第八章　WorkBuddy 在流程里接哪一段

先说结论

AI 在尽调里不是“帮你写报告”，是替你干三类脏活：把非结构化材料变成结构化数据、把散落事实做交叉比对、把重复劳动批量化。

判断一个环节该不该交给它，只看一条：这件事做错了，后果是“重做”还是“担责”。 重做的，交给它；担责的，自己来。

一、可以放心交的四段

1. 材料结构化

扫描件 OCR、合同要素提取（当事人、金额、期限、特殊条款）、证照信息提取、诉讼清单整理。

为什么安全：错了能发现（对照原件即可），且不涉及判断。

2. 交叉比对

同一事实在不同文件里是否一致：日期、金额、主体名称、股权比例、地址。

这是它最值钱的地方。 人做这件事要两天且容易疲劳漏项，它做二十分钟且不漏。

典型产出：一张矛盾清单，标出“哪份文件说什么、与哪份冲突”。

3. 清单生成

根据交易类型、行业、目标，生成初版审阅清单和访谈提纲。

注意：初版必须由律师按本项目改写。直接用模板清单，等于没为这个项目做过尽调。

4. 初稿起草

把已核实的要点组织成报告段落（问题、事实、影响、建议四段式）。

前提：事实段必须来自底稿，不能由它“生成”。

二、绝对不能交的四段

环节为什么不能交
判断某项问题是否重大涉及交易决策，要担责
判断证据够不够涉及执业标准，要担责
提升结论状态（如“已取得未核”改“已核支持”）状态是律师的判断，工具无权改
生成“律师实施了某程序”的记录访谈、现场、函证必须真实发生

一条铁律：工具不得生成任何表示律师本人实施了某程序的记录。这条比“不许编造事实”更严——它管的是程序真实性。

三、三条硬线：AI 产出必须回源

任何由工具产出的以下三类信息，必须人工回权威源核：

  1. 案号 → 回付费法律库核（法院、案由、裁判日期四件套）
  2. 法条 → 回权威源取原文，并核现行有效性
  3. 主体 → 回工商登记核（全称、代码、法代、状态）

为什么必须回源：模型会生成看起来完全合理但不存在的案号、条号、公司名。这不是偶发，是机制性的。曾经有一部书稿，37 个案号里查出 3 个查无此案、1 个张冠李戴。

四、一条可执行的协作流程

① 律师定范围（六项启动记录）
      ↓
② 工具做结构化（OCR、要素提取、索引）→ 律师抽检
      ↓
③ 工具做交叉比对（矛盾清单）→ 律师判断哪些是问题
      ↓
④ 律师做独立查询、访谈、现场、函证
      ↓
⑤ 工具整理成台账 → 律师回源核（案号/法条/主体）
      ↓
⑥ 工具起草四段式初稿 → 律师改写、定级、签建议
      ↓
⑦ 律师定结论状态、写限制事项、签字

关键在 ③ 和 ⑦：发现问题靠工具，判断问题靠人；写初稿靠工具，定结论靠人。

五、把工具用出差异化的三个地方

大多数同行用 AI 只是“帮我写一段”。真正拉开差距的是这三件事：

第一，把脏活自动化。 OCR 选型、批量提取、矛盾比对——这些没人愿意做，做了就领先。

第二，把标准固化成检查器。 比如“每条结论必须标六种状态之一”“每个案号必须回库”，做成脚本，每次跑一遍。人做不到每次都检查，脚本可以。

第三，把经验变成可复用的指令。 一份好的访谈提纲、一份好的清单，存成模板，下次改改就用。这件事的复利最高。

六、自检