当前位置: 首页 > news >正文

医药行业的智能合同审查:大模型与AI赋能合规管理

随着医药行业的快速发展,尤其是在全球化背景下,企业在业务拓展、合作协议签订中需要处理大量复杂的合同。合同不仅是业务的法律保障,更是风险管理的重要工具。医药行业合同审查的复杂性源于其严格的合规性要求,包括与政府机构、研发机构、医院等多方签订的合同。尤其是医药行业中对知识产权、数据安全、药品销售和分销等条款有着非常严格的法规要求,稍有不慎便可能带来巨大的合规风险。因此,如何在确保业务高效开展的同时,严格遵守法规,已经成为医药企业关注的核心问题。

医药行业的解决方案优势

面对医药行业对合规管理和风险规避的高要求,思通数科的智能合同审查系统应运而生。相比于传统的手动合同审查方式,该系统通过先进的文本分类技术、OCR技术、信息抽取技术及大模型推理能力,提供高效、精准的合同分析与风险识别功能。

  1. 全面合规保障:智能合同审查系统基于法规库、风险库及案例库,能够自动审查医药行业合同中的合规性条款,如药品销售条款、数据隐私条款、产品责任条款等,确保合同内容符合行业法规,避免潜在的合规风险。

  2. 提升审查效率:系统具备75个合同要素抽取字段,能够快速从合同中提取关键数据,如合同主体、合同金额、支付条款等,省去人工翻阅文档的繁琐过程。对于上市公司、大型央国企来说,能够快速识别合同中的风险条款,并提供修改建议,极大地提升了审查效率。

  3. 高效的比对与复核能力:通过合同比对功能,医药企业可以将两份合同进行逐项对比,自动生成修改对照表,帮助企业识别合同中的差异,确保所有修改都能被精准记录。

合同审查核心功能

在智能合同审查的实际应用中,思通数科系统的合同比对、合同要素抽取和合同审查功能,能够为医药行业的合规管理提供全方位的支持。

  1. 合同比对:在企业合规审查过程中,系统能够自动比对两份合同文件,生成详细的修改对照表,帮助审查人员快速了解合同中的差异。对于医药行业来说,特别是在研发合作协议或药品分销协议中,多个版本的合同文件可能会涉及细微但重要的修改,通过比对功能,企业能够确保所有修改都在合规框架下进行,防止因合同条款的疏忽造成风险。

  2. 合同要素抽取:系统支持细化到75个合同要素字段的抽取,涵盖了合同中的核心信息。部分重要字段如:

    • 合同主体信息:自动提取合同的双方信息,包括企业名称、法人代表等。
    • 合同金额:系统自动识别并提取合同金额,确保资金流向透明。
    • 合同期限:针对合同生效时间和结束时间进行智能识别和提取。
    • 支付条款:对于合同中的支付方式、支付时间等细节,系统能够做到精准抓取。
    • 知识产权条款:医药行业特别关注知识产权的保护,系统能够细化提取相关条款,确保企业利益得到法律保护。

    通过这些精细的合同要素抽取功能,审查人员可以快速掌握合同的核心内容,并为接下来的审查环节提供高效的支持。

  3. 合同审查:思通数科的智能合同审查系统能够根据法规库、风险库、案例库,对合同中如支付条款、争议解决条款、保密条款、违约条款、权利义务条款等进行精准审查。同时,用户可以自定义上传和编辑风险库和案例库,结合自身业务经验,优化合同审查的结果。这一功能尤其适用于医药企业复杂的业务场景,能够帮助企业更好地管理合同风险,确保每一个条款都符合法规要求,减少合规风险。

核心技术支持

为了确保合同审查的准确性和高效性,思通数科的系统结合了多种前沿技术:

  1. 文本分类技术:系统对合同进行过滤拆分,自动识别并分类合同条款,将支付条款、争议解决条款等条款标签化,进而应用相应的审查逻辑,生成综合的审查报告。

  2. OCR技术:对于扫描版PDF合同,系统通过OCR技术将其转换为标准文本格式,确保电子合同能够进行智能分析和审查。

  3. 信息抽取技术:自动提取合同中的关键字段,如合同金额、合同期限、签约双方信息等,为审查流程提供重要参考。

  4. 图数据库存储:合同要素和知识图谱数据通过图数据库存储,帮助大模型对合同进行推理分析,提升系统对合同内容的理解能力。

  5. 大模型与图知识库推理:结合大模型和向量知识图谱,系统可以实现知识建模、法律推理,且具备高度的可解释性。知识库内容包括法规库、风险库、案例库和条款库,支持用户对知识库的编辑和管理,确保系统能够适应医药行业的多样化需求。

适用人群

思通数科智能合同审查系统适用于:

  • 医药行业的合规部门
  • 医药企业法务人员
  • 大型制药公司、医药研发机构
  • 医药分销、销售部门
  • 上市公司、央国企的合同管理团队

可以通过我们的官方网站联系信息与我们联系  思通数科 - 思通数科(南京)信息技术有限公司

http://www.lryc.cn/news/454128.html

相关文章:

  • 幂等性接口实现
  • C++ 语言特性29 - 协程介绍
  • [Day 84] 區塊鏈與人工智能的聯動應用:理論、技術與實踐
  • 八大排序--01冒泡排序
  • 【Kubernetes】常见面试题汇总(五十)
  • Linux 操作系统中的 main 函数参数和环境变量
  • Vue项目中通过插件pxtorem实现大屏响应式
  • (Django)初步使用
  • 【星汇极客】单片机竞赛之2024睿抗机器人大赛-火线速递赛道(持续更新)
  • 生信科研,教授(优青)团队一站式指导:高通量测序技术--农业植物基因组分析、组蛋白甲基化修饰、DNA亲和纯化测序、赖氨酸甲基化
  • 【Immich部署与访问】自托管媒体文件备份服务 Immich 本地化部署与远程访问存储数据
  • AI少女/HS2甜心选择2 仿逆水寒人物卡全合集打包
  • C/C++逆向:数据类型识别
  • PASCAL VOC 2012数据集 20类物体,这些物体包括人、动物(如猫、狗、鸟等)、交通工具(如车、船、飞机等)以及家具(如椅子、桌子、沙发等)。
  • 题目:最左边的数字
  • 第 4 章 Spring IoC容器之BeanFactory
  • 滚雪球学Oracle[2.3讲]:Oracle Listener配置与管理
  • 免费送源码:Javaspringboot++MySQL springboot 社区互助服务管理系统小程序 计算机毕业设计原创定制
  • 成都睿明智科技有限公司抖音电商新蓝海的领航者
  • 不可错过!CMU最新《生成式人工智能大模型》课程:从文本、图像到多模态大模型
  • 重庆数字孪生工业互联网可视化技术,赋能新型工业化智能制造工厂
  • Qt QPushButton clicked信号浅析
  • Python时间戳转日期
  • 对 LLM 工具使用进行统一
  • webpack/vite的区别
  • 【笔记】信度检验
  • 使用Python实现无人机路径规划的灰狼优化算法
  • 理解递归和回溯
  • 知识图谱入门——3:工具分类与对比(知识建模工具:Protégé、 知识抽取工具:DeepDive、知识存储工具:Neo4j)
  • 使用指标进行量化交易时,有哪些需要注意的风险点呢