企业智能文档服务

将一次性的 AI 文档问答，变成可配置、可重复、可追溯的文档作业

六类文档作业

产品抽象的不是”文档类型”——合同、申报书、证照、标书这些会不断增加——而是稳定的”文档作业”。

设计原则

不是临时问答，而是可重复执行的作业。用户不是每次重新写提示词，而是配置一次规则和检查清单，以后对同类材料持续执行。规则在复核中不断修正和积累。

不是只生成结论，而是保留依据。每一项输出都尽量关联原文片段、命中的规则条目、以及中间执行记录。复核者不需要猜测 AI 为什么得出这个结论。

不是只处理单份文档，而是处理一组业务材料。很多真实工作并不只是”读一份 PDF”，而是核对申报书、预算表、合作协议、证照附件和系统数据之间的关系。

两层产品架构

底层：通用文档作业平台

负责统一的基础能力，不绑定具体业务场景：

上层：可配置的场景作业包

底层能力是通用的，但客户购买和试点的是一个具体的作业包。每个作业包包含：检查规则、输出模板、试跑样本和评估标准。

作业场景	输入材料	执行动作	输出结果
科研申报材料核验	申报书、预算表、合作协议、成果证明	完整性核验、跨附件比对、规则检查、签字盖章检查	补正清单、核验报告
合同条款与风险审查	合同原文、制度文件、标准模板	条款提取、偏差检查、风险提示、权限审批触发线检查	风险清单、修改建议
证照与附件核验	营业执照、资质证书、人员证明、场地证明	字段提取、有效期检查、证件编号格式校验、多附件交叉比对	异常清单、结构化台账
投标文件符合性检查	招标文件、投标文件、附件清单	逐条响应检查、缺失项识别、矛盾条款检测	响应矩阵、缺失清单
制度文件对标与修订	新旧制度、上级文件、参考标准	差异比较、条款映射、影响分析	对照表、修订建议
档案分类与信息提取	大批量历史文件	分类、命名、信息提取、关联归档	文档目录、结构化数据
项目验收材料检查	验收申请、技术报告、财务决算、附件	完整性核验、数据一致性、合规检查	验收审查清单、补正意见

核心工作机制

层	主要内容	设计目标
输入	Word、PDF、图片、表格、证照附件	接入真实业务材料，保留原始文件
配置	检查清单、审核规则、输出模板、风险等级	把企业自己的审核标准显式化、可维护
执行	字段抽取、规则比对、跨附件核验、问题汇总	按步骤完成初筛，不跳过检查项
输出	风险清单、修改建议、补正清单、审核报告	统一结果口径，减少人工整理时间
治理	原文引用、规则来源、执行记录、人工复核	让文档处理过程可还原、可修正、可持续

两层审核模型

企业文档审核不能只依赖通用知识。真正影响经营结果的风险，往往同时来自外部合规要求和企业自己的经营规则。

层级	核心问题	主要依据	典型输出
外部合规审核	是否触碰法律、监管、行业准入底线	法律法规、监管规则、通用规范	法律风险、合规风险、无效条款
内部经营审核	是否符合企业自己的经营需求和管理制度	商业模式、项目经验、内部制度、风险偏好	付款风险、交付风险、验收风险、知识产权归属

很多合同并不违反法律，但付款节奏、验收标准、交付范围、知识产权归属可能明显不符合企业自身利益。两类规则分开管理，报告中明确风险依据属于哪一层。

与常见方案的差异

方案类型	常见做法	本产品的侧重点
通用 AI 对话	根据提示生成回答，缺少企业审核规则和固定作业过程	基于客户规则逐项检查，输出可复核依据
单点审查工具	聚焦某一类材料，规则与输出结构相对固定	可围绕不同材料配置检查清单、规则与报告模板
RAG 知识问答	重点是检索资料并回答问题	重点是执行检查流程、形成报告并保留过程记录
定制软件项目	交付固定功能，后续规则变化依赖再次开发	将检查规则作为可持续维护和积累的业务资产

建设边界

AI 文档作业适合高频、有规则、可复核的初筛和辅助任务。以下责任不应交给模型直接承担：

系统应明确给出”未找到依据”或”需要人工判断”，并保留材料版本、命中规则、原始输出和人工修改记录。涉及敏感资料时，还需落实部署环境、访问权限和数据保密要求。

可以如何试点

建议从 1 类材料 + 10–30 条规则 + 1 个作业包开始：

试点周期约 2-4 周，输出核验样例与评估建议。试点不要求客户上系统，只要求客户给真实材料和反馈。