2006年至今，国资委陆续发布一系列文件强化国企法律、合规、风险、内控一体化管理，在一体化管理信息化和数字化方面多次提到“嵌入业务流程、互联互通、实时监测、自动预警”等关键词，嵌入式风控、合规是企业稳健经营和发展的趋势。2022年OpenAI发布ChatGPT，生成式AI在自然语言理解能力和应用层面实现重要突破。目前大模型在知识问答、知识生成方面的表现较为惊艳，能够快速进行文件检索、文件生成、图片生成、视频生成、制作PPT等，而在企业管理领域大模型能够发挥哪些价值是大家都在努力探索和尝试的。

法智易持续深耕企业法律、合规、风险、内控业务领域，对于大模型在企业管理上的应用进行深入持续思考。我们发现大模型在C端用户的应用场景，无法直接照搬到企业业务中，企业业务具有专业、严谨和规范的特点，但大模型所擅长知识问答和生成能力存在不确定性和不可解释性，如何在发挥大模型的能力优势的同时，还能兼顾企业规范应用要求，是我们需要思考的命题。大模型技术是自然语言处理领域的跨越式发展，在企业经营业务开展过程中存在大量未能充分发挥“数字化”价值的文件类知识，应该利用大模型的语言理解能力将文件类知识数字化和动态化。

研发思路

企业所有做的事情我们统称为“业务”，业务开展往往是跨部门、跨专业的，所以很容易出现以“职能”主线各自为战的情况。以担保业务为例，企业的担保管理制度和具体业务细则中对担保业务流程、部门职责分工和具体业务要求进行详细规定，担保从申请到最终执行担保、担保解除，有资产管理部门、总经办、档案管理部门、法律风控部门、财务部门等多个部门参与，业务流程在具体执行过程中会细化到很多审批流程和文件，例如担保决策环节，需要在总经理办公会上汇报详细方案，对对可行性、担保主体、担保方式、担保余额、担保期限、担保费率、反担保方式（如有）等要素形成决策意见，上会通过后签订担保合同，财务部、法律风控部需要分别对合同约定从财务、合规和法律风险角度进行审查，如果最终担保发生风险引发诉讼，还会形成案件裁判文书和内部复盘总结报告等文件。现在这个业务过程中，企业面临的主要问题是审批流程从环节上保证了合规，但具体审批职责是否按照制度落实到位，应确认的风险点是否均确认完成，难以在执行过程中得到保证。

为了将制度要求、岗位职责落实到位，企业花费大量精力梳理制作矩阵、清单，以期对合规风险检查责任落实到具体岗位、具体人。在制作过程中出现新的问题，一是梳理口径标准不一致，业务闭环难以贯通，例如规章制度按照制度层级和分类进行梳理，往往只能到业务领域层，但合同审查时对规章制度和岗位职责的要求则需要细化到条款级、要素级，二是更新频率较低，由于梳理过程较为庞杂，有些企业一年甚至更长时间才会进行一次系统性更新，但实际信息的更新频率速度非常快，可能伴随业务发展随时进行调整，信息更新后如何让关联业务也能快速更新信息，这也是个问题，三是与流程打通非常难办。这三个问题的存在，使得大部分咨询和清单成果均成为“沉默资产”，躺在文件柜里，难以真正在业务开展过程中发挥价值。

我们在开展具体业务实践中发现，业务流程中的各类文件和审批流程，其核心都是围绕“业务要素”，制度、审批、合同等都是对“业务要素”的规定和规范，那么我们是不是可以回归业务本身，将业务开展的核心要素提炼出来，作为贯通这个跨部门业务流程的“通行证”。制度条款、议题方案、合同条款、裁判文书条款、总结报告条款，我们都可以借助大模型的语言理解能力将这些条款与业务要素对齐。例如我们在审查担保合同时，对于反担保措施的审核，就能轻松获取到反担保措施的?/span>