时入库，历史合同分批消化。

通过以上三步，企业可以快速建立起一个 “AI辅助、人机协同” 的智能台账底座。新合同实时入库、全局数据一目了然、关键条款不再遗漏，合同真正从“档案袋”变成了可随时查询、分析和预警的核心数据资产。

技术最终服务于业务。当法务人员从繁琐的信息摘录中解放出来，他们便能将更多精力投入到合同的风险研判、谈判支持与合规设计等更高价值的工作中。而业务和管理层，也能基于实时、准确的合同数据，做出更敏捷的商业决策。智能台账管理的价值，正在于此。