今年 8 月，付童苗、杨琴、高静、何山律师作为本所选派的代表参加了由 iCourt & iCourt 法律 AI 研究院携手百度智能云、华为云计算及中国政法大学律师学研究中心共同举办的首届全国法律人 AI 应用大赛。本次大赛吸引了来自全国各地的 110 支精英团队、400 余位律界 AI 先锋参与。

本所的AI 应用成果，成功入选 iCourt 律界 AI 指南公众号的开篇首推文章。这一重要发布，不仅彰显了平台对本所技术实践的高度认可，更充分印证了本所在法律服务数智化建设领域的前沿探索与卓越成效，为行业数智化转型提供了可借鉴的实践样本

前言

作为深耕民商事领域的专业律师团队，我们长期代理建设工程、知识产权、企业合规等案件，本所年均处理诉讼与非诉业务超 200 件。

随着案件复杂度攀升与客户需求精细化，我们团队针对建设工程、知识产权等复杂案件处理中面临的效率瓶颈与风控挑战，创新性地将 Alpha GPT、KIMI、元典问达、腾讯元宝、Process On、WPS AI 等前沿 AI 工具深度融入法律服务全链条。

本文通过真实案例，详细阐述了AI 技术在合同模板智能生成与风险控制、法律培训 PPT 高效制作、投标入库简介精准定制、要素式起诉状自动生成、庭审提纲智能梳理与可视化、二审事实核对与时间轴生成等 6 大核心业务场景中的落地应用。

这些实践显著提升了工作效率（如合同模板起草提效 80～90%），强化了风险控制能力，并重塑了服务流程，为法律行业智能化升级提供了可复用的赋能范式。

1、合同模板高效生成与风险控制方案

业务场景：

顾问单位海城交通规划设计公司（化名，简称“海城公司”）作为甲方，高频次使用特定类型的合同（如工程设计、技术服务、建设工程施工、房屋租赁合同等），亟需一套标准化、个性化、可复用的合同模板库，以提升签约效率、保障自身权益。

痛点深度剖析：

1、耗时耗力、效率低下：传统合同模板起草流程（业务调研→法规检索→范本收集→条款设计→格式校对）繁复冗长，单份模板平均耗时 1～3 个工作日，律师资源消耗大，业务需求响应慢。

2、范本适配性差、保护不足：国家示范文本往往过于复杂、强调双方平衡，不符合海城公司“简化促交易、侧重甲方保护”的核心诉求，且无法灵活融入个性化条款（如核心痛点：“背靠背”付款条款，以缓解海城公司轻资产运营模式下垫资压力）。

3、个性化需求实现成本高：针对特定交易模式（如分包中的背靠背条款）定制模板，需要律师深度理解业务逻辑与相关法规，定制成本极高，难以覆盖所有高频合同类型。

4、版本管理风险：人工起草易出现条款疏漏、格式不统一、版本混乱等问题，增加后续履约风险与管理成本。

AI 解决方案及步骤：

1、利用 AlphaGPT 内置的“合同起草指令模板”，仅需“填空式”输入关键要素（合同类型、甲方立场、背景目的、核心诉求-重点强调“背靠背条款”需求、简化要求），即可在 3 分钟内生成结构清晰、格式规范、内容完整的合同草案。

提示词：我需要你帮我起草一份合同，合同类型是建设工程设计合同，合同立场是代表甲方，发包人，起草合同的背景和目的是甲方是一家交通规划设计公司，在承接到工程设计业务后，需要将部分设计任务分包给其他单位，需要起草一份建设工程设计合同模板，以便可以重复使用，起草时需要重点关注是设计背靠背条款，起草要求是不要太复杂，但又能保障甲方的利益。

根据实测，AlphaGPT 生成的合同逻辑严谨，条款覆盖全面，且成功融入了核心诉求，保证了条款涉及显著倾向甲方保护（如知识产权归属、违约责任设定），且精准设计了符合海城公司资金状况的“背靠背”条款。

2、使用 Alpha GPT 的法律咨询功能，验证初版合同中，“背靠背条款”的法律效力。

提示词：请分析本合同草案中“背靠背”条款（第六条）的法律效力、潜在风险点及优化建议，确保其可执行性与合规性，提供法律依据及关键判例参考。

根据 AI 提供的建议，对合同进行二次修改。

3、人工复核定稿。

律师结合专业经验，对 AI 生成的最终文本进行复核确认，主要检查逻辑一致性、商业合理性、与海城公司特殊要求的契合度。

通过上述 3 个步骤，单份高质量合同模板生成总耗时从传统的 1～3 个工作日压缩至约 1 小时，效率大幅提升。律师精力从基础性、重复性劳动释放至高价值的风控复核与策略制定。

此外，该流程高度标准化，可完美复用于海城公司其他高频合同类型，乃至律所其他顾问单位的类似需求。

同时，借助 AlphaGPT 内置的权威法规、判例数据库，能极大减少幻觉，确保法律分析的准确性和可靠性，且针对特殊风险点（如背靠背）条款的专项审查，保证了核心条款符合法律需求。

数据安全性方面，此方案经由律师控制，仅通过 AlphaGPT 平台处理，不涉及敏感商业信息和原始数据，安全性得到保障。

2、劳动用工培训PPT高效制作方案

业务场景：

律师需为顾问单位海城交通规划设计公司(海城公司)定制劳动用工合规培训 PPT。海城公司业务涉及大量劳动用工及劳务分包（包工头与农民工）场景，培训旨在提升其规范用工意识及风险防控能力。

痛点深度剖析：

1、信息检索效率低。手动检索法规条文、案例、学术观点耗时长（单类判例收集需数小时至数天），易遗漏关键信息。

2、信息筛选与验证成本高。人工核对资料来源权威性、时效性繁琐，错误风险高。

3、结构设计依赖经验。需律师自行规划逻辑框架（如“争议点-证据链-结论”），对新手难度大，易出现逻辑松散或重点模糊。

4、内容冗长与可视化不足。易陷入文字堆砌，缺乏图表转化能力，导致 PPT 信息过载（如满页法条引用），降低培训效果。

5、制作周期长。一份 30 页专业 PPT 平均耗时 10 小时以上（含内容整理、设计、校对）。

6、设计风格不统一。人工制作易出现字体混乱、配色突兀等问题，损害专业形象。

AI 解决方案及步骤：

通过 Kimi 和 AlphaGPT 协作，快速实现培训 PPT 制作。

1、在 Kimi 中输入提示词：你是一名劳动法专业律师，现在准备给顾问单位某交通规划设计公司做一场培训，该公司涉及劳动用工、劳务分包(包工头和农民工)等问题，培训目的是提高结合劳动、劳务用工规定，提高公司规范用工意识，请帮我制作 PPT 大纲。

2、内容细化与法规嵌入：在 Kimi 生成结果基础上输入优化指令：“PPT 内容需要增加具体法律条文规定（注明具体条款），包括规范用工的要求和法律后果。

3、在 Kimi 中选择喜欢的风格，生成 PPT 初稿。

4、将 Kimi 生成的大纲/PPT 文本上传至 AlphaGPT 法律意见书功能进行专业核验。

提示词：请核验此大纲/PPT中引用的法律规定和解读是否正确，并提供补充建议、参考法规链接及类案参考。”

5、人工复核并定稿。律师结合 Kimi 生成的 PPT 初稿及 AlphaGPT 的核验与增强建议，进行最终内容复核、逻辑优化、设计微调及定稿。

经过上述步骤，PPT 制作耗时大幅缩短至 1～2 小时，同时借助 AlphaGPT 确保法规准确，借助 Kimi 改善内容呈现方式，减少文字堆砌，增强逻辑和内容吸引力。

3、投标入库适应化简介智能生成方案

业务场景：

律师在参与投标入库时，需根据不同入库企业类型（如特定国企、行业机构等）快速生成高度匹配其需求的个性化个人简介。

痛点深度剖析：

1、信息整合耗时低效。需从海量过往简介、履历中手动筛选、整合、修改合适内容，过程繁琐冗长。

2、需求契合度难保障。人工整合难以精准把握不同企业的核心关注点和行业特点，简介易流于泛泛，缺乏针对性，影响入库成功率。

3、格式排版繁琐。确保简介格式专业、美观需额外投入时间进行排版调整。

4、复用价值低。针对不同企业的定制化过程难以标准化，每次投标均需重复投入精力。

AI 解决方案及步骤：

使用 Ima （DeepSeek V3）配合 WPS AI，即可快速完成这一场景需求。

1、知识库构建，将个人历史简介、履历的功能资料导入 Ima 平台，创建“律师个人简介知识库”。

2、在 Ima 中调用 DeepSeek V3 大模型，并输入需求。

提示词：我是一名律师，拟申请武汉本地某国有企业入库，该国企的主要经营范围是“企业总部管理，企业管理咨询，以自有资金从事投资活动，自有资金投资的资产管理服务，创业投资(限投资未上市企业)等”，请基于我的知识库内容，生成一份匹配该国企需求的个人简介。

如初稿比较简单，可追加提示词“请将该简介再完善细化一些”。

3、将 Ima 生成的简介文本复制到 WPS 中，并使用 WPS AI 智能排版优化。

4、律师对 AI 生成的简介进行内容准确性、专业性、与目标企业契合度的复核，进行必要的微调、补充后定稿。

通过上述步骤，能有效解决“整合慢、匹配难、排版烦、复用差”四大痛点，生成的简介高度契合目标企业类型和业务范围，同时保障了排版规范美观，保障专业形象，显著提升投标专业度和入库成功率。且知识库可不断更新扩充，未来生成效果也会持续提升。

4、要素式起诉状高效生成方案

业务场景：

律师在处理诉讼案件时，需根据案件事实和法律关系撰写起诉状。特别是越来越多法院要求提交符合特定模板要求的要素式起诉状（如金融借款、物业纠纷、买卖合同等要素式模板），对格式、内容要素的规范性要求极高。

痛点深度剖析：

1、格式要求复杂，易出错。要素式起诉状模板种类多、格式要求严格（如固定栏目、表格形式），人工撰写极易遗漏要素或格式错误，导致法院退卷或要求补正，延误立案。

2、要素填充耗时长。即使有基础案情材料，将散乱的事实精准提炼、归入固定要素栏目（如“原告诉称”、“事实与理由分解项”）仍需大量人工梳理和判断，效率低下。

3、法条引用需精准。起诉状需准确援引法律依据支撑诉讼请求，人工检索核对耗时且易疏忽或引用失效条文。

4、个性化与标准化平衡难。需在严格遵循法院模板的前提下，结合个案事实进行精准表述，人工处理难以兼顾效率与质量。

5、信息脱敏要求。起诉状涉及大量当事人敏感信息，人工处理脱敏工作量大且易遗漏。

AI 解决方案及步骤：

使用 AlphaGPT+元典问达，完成要素式起诉状智能生成。

1、对基础案情材料中的原被告信息、项目信息等进行脱敏处理。在 AlphaGPT 的文书起草页面，输入详细案情概要（包含诉讼请求、关键事实与理由，明确时间、地点、事件、法律关系），即可借助 AlphaGPT 生成结构完整、法条引用准确的标准（非要素式）民事起诉状。

2、将 AlphaGPT 生成的标准起诉状上传至元典问答平台，利用其专门针对司法文书（尤其是要素式文书）的强大转换能力，直接生成符合目标法院要求的要素式起诉状初稿。

3、律师对生成的要素式起诉状进行核验。检查要素是否齐全、格式是否正确、法条引用是否准确有效、事实表述是否精准、脱敏是否彻底。最后录入当事人脱敏后的具体信息，定稿。

经过此步骤，传统制作要素式起诉状耗时 6～8 小时被大幅缩短至 2～3 小时，效率提升明显。由于 AlphaGPT 具备专业的法律数据，能够确保法律逻辑和法条准确性。

5、庭审提纲梳理与可视化

业务场景：

律师在案件开庭前，需基于起诉状、证据目录等材料，系统梳理案件争议焦点、辩论要点、事实依据和法律依据，形成清晰的庭审提纲，指导法庭发言和应对。

痛点深度剖析：

1、信息梳理耗时长。需人工反复研读大量案卷材料（起诉状、证据），提炼关键信息、识别争议点，过程繁琐低效，平均耗时 3～4 小时。

2、焦点把握易偏漏。人工梳理易受主观影响，可能遗漏关键争议点或对焦点重要性判断失准，影响庭审策略。

3、法律依据关联难。将复杂的事实点精准对应到具体的法律条文和裁判规则，需要大量检索和思考。

4、逻辑可视化不足。传统文本提纲逻辑层次不够直观，律师内部沟通或法庭临场应对时不够高效。

5、信息脱敏要求。案卷材料包含敏感信息，需在梳理前进行脱敏处理。

AI 解决方案及步骤：

使用 AlphaGPT 配合 ProcessOn 完成庭审提纲的制作与可视化生成。

1、对民事起诉状、证据目录中的当事人信息、项目信息进行脱敏。将脱敏后的起诉状、证据目录上传至 AlphaGPT 的法律意见书功能页面，输入提示词后自动生成提升提纲。

提示词：请基于原告的诉讼请求、事实与理由及上传的证据目录，为原告制定庭审提纲，包括：争议焦点分析、支撑原告诉请的事实依据、对应的法律依据（注明具体法条）。

2、将 AlphaGPT 生成的文本版庭审提纲核心内容复制，粘贴到 ProcessOn 的 AI 生成功能中，一键自动生成逻辑清晰、层次分明的可视化图表（如思维导图、流程图）。

3、律师在 ProcessOn 中对可视化图表进行内容准确性核验、逻辑优化调整和最终定稿。

经过上述步骤，庭审提纲制作时间大幅缩短至 1 小时以内。可视化提纲极大方便律师团队内部沟通协作和法庭上的高效应对。

6、二审事实核对与时间轴智能生成

业务场景：

律师代理二审上诉案件时，需精读一审判决书“本院查明”部分，核对一审查明事实与实际情况的差异，梳理关键事实的时间脉络，以精准定位上诉要点（事实认定错误）。

痛点深度剖析：

1、事实核对繁琐易错。人工逐句比对一审认定事实与实际证据，过程枯燥、耗时长（通常 30 分钟以上），且易因疲劳或疏忽导致重要差异点遗漏。

2、时间脉络梳理低效。从大段文字中人工提取关键事件及其时间节点，并按顺序排列形成清晰时间轴，效率低下且可能出错。

3、上诉要点锚定困难。事实差异点散落在判决书中，人工不易快速聚焦核心争议事实，影响上诉策略制定效率。

4、信息脱敏要求。判决书包含当事人敏感信息。

AI 解决方案及步骤：

使用腾讯元宝配合 AlphaGPT 完成实时核对并生成时间轴。

1、复制一审判决书的“本院查明”部分到文档，进行信息脱敏。

2、将脱敏后的文本上传至腾讯元宝，输提示词：“请阅读文档内容，提取关键事实节点，按时间顺序生成简要时间轴，每条标注对应时间点及发生的事实概述”。

3、可将相同脱敏文本和指令输入 AlphaGPT，对比两者生成的时间轴结果，选取更优者或综合两者优点。

4、律师基于生成的时间轴，高效核对一审查明事实与实际证据的差异，快速锁定事实认定错误点，精准锚定上诉要点。对时间轴内容进行最终校验和修正。

使用上述步骤可显著缓解“核对慢、梳理累、要点散”的痛点，AI 工具快速完成基础性、机械性的信息提取与排序。利用不同 AI 工具（元宝、AlphaGPT）的特性，也能进行交叉验证或择优选择，提升结果可靠性。

7、结语

AI 技术的融入，为法律行业带来了前所未有的变革机遇。通过精准分析业务场景中的痛点问题，并针对性地引入合适的AI工具，我们不仅能够大幅提升工作效率，还能在保持专业性的同时，增强法律服务的吸引力和竞争力。

从合同管理培训的 PPT 制作到投标入库的个人简介生成，再到民商事诉讼业务的各个环节，AI 技术均展现出了其巨大的复用价值和潜力。随着 AI 技术的不断成熟和普及，法律服务行业正逐步迈向智能化、高效化的全新阶段。构建法律人专属的AI赋能范式，不仅是对传统法律服务模式的革新，更是对未来法律服务行业发展趋势的积极拥抱。

我们有理由相信，在 AI 技术的助力下，法律人将能够更加从容地应对复杂多变的业务挑战，为客户提供更加优质、高效、专业的法律服务。