CN111159351A - 一种用于企业的法律流程分析***及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及法律服务***技术领域,具体为一种用于企业的法律流程分析***及方法,该方法包括以下步骤:合同审批辅助分析步骤,对用户输入的合同进行风险分析,生成审批辅助意见;具体包括:排查模型匹配步骤,对合同进行解析,获取合同类型和匹配参数,根据合同类型和匹配参数在数据中心的排查模型库中匹配对应的排查模型;加载排查模型,将合同以及合同对应的标书输入到排查模型中,得到排查结果;根据排查结果找到合同的风险项和错误项,针对风险项和错误项生成审批辅助意见。本发明提供的一种用于企业的法律流程分析***及方法,可以自动排查合同中存在的异常,提高企业的决策效率和客观性,降低企业法务运营成本。
Description
技术领域
本发明涉及法律服务***技术领域,具体为一种用于企业的法律流程分析***及方法。
背景技术
法律事务在企业运营和发展中起着非常重要的作用,企业的法律部门支撑着法律事务的大量工作:包括重要决策的法律审核、日常经营活动、法律建议书的管理、合同管理、纠纷案件管理、知识产权管理、工商事务管理、关联交易管理、规章制度审核等工作。
目前,企业法律风险的判断工作主要还是依靠法律专业人员的专业知识、执业经验与相关的法律法规结合进行人为判断得出结论,如对合同的法律风险的判断,目前多数企业还是主要依靠专业人员的专业知识、职业经验、合同当事方的需求结合当前有效的法律法规来判定一个合同是否存在风险,这是一个很费时费力的过程。不仅为相关法律人员带来巨大的工作量,使得整个的过程的效率下降,影响合同乃至整个合作的进度,也会增加企业的法务方面的运营成本,并且决策结果会因专业人员经历的不同而差异较大,缺乏客观性。
发明内容
本发明提供了一种用于企业的法律流程分析***及方法,可以自动排查合同中存在的异常,帮助企业快速对合同的审批流程进行决策,提高企业的决策效率,减少企业法务部门的工作量,降低企业法务方面的运营成本。
为了解决上述技术问题,本申请提供如下技术方案:
一种用于企业的法律流程分析方法,包括以下步骤:合同审批辅助分析步骤,后台***对用户输入或建立的合同进行风险分析,生成审批辅助意见;所述合同审批辅助分析步骤具体包括:排查模型匹配步骤,对合同进行解析,获取合同类型和匹配参数,根据合同类型和匹配参数在数据中心的排查模型库中匹配对应的排查模型;排查步骤,加载排查模型,将合同以及合同对应的标书输入到排查模型中,得到排查结果;建议生成步骤,根据排查结果找到合同的风险项和错误项,针对风险项和错误项生成审批辅助意见。
本发明技术方案中,通过排查模型匹配步骤选择合适的排查模型,利用大数据以及人工智能技术,将标书以及合同共同作为排查模型的输入内容,通过加载排查模型并生成排查的结果,进而生成合同审批通过与否的辅助意见,来帮助企业进行决策,通过排查模型,可以自动排查合同中存在的异常,帮助企业快速对合同的审批流程进行决策,提高企业的决策效率,决策的结果基于数据的分析结果,更加客观准确,可以减少企业法务部门的工作量,降低企业法务方面的运营成本。
进一步,所述排查模型包括法律风险排查模型和数值排查模型,所述排查步骤包括:
法律风险排查步骤,根据法律风险排查模型对合同的各个条款进行解析,并判断是否有违规条款;
大数据排查步骤,根据数值排查模型获取合同、标书以及数据中心的数值排查数据库中的数值数据并判断合同中各项数值型数据是否存在异常。
通过对法律风险的排查和对数值数据的排查,对合同的异常内容进行全面的检测。
进一步,所述大数据排查步骤包括:
数据获取步骤,根据数值排查模型获取合同中的关键数值数据,获取各个关键数值数据在数据中心的数值排查数据库中的平均值以及范围,获取各个关键数值数据在标书中的数值或范围;
数值合理性评分步骤,根据获取到的各个关键数值数据在数值排查数据库中的平均值和范围以及数值排查模型对各个关键数值数据进行数值合理性评分;
数值准确性评分步骤,根据获取到的各个关键数值数据在标书中的数值或范围以及数值排查模型对各个关键数值数据进行数值准确性评分;
评分判断步骤,根据数值合理性评分和数值准确性评分得到各个关键数值数据的数据比较评分,根据数据比较评分和数值排查模型判断各项关键数值数据是否存在异常。
通过获取各个关键数值数据平均的数值或范围,进而对合同内的数值是否异常进行判断,通过标书来对合同中的内容进行核对,及时发现合同中的异常数据。
进一步,所述数值排查模型包含有数值数据关键词、数值评分规则以及异常评价规则,数据获取步骤中根据数值数据关键词获取关键数据值数据,所述数值合理性评分步骤、数值准确性评分步骤以及评分判断步骤中均根据数值评分规则进行评分,所述评分判断步骤中根据异常评价规则对各项关键数值数据是否存在异常进行判断。
不同的数值排查模型对应不同类型的合同,根据合同所匹配的数值排查模型进行评分和判断更加准确。
进一步,还包括标书管理步骤,获取用户输入并根据用户输入建立、修改、保存或删除标书。方便用户对招投标的标书进行管理。
进一步,还包括合同建立步骤,合同建立步骤包括:
模板匹配步骤:根据用户输入内容或标书内容匹配合同模板;
合同生成步骤:将用户输入内容或标书内容导入合同模板生成合同。
通过模板匹配步骤自动匹配用户需要的合同模板进而减少用户编写合同的时间,通过标书匹配模板以及生成合同可以进一步提高合同创建的效率。通过导入的操作可以自动将标书相应的内容如企业名称、金额、期限等导入到合同中,既可以节省用户操作,又可以确保数据内容的准确性。
进一步,所述模板匹配步骤包括:
语义解析步骤,对用户输入内容或标书内容进行解析,得到语义关键词;
匹配步骤,根据语义关键词确定合同类型和匹配参数,根据合同类型和匹配参数匹配合同模板。
通过语义解析模块对用户输入的内容以及标书内容进行解析,进而自动匹配合同模板。
进一步,所述排查模型还包括企业资质排查模型,所述排查步骤还包括:
企业资质排查步骤,根据企业资质排查模型对合同中的企业的资质进行检测;
企业征信排查步骤,从数据中心获取合同中的企业的征信数据并根据企业资质排查模型和征信数据对合同进行审核。
通过资质审核和征信审核,对合同中的企业的资质和征信进行判断,过滤不良征信的企业,降低风险。
进一步,还包括合同修改步骤,所述合同修改步骤包括:
身份验证步骤,验证用户身份,验证通过则允许用户修改合同,否则结束修改步骤;
修改判断步骤,判断用户是否对风险项和错误项进行了修改,若否则执行留证步骤;
留证步骤,获取用户视频认证数据并进行保存留证。
通过合同修改步骤方便用户对合同进行修改,通过身份验证步骤对用户身份进行核验,在用户拒绝修改风险项或错误项时进行留证,确保其操作的正确性,避免误操作,也方便在后续工作中进行追查。
进一步,本发明还公开了一种用于企业的法律流程分析***,该***使用了上述的任意一种用于企业的法律流程分析方法。
通过使用上述方法,可以自动排查合同中存在的异常,帮助企业快速对合同的审批流程进行决策,提高企业的决策效率,减少企业法务部门的工作量,降低企业法务方面的运营成本。
附图说明
图1为本发明中一种用于企业的法律流程分析***及方法实施例中的流程图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式进一步详细说明:
实施例一
如图1所示,本实施例的一种用于企业的法律流程分析方法,包括以下步骤:
标书管理步骤,获取用户输入并根据用户输入建立、修改、保存或删除标书。
合同建立步骤,合同建立步骤包括:
模板匹配步骤:根据用户输入内容或标书内容匹配合同模板;
合同生成步骤:将用户输入内容或标书内容导入合同模板生成合同。本实施例中,具体包括用户输入步骤、语义解析步骤和匹配步骤,用户输入步骤中获取用户输入内容;语义解析步骤对用户输入内容或标书内容进行解析,得到语义关键词;匹配步骤根据语义关键词确定合同类型和匹配参数,根据合同类型和匹配参数匹配合同模板。通过语义解析模块对用户输入的内容以及标书内容进行解析,进而自动匹配合同模板。具体的,本实施例中,语义解析采用基于RNNs的人工智能语义解析算法,如腾讯云NPL引擎来进行描述内容的分词、语义解析等,语义解析模块从标书或用户输入的描述内容中提取关键词,如招投标类型、招投标的项目内容等来判断合同类型,合同类型包括但不限于买卖合同、赠与合同、借款合同、租赁合同、融资租赁合同、承揽合同、建设工程合同、运输合同、技术合同、保管合同、仓储合同、委托合同、行纪合同、居间合同。同时,语义解析模块还从标书或输入内容中提取匹配参数,如金额范围,日期范围等,同一类型的合同,通常会根据约定期限、金额等的不同而有所调整,因此获取匹配参数可以匹配更加准确的合同模板。语义解析模块同时也会将相应的匹配参数导入到合同模板中,如企业名称、金额、期限等导入到合同中,既可以节省用户操作,又可以确保数据内容的准确性。
合同审批辅助分析步骤,后台***对用户输入或建立的合同进行风险分析,生成审批辅助意见;合同审批辅助分析步骤具体包括:
排查模型匹配步骤,对合同进行解析,获取合同类型和匹配参数,根据合同类型和匹配参数在数据中心的排查模型库中匹配对应的排查模型;
排查步骤,加载排查模型,将合同以及合同对应的标书输入到排查模型中,得到排查结果;
建议生成步骤,根据排查结果找到合同的风险项和错误项,针对风险项和错误项生成审批辅助意见。
所述排查模型包括法律风险排查模型、数值排查模型以及企业资质排查模型,数值排查模型包含有对应合同类型的数值数据关键词、数值评分规则以及异常评价规则,法律风险排查模型包含有对应合同类型的法条范围、案例以及法条对比规则,企业资质排查模型包含有对应合同类型对应的资质条件和征信条件,所述排查步骤包括:
法律风险排查步骤,根据法律风险排查模型对合同的各个条款进行解析,并判断是否有违规条款;具体的,对合同的每个条款,按照法条对比规则将条款与法条范围内的每一条法条进行对比,将有风险的条款筛选出来。
大数据排查步骤,根据数值排查模型获取合同、标书以及数据中心的数值排查数据库中的数值数据并判断合同中各项数值型数据是否存在异常。大数据排查步骤包括:
数据获取步骤,根据数值排查模型获取合同中的关键数值数据,获取各个关键数值数据在数据中心的数值排查数据库中的平均值以及范围,获取各个关键数值数据在标书中的数值或范围;
数值合理性评分步骤,根据获取到的各个关键数值数据在数值排查数据库中的平均值和范围以及数值排查模型对各个关键数值数据进行数值合理性评分;
数值准确性评分步骤,根据获取到的各个关键数值数据在标书中的数值或范围以及数值排查模型对各个关键数值数据进行数值准确性评分;
评分判断步骤,根据数值合理性评分和数值准确性评分得到各个关键数值数据的数据比较评分,根据数据比较评分和数值排查模型判断各项关键数值数据是否存在异常。
数据获取步骤中根据数值数据关键词获取关键数据值数据,所述数值合理性评分步骤、数值准确性评分步骤以及评分判断步骤中均根据数值评分规则进行评分,所述评分判断步骤中根据异常评价规则对各项关键数值数据是否存在异常进行判断。
企业资质排查步骤,根据企业资质排查模型对合同中的企业的资质进行检测;
企业征信排查步骤,从数据中心获取合同中的企业的征信数据并根据企业资质排查模型和征信数据对合同进行审核。
合同修改步骤,所述合同修改步骤包括:
身份验证步骤,验证用户身份,验证通过则允许用户修改合同,否则结束修改步骤;
修改判断步骤,判断用户是否对风险项和错误项进行了修改,若否则执行留证步骤;
留证步骤,获取用户视频认证数据并进行保存留证。
本实施例还公开了一种用于企业的法律流程分析***,该***使用了上述的用于企业的法律流程分析方法。
实施例二
本实施例和实施例一的区别在于,本实施例中,用户输入步骤还包括:
情绪获取步骤,检测输入终端的抖动频率以及描述内容中的文本错误率,通过输入的文字错误率是否高于错误预警值和抖动的频率是否超过抖动预警值判断相关人员是否出现情绪激动;
安抚信息播放步骤:当判断相关人员出现激动情绪时,播放安抚信息,如预先录制的安抚性语言或一些成功案例等。
输入整理步骤,在播放安抚信息后提示用户对输入的描述内容进行修订和调整。
合同修改步骤和输入整理步骤均包括以下内容:
删除记录步骤,在用户修订描述内容时,记录用户的删除操作,判断每一个句子(句子的划分可以是逗号或者句号,本实施例中采用句号划分句子)之间的删除间隔,将删除间隔不超过0.5秒的句子作为同一条提示信息存储至提示信息库中。
输入提示步骤,在用户重新输入时,基于输入的词语从提示信息库中匹配提示信息,将匹配成功的提升信息进行显示。
由于用户在情绪激动时,容易出现逻辑混乱,词不达意的情况,容易导致输入的描述内容不准确。在检测到用户情绪激动时,播放安抚信息,能对用户进行有效安抚,使用户冷静下来。当用户冷静下来后,再看自己之前的输入,有很大概率会觉得不合理,然后会删除后重新输入。
本实施例中,通过将删除间隔不超过0.5秒的句子作为同一条提示信息存储至提示信息库中,能将同一部分的内容进行集中的存储。当用户重新输入时,基于输入的词语从提示信息库中匹配提示信息,将匹配成功的提升信息进行显示,就能将同一部分的内容展示给用户,用户可以选择是否需要复制,提高用户的输入效率,减少重新输入花费的时间。
例如用户A输入了10句话或合同中原有10句话,对这10句话修改删除时,先删掉最后2句(也就是9-10句),1s后再删掉2-8句,1s之后再删掉第1句。最后2句被作为一个整体存储至提示信息库中,2-8句和第1句也分别作为一个整体存储至提示信息库中。然后用户A觉得最后2句要先说,开始重新打字,这时用户端基于输入的词语从提示信息库中匹配提示信息,将匹配成功的最后2句进行显示,用户可以直接进行复制粘贴。
以上的仅是本发明的实施例,该发明不限于此实施案例涉及的领域,方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述,所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识,能够获知该领域中所有的现有技术,并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力,所属领域普通技术人员可以在本申请给出的启示下,结合自身能力完善并实施本方案,一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本申请的障碍。应当指出,对于本领域的技术人员来说,在不脱离本发明结构的前提下,还可以作出若干变形和改进,这些也应该视为本发明的保护范围,这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准,说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。
Claims (10)
1.一种用于企业的法律流程分析方法,其特征在于:包括以下步骤:
合同审批辅助分析步骤,后台***对用户输入或建立的合同进行风险分析,生成审批辅助意见;所述合同审批辅助分析步骤具体包括:
排查模型匹配步骤,对合同进行解析,获取合同类型和匹配参数,根据合同类型和匹配参数在数据中心的排查模型库中匹配对应的排查模型;
排查步骤,加载排查模型,将合同以及合同对应的标书输入到排查模型中,得到排查结果;
建议生成步骤,根据排查结果找到合同的风险项和错误项,针对风险项和错误项生成审批辅助意见。
2.根据权利要求1所述的一种用于企业的法律流程分析方法,其特征在于:所述排查模型包括法律风险排查模型和数值排查模型,所述排查步骤包括:
法律风险排查步骤,根据法律风险排查模型对合同的各个条款进行解析,并判断是否有违规条款;
大数据排查步骤,根据数值排查模型获取合同、标书以及数据中心的数值排查数据库中的数值数据并判断合同中各项数值型数据是否存在异常。
3.根据权利要求2所述的一种用于企业的法律流程分析方法,其特征在于:所述大数据排查步骤包括:
数据获取步骤,根据数值排查模型获取合同中的关键数值数据,获取各个关键数值数据在数据中心的数值排查数据库中的平均值以及范围,获取各个关键数值数据在标书中的数值或范围;
数值合理性评分步骤,根据获取到的各个关键数值数据在数值排查数据库中的平均值和范围以及数值排查模型对各个关键数值数据进行数值合理性评分;
数值准确性评分步骤,根据获取到的各个关键数值数据在标书中的数值或范围以及数值排查模型对各个关键数值数据进行数值准确性评分;
评分判断步骤,根据数值合理性评分和数值准确性评分得到各个关键数值数据的数据比较评分,根据数据比较评分和数值排查模型判断各项关键数值数据是否存在异常。
4.根据权利要求3所述的一种用于企业的法律流程分析方法,其特征在于:所述数值排查模型包含有数值数据关键词、数值评分规则以及异常评价规则,数据获取步骤中根据数值数据关键词获取关键数据值数据,所述数值合理性评分步骤、数值准确性评分步骤以及评分判断步骤中均根据数值评分规则进行评分,所述评分判断步骤中根据异常评价规则对各项关键数值数据是否存在异常进行判断。
5.根据权利要求4所述的一种用于企业的法律流程分析方法,其特征在于:还包括标书管理步骤,获取用户输入并根据用户输入建立、修改、保存或删除标书。
6.根据权利要求5所述的一种用于企业的法律流程分析方法,其特征在于:还包括合同建立步骤,合同建立步骤包括:
模板匹配步骤:根据用户输入内容或标书内容匹配合同模板;
合同生成步骤:将用户输入内容或标书内容导入合同模板生成合同。
7.根据权利要求6所述的一种用于企业的法律流程分析方法,其特征在于:所述模板匹配步骤包括:
语义解析步骤,对用户输入内容或标书内容进行解析,得到语义关键词;
匹配步骤,根据语义关键词确定合同类型和匹配参数,根据合同类型和匹配参数匹配合同模板。
8.根据权利要求7所述的一种用于企业的法律流程分析方法,其特征在于:所述排查模型还包括企业资质排查模型,所述排查步骤还包括:
企业资质排查步骤,根据企业资质排查模型对合同中的企业的资质进行检测;
企业征信排查步骤,从数据中心获取合同中的企业的征信数据并根据企业资质排查模型和征信数据对合同进行审核。
9.根据权利要求8所述的一种用于企业的法律流程分析方法,其特征在于:还包括合同修改步骤,所述合同修改步骤包括:
身份验证步骤,验证用户身份,验证通过则允许用户修改合同,否则结束修改步骤;
修改判断步骤,判断用户是否对风险项和错误项进行了修改,若否则执行留证步骤;
留证步骤,获取用户视频认证数据并进行保存留证。
10.一种用于企业的法律流程分析***,其特征在于:使用了根据权利要求1-9中任一项所述的用于企业的法律流程分析方法。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115456589A (zh) * | 2022-09-19 | 2022-12-09 | 国网河南省电力公司信息通信公司 | 一种基于深度学习的合同审核方法和装置 |
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2019
- 2019-12-30 CN CN201911399224.3A patent/CN111159351A/zh active Pending
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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CN115456589A (zh) * | 2022-09-19 | 2022-12-09 | 国网河南省电力公司信息通信公司 | 一种基于深度学习的合同审核方法和装置 |
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20200515 |
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WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |