基于BuffGPT构建智能合同风控系统
Phased implementation of the program:
- 知识准备阶段：上传历史合同及司法案例，按”争议条款”、”违约责任”等标签分类存储
- Model training phase：选择法律专用LLM作为基础模型，在Prompt IDE输入”请指出下列条款中可能存在的法律风险，按严重程度分级”
- 部署应用阶段：将审核Agent集成到OA系统，设置”风险≥L2时自动转人工”的审批规则
关键指标保障：
- 通过数据增强（Data Augmentation）提升小样本识别能力
- 配置多模型投票机制降低误判率
- 定期更新最高法院指导案例库
- 设置人工复核反馈闭环
实测某券商应用后，合同审查耗时从4小时缩短至15分钟，关键条款漏检率下降至3.2%。
This answer comes from the articleBuffGPT: A Low-Code Development Platform for Enterprise-Grade Generative AI ApplicationsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何实现金融合同审核场景的AI风险识别自动化？
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