北京
合同风险助手不应只是返回一个红色标识。审核人员需要知道：哪条条款触发了风险、哪条内部规则适用、证据如何与结论关联、业务系统中实际写入了什么。 我们围绕这一闭环构建了一个本地集成演示： OCR → RAGFlow 政策检索 → 风险推理 → Semantica 证据图 → Astron RPA → ERP 审查草稿 该演示使用合成合同数据和本地 ERP 沙箱环境。这是一个集成验证，并非声称所有组件开箱即用地支持这一完整工作流。 最后一步通过 Astron RPA 执行。桌面应用暴露了一个有边界的“合同风险到 ERP”任务，随后启动运行并展示实时执行日志。 这次运行向 ERP 表单写入了 6 个审查字段并保存为草稿。结果状态保持为“等待人工审核”，最终提交按钮保持禁用。自动化可以准备记录，但不会继承对不可逆决策的审批权限。 合同以 PDF、扫描件和混合版式文档的形式到达。OCR 不只是提取字符，有用的输出需要保留足够结构，以便将条款、标题、表格和页码引用重新关联起来。 模型可以识别可疑表述，但企业审查需要政策依据。RAGFlow 检索相关内部规则，使判断可追溯至组织的实际控制措施，而非依赖通用模型记忆。 推理层将合同条款与检索到的规则进行比对，指出冲突点并生成审查建议。关键输出不仅是风险等级，更是一个可供其他审核人员检视的紧凑论证。 图视图将审查转化为明确的关系：合同条款 → 检索到的政策 → 风险发现 → 建议操作。这种表示方式对审计、调试和人工审查都有价值，因为每个结论都保留了其证据路径。 许多 ERP 工作流仍然依赖人工逐条核对合同条款，而这一自动化路径展示了风险识别到证据留痕、再到系统记录写入的完整闭环，让人工审核成为最终决策的守门人。
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