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一、先定“值得重做”的判断标准（避免做成通用大模型壳）

一个海外 SaaS 值不值得在国内“AI 化重做”，我通常看 6 条：

1. 高频文本/流程密集：合同、发票/费用、合规问卷、案件材料等——AI 能显著降时。
2. 数据结构化价值高：能把非结构化文本变成字段、风险点、任务、台账，形成“复利数据资产”。
3. 本地规则/语言壁垒强：中文语义、法域差异、监管口径、印章/签署习惯、档案要求等，海外产品迁移成本高。
4. 可做“人机协同闭环”：AI 不是一次性生成，而是“生成—审阅—反馈—沉淀—再生成”的闭环。
5. 可量化 ROI：节省人力、缩短 TAT、降低外包费/罚款概率，便于签单。
6. 可从单点切入再平台化：先做一个部门刚需（合同/合规/法务运营），再扩展到更多模块。

二、最值得优先重做的 8 个方向（按“国内落地概率 + AI 增益”排序）

1）合同全生命周期 CLM（AI-first，而不是“合同库+审批”）

海外常见：Ironclad、LinkSquares、Evisort 等。
国内现状：很多是“流程+模板+归档”，AI 多停留在摘要/比对，缺少真正的条款智能与风险驱动流程。

AI 重做点

• 条款识别与“公司标准立场”对齐：自动标注偏离点、给出可接受替代条款
• 自动生成“谈判版”改写建议（按对方版本/我方底线/业务背景）
• 合同风险到任务：例如“需要担保审批/需要法务二审/需要存证/需要履约提醒”
• 合同台账自动结构化：金额、期限、续约、违约、管辖、付款条件

MVP 切法

• 先做“红线审阅 + 差异比对 + 风险清单”三件套，嵌入 Word/WPS 工作流
• 选一个垂直（SaaS 订阅、采购、渠道、劳动）做条款库和策略库

2）法务 Intake/工单 + 分诊（Legal Ops 工作台）

海外常见：Onit、ServiceNow Legal、SimpleLegal 等的 intake/ops 模块。
国内缺口：很多企业法务仍靠邮件/微信群/表单，缺少可度量的法务运营体系。

AI 重做点

• 业务提交需求 → AI 自动补齐问题（缺什么材料、合同主体信息、金额、付款方式）
• 自动分类路由：合同/合规/争议/劳动 → 分配给合适团队与 SLA
• 自动生成“法务结论摘要/对业务的可执行建议”（不是法律长文）

MVP 切法

• 做一个“统一入口 + 自动问询补料 + 分派 + SLA 看板”
• 先服务“合同审阅请求”这一最大量入口

3）第三方尽调 / KYS（Know Your Supplier/Partner）+ 制裁/失信筛查（合规版）

海外常见：Dow Jones、Refinitiv、ComplyAdvantage 及大量 TPRM 合规模块。
国内机会：数据源、名单体系、工商/司法/行政处罚/失信信息整合、本地风险口径差异大；企业对“可解释的风险”很买单。

AI 重做点

• 多源信息抓取→自动归因：风险点来自哪条公告/裁判文书/行政处罚
• 风险分级+建议动作：继续合作/补充材料/合同条款加固/法务复核
• 合规问卷自动生成与自动审核（对方填完后 AI 识别矛盾与缺漏）

MVP 切法

• 先做“供应商/渠道商准入风险报告自动生成”，输出可落地的条款建议清单

4）DSAR/隐私合规（数据主体请求处理）与数据映射

海外常见：OneTrust 等一整套隐私管理平台。
国内现状：多数企业 PIPL 合规仍靠人工台账，DSAR 处理链条弱，数据发现/定位成本高。

AI 重做点

• DSAR 工单：身份核验—范围界定—系统定位—导出—脱敏—交付，全链路
• 文档与制度自动对齐：隐私政策、告知书、委托处理协议条款一致性检查
• 数据映射辅助：从接口文档、表结构、字段名、埋点说明里推断个人信息类别/敏感性

MVP 切法

• 先做“DSAR 工单 + 模板包 + 证据留痕”，再扩到数据发现

5）eDiscovery / 内部调查（证据集合、审阅、线索图谱）

海外成熟：Relativity 等。
国内机会：诉讼证据组织、内部审计/反舞弊调查越来越多，但工具化不足；中文语义检索和跨系统取证是壁垒。

AI 重做点

• 海量聊天/邮件/文档的中文语义检索、人物—事件—时间线自动抽取
• 相似证据聚类、关键证据包自动生成（带引用与来源）
• 敏感信息自动识别与脱敏

MVP 切法

• 从“内部调查资料柜 + 时间线/人物关系自动整理”切入（比全量 eDiscovery 更易落地）

6）外部律所管理（Matter Management）+ 电子账单（eBilling）+ 费用洞察

海外常见：SimpleLegal、Brightflag 等。
国内缺口：律所费用管理、项目复盘、预算控制和“价值证明”体系较弱。

AI 重做点

• 发票/账单行项目自动分类、异常检测（重复计费、超预算、非约定费率）
• 结案复盘自动生成：关键节点、胜败因素、可复用模板
• 律所绩效画像：响应速度、结果、成本、专业领域匹配

MVP 切法

• 先做“账单/费用审计 + 预算预警”，ROI 直接、容易买单

7）合同履约与义务管理（Obligations）

海外常见：很多 CLM 的深水区。
国内现状：合同签完就归档，履约提醒靠人；合规/审计需要时才翻合同。

AI 重做点

• 合同义务抽取→自动生成履约清单（交付、验收、付款、对账、保密、审计权）
• 与业务系统对接：比如回款/交付异常触发合同条款提示
• 续约/终止窗口智能预警

MVP 切法

• 选一个高价值场景：SaaS 订阅续费、渠道返利、采购验收，把义务抽取做深

8）合规培训与政策“落地执行”系统（不是单纯 LMS）

海外常见：合规管理平台里常见。
国内机会：很多企业培训“走过场”，缺少可证明的执行链条与问责。

AI 重做点

• 把公司制度变成“场景问答 + 小测 + 业务流程卡点提示”
• 违规事件复盘自动生成培训内容
• 面向不同岗位自动定制学习路径与测评

MVP 切法

• 从“制度问答机器人 + 测评闭环 + 留痕审计”开始

三、哪些方向“看起来热，但不建议优先”

• 通用法律检索/法律问答：国内已经很卷，且容易陷入“准确性与版权/合规”问题；除非你有独家数据或强场景闭环（例如合同审阅+条款库+审批）。
• 纯文书生成：如果只是生成合同/函件，没有审批、风险策略、版本对比、履约闭环，很快同质化。
• 仅做电子签：国内生态成熟，除非你做的是“签署+合同义务+证据存证”一体化差异。

四、给你一个“从 0 到 1”最推荐的组合打法

如果你问我“只选一个最稳的”，通常是：

AI 合同审阅（红线） + Intake 工单分诊 + 合同台账结构化
原因：入口高频、数据沉淀快、可形成标准条款策略库、ROI 清晰，且便于后续扩到履约、费用、合规。