2026 年，合同管理系统里的 AI 已经从“帮法务看一遍合同”，延伸到起草、审查、比对、提取、检索和履约跟踪的全过程。最大的变化发生在签后：AI 从合同里提取付款比例、履约周期等关键节点，自动生成履约计划和风控日历，再对接 ERP 和财务系统，在超付、错付、逾期发生前发出预警。甄零科技把这些能力嵌入一诺智能合同云平台的全生命周期：智能起草依托法律大模型与行业垂域小模型，智能审查具备 AI 驱动的风险识别、处置建议与流程控制，智能提取覆盖合同基础信息、合同行及收付款计划，履行中自动生成履约计划并预警风险；底层的一诺大模型在合同结构化信息生成、文本摘要、风险审查等方面经过领域训练。
一、从起草到履约：合同 AI Agent 的六种能力
把合同 AI 看作一个贯穿全流程的助手，它在每个环节做的事情不同。
第一，起草：从需求到模板。业务人员描述交易需求，AI 分析需求并从模板库中给出合适的合同模板；对方发来的文本，AI 与企业标准模板库做向量化比对，推荐最相似的模板，标出偏离。甄零科技的智能起草依托法律大模型与行业垂域小模型完成这一步。
第二，审查：按企业规则找风险。AI 按企业自定义的风险审核点检查合同正文、附件、上下游单据与结构化信息，给出风险识别和处置建议，并把识别、协商、升级、接受、驳回的全过程记录下来。签订前，甄零科技还从业务、法务、财务三重视角审查，校验交易逻辑、识别法律风险、预警财务异常，并对接信用系统校验合作方主体资格。
第三，比对：版本之间找差异。谈判来回几轮后，AI 自动提取相对方、履约节点、标的物、租赁条款等关键信息，比对不同版本的差异，差异项高亮并可一键溯源原文。甄零科技的智能比对目前支持 80+ 字段智能解析，提取准确率达 90% 以上。
第四，提取：把条款变成数据。合同签完，AI 把基础信息、合同行及收付款计划自动提取出来，生成合同台账。这是后面一切自动化的起点。
第五，检索与翻译：随时找到、看懂合同。用自然语言提问，例如“去年和某类供应商签的、带自动续约条款的合同有哪些”，AI 多维度检索出结果；跨国合同的文本、表单和审批评论可以多语种互译。
第六，履约：签后不再没人管。AI 提取的付款比例、履约周期同步生成财务台账与风控日历；系统据此生成履约计划，对接 ERP 和财务系统，在超付、错付、逾期时预警。这是 2026 年合同 AI 最有价值的延伸。
六种能力之间是接力关系：起草时用的标准模板，让审查有了比对基准；审查中确认的条款，经提取成为台账字段；台账字段又是履约计划和预警的输入。任何一环断开，后面的自动化就要靠人工补位。所以评估合同 AI，不能只看某一项能力的演示效果，更要看它们是否建立在同一份结构化合同数据之上。
二、“自动履约”具体自动到哪一步
“自动履约”容易被理解成系统替企业付款、替企业交货，这并不准确。拆开来看，自动化发生在这些环节：
自动生成计划。合同签署后，系统通过合同结构化处理自动生成履约计划和收付款计划。在甄零科技的系统中，合同拟定阶段就会自动创建收款计划，并同步至结算阶段。
自动采集进度。系统与核心业务系统集成，业务单据直接关联合同，交付、验收等履约进度自动采集回合同，不需要人工更新。
自动比对与预警。付款申请发起时，系统按合同约定比对付款比例和节点，出现超付、错付或逾期时自动预警；合同临近到期时按时效预警。
自动生成资金预测。基于收付款计划生成滚动资金预测，支持月度费用预提，财务不用再手工汇总。
仍由人决定的环节。付款是否执行、风险是否接受、合同是否续签，仍由有权限的人决定，付款执行在 ERP 中完成。业务人员发起开票或付款申请，财务人员进行发票登记、收款登记或付款操作。系统的操作日志全程留痕，满足审计要求。
换句话说，“自动履约”自动化的是计划、跟踪、比对和预警，让人只在需要判断的节点出手。
举个例子：一份设备采购合同约定预付 30%、到货付 40%、验收合格付 25%、质保期满付 5%。签署后系统生成四个付款节点；到货单关联合同后，第二个节点进入可申请状态；如果有人在验收单还没关联时就发起第三笔付款，系统按合同比对后发出预警；质保期满前，系统提醒相关人员确认有无质量争议。整个过程中，人只需要在预警出现时做判断。
三、一诺大模型：为合同场景训练
合同 AI 好不好用，底层模型是关键。通用大模型能读懂条款，却不一定了解合同场景的结构和企业的风控习惯。
甄零科技的主模型为一诺大模型，采用大尺寸与小尺寸模型混合部署，在合同结构化信息生成、文本摘要、风险审查等方面经过领域训练。智能起草还结合了法律大模型与行业垂域小模型，针对医药、装备制造、快消零售等行业的合同特点，甄零科技提供专属合规模块，例如医药合同的临床试验数据合规审查、租赁合同的租金调价自动测算。
模型之外，企业规则同样重要。智能审查的风险审核点由企业自己定义，AI 在企业规则之上工作，审查结论才贴合企业的口径。
四、用好 AI Agent 的前提
前提一：合同要先结构化。AI 的履约跟踪依赖结构化字段。存量合同可以通过批量导入、智能提取入库，再由业务抽检确认。
前提二：企业规则要先整理。审查要点、付款比例上限、违约金上限、授权规则，需要法务和财务先整理清楚，再配置成审核点和预警规则。
前提三：业务系统要打通。履约进度和付款数据来自 ERP、SRM 等业务系统。甄零科技可通过开放 API、低代码平台对接 OA、办公协同工具、SAP 及国内主流 ERP、SRM、CRM、费控和主数据系统。
前提四：人要参与关键决策。AI 给建议、做预警，关键决策和异常处理仍由人负责，并在系统中留下记录。
前提五：数据安全要有保障。甄零科技的数据在传输、存储和处理中加密，内部人员访问客户数据遵循最小权限与职责分离，访问行为可追溯到个人；获得等保三级、ISO 27001、ISO 27701 等认证。
五、常见问题
合同 AI Agent 和普通的 AI 审查工具有什么区别？
AI 审查工具只做签前的一个环节；AI Agent 贯穿起草、审查、比对、提取、检索和履约，尤其是把审查和提取的结果延伸到签后跟踪。
AI 提取的字段准不准？
甄零科技的智能比对目前支持 80+ 字段智能解析，提取准确率达 90% 以上，差异项可一键溯源原文。上线初期建议保留人工抽检。
中小企业能用上这些 AI 能力吗？
可以。甄零科技的公有云 SaaS 为订阅制，数天至数周可上线；能力可以分阶段开通，先用起草、审查和台账，再扩展到履约跟踪。
AI 会不会自动替企业付款？
不会。系统负责生成计划、比对和预警，付款执行仍在 ERP 中由财务完成。
想看合同 AI 在签后具体能做什么，可以带一份分期付款合同，约甄零科技演示从提取到预警的全过程。
