商务与法务分析人员在审查主服务协议（MSA）、并购尽职调查档案、监管披露文件及 10-K 财报时，常面临在数百页密集文本中检索关键信息的繁重工作。利用 Humata，专业团队能够将海量文件归纳到结构化文件夹中，通过“Ask All（全部提问）”功能发起跨文档联合问答，开启严格的“Grounded（实证模式）”排除幻觉，并通过点击答案中的引用标记在分屏阅读器中高亮核验原文，从而实现高效且具备法律证据力度的条款核验流程。
与传统关键词检索容易漏掉同义表述、通用大模型容易捏造条款相比，Humata 实现了多文档语义综合与页面级证据追溯的结合。本文梳理了从文件夹搭建、提示词工程设计、高亮证据核验到安全合规配置的完整实操指南，为专业尽调团队提供清晰可行的参考。
尽职调查的现实痛点：为何 Ctrl+F 与通用聊天机器人不够用
合同审查与商业分析工作中，分析师往往在速度与准确率之间难以兼顾：
- 人工阅读与关键词检索（
Ctrl+F）： 流程严谨但耗时过长。当不同合同对同一法律概念使用不同表述时（例如“责任限制”与“最高赔偿限额”，或“无过错解除合同”与“提前解约通知”），关键词检索容易漏检核心条款。 - 通用大语言模型（如 ChatGPT）： 总结归纳速度快，但在专业法务场景存在较高风险。通用模型可能捏造不存在的保护条款、混淆不同合同主体，且无法给出可供交叉验证的具体页码。
- Humata 的文档实证机制： 直接基于用户上传的 PDF 知识库进行问答。AI 生成的每一项陈述都附带可点击的引用标记，点击即可在分屏中直接跳转至对应页码并高亮显示原始语句。
对于企业法务总监、合规审计员及投资分析师而言，这种机制使 AI 的分析成果具备了经得起审计考验的证据追溯能力。
核心操作流程：从文件夹搭建到条款核验
专业尽调团队在 Humata 中的标准工作流可划分为五个关键步骤：
[1. 上传与分类管理] -> [2. 设定 Grounded 模式] -> [3. 发起 Ask All 跨文件检索] -> [4. 点击高亮引用穿透核验] -> [5. 导出审计分析表]
1. 文件夹架构设计与文档预处理
在输入问题之前，先建立规范的文件目录，以避免不同交易对手的数据混淆：
- 按交易标的或案卷划分目录： 为每笔交易、审计项目或签约方设立独立文件夹（例如
/阿尔法并购案/供应商合同或/2026年三季度审计/信贷协议）。 - 启用 OCR 处理扫描件： 清晰的电子版 PDF 上传后可直接解析；针对历史纸质合同的扫描件或带公章扫描页，需确保开启 OCR 功能（Team 及 Enterprise 版本提供），使扫描图像中的正文、附件与签署页均被完整索引。
- 配置文件与部门权限： 若涉及敏感保密协议（NDA）或未公开重大内幕信息，应配置文件夹级和部门级访问权限，确保仅授权的尽调成员可检索相应底稿。
2. 启用“Grounded”实证模式防范幻觉
Humata 在聊天设置（Chat Settings）中提供三种响应模式。法务与商务尽调必须严格选择适配模式：
| 模式 | 运行机制 | 适用场景 |
|---|---|---|
| Grounded（实证） | 严格仅依据上传文档作答；若文档未提及，则明确回复“根据现有文档无法回答” | 法务审查、合规审计与合同条款核验必备 |
| Balanced（平衡） | 以文档为主体参考，必要时补充通识背景知识 | 宏观行业研究或行业概览总结 |
| Creative（发散） | 较宽松地运用文档信息发散推断 | 创意写作草拟；尽调中应避免使用 |
将对话锁定为 Grounded 模式是控制法务风险的关键。若被审查的协议中缺少竞业禁止或控制权变更条款，Humata 会直接指出其缺失，而不会虚构推断。
3. 使用“Ask All”发起跨文件联合检索
对多份合同执行横向对比审查的操作步骤如下：
- 进入目标项目文件夹。
- 勾选需要对比的若干份 PDF 文件复选框，或勾选全选框将整套文件夹纳入分析范围。
- 点击界面上方的 “Ask All（全部提问）” 按钮。
- 输入结构化的问题提示词，进行条款横向穿透比对。
在此模式下，Humata 会综合所有被选文档的语义上下文，梳理各方条款异同，并在答案中逐项标明各结论所属的文件名称与页码。
条款提取提示词实战模板
模糊的提示词只会得到空泛概括。法务与商业分析人员应采用格式化指令，要求 AI 输出具备对比价值的结构化结果。
模板 1：赔偿责任与免责限制对比矩阵
请以资深法务分析师身份，审查所选供应商合同，提取以下信息：
1. 赔偿责任（是单方赔偿还是双方互惠赔偿）
2. 责任限制总额（具体金额上限、合同总价倍数及例外排除事项）
3. 间接损失免责条款
请以 Markdown 表格输出，包含列：合同名称；赔偿主体；责任上限；例外排除项；来源页码。
若某合同未设定责任限额，请标明“未约定 / 无上限”。
模板 2：合同解除权与控制权变更条款审计
分析所选协议中的解除条款与转让限制：
1. 无过错单方解除合同（Termination for Convenience）所需提前通知期
2. 违约纠正期限（Cure Period）
3. 发生控制权变更（Change of Control）时，合同转让是否需经对方事先书面同意
请按合同主体逐一列出详细结论，并标注文档具体页码引用。
模板 3：财务限制性契约与债务到期表梳理
从这组信贷协议中梳理核心限制性财务契约（Financial Covenants）：
- 最低固定费用偿付比例（FCCR）
- 最高杠杆率上限（Leverage Ratio）
- 债务到期日及强制提前还款触发条件
以对比表格呈现具体数值门槛与原始文件页码出处。
高亮原文引用的穿透核验机制
尽调的核心原则是“结论必须有据可循”。Humata 将证据链闭环整合至交互界面：
- 行内交互式引用标记： 每一段由 AI 生成的结论、数据或条款摘要末尾，都会生成标注文档名与页码的引用徽章。
- 分屏实时定位跳转： 点击任意引用徽章，右侧即刻打开分屏 PDF 阅读器，并自动滚动至对应页码。
- 原文句段高亮标示： 支撑该结论的核心语句会在 PDF 原文中直接呈现高亮色块。
- 人工语境复核（Human-in-the-Loop）： 分析人员能够快速检查高亮句子前后的限定条件、除外条款及括号说明（例如“但在出现严重过失时除外”）。这种即时核实能有效避免因 AI 忽略从句转折而导致的误判。
完成核实后，分析师可将格式化表格与结论直接复制进备忘录或董事会汇报材料中。
Humata 与传统方法及通用 AI 的能力对比
了解不同工具的技术特征有助于团队做出合理的选型：
| 功能维度 | 传统查找（Ctrl+F） | 通用聊天大模型（如 ChatGPT） | Humata AI |
|---|---|---|---|
| 跨文档多文件综合 | 无；必须人工逐份打开比对 | 受单次输入长度限制；多文件易混淆主体 | 原生“Ask All”支持跨文件夹横向检索 |
| 引用证据可靠度 | 依赖人工记下页码 | 经常捏造不存在的页码与条款 | 真实绑定来源文件与精确页码徽章 |
| 分屏高亮阅读器 | 依赖外部阅读器切换 | 无原生 PDF 分屏阅读环境 | 内置分屏交互；点击即定位并高亮对应文本 |
| 条款缺失明确反馈 | 依赖人工全文通读排查 | 易出现凭空推断或编造类似条款 | Grounded 模式下未提及则明确拒答 |
| 扫描件识别支持 | 依赖外部先做扫描转文字 | 需自行搭建外部 OCR 流水线 | Team 与 Enterprise 版本内置 OCR 自动识别 |
| 数据隐私与安全保护 | 依赖本地或私有服务器 | 公共版本输入数据有被模型训练风险 | 256 位加密存储；客户文件默认不用于模型训练 |
版本选型与页数成本测算
Humata 采用按月订阅与页面配额计费模式。尽调团队需结合审查体量合理规划：
- 免费版（Free，$0/月）： 单用户，每月 60 页配额。适合初次体验或单份极短合同的功能验证。
- 专业版（Expert，$9.99/月）： 支持最多 3 位用户，每月包含 500 页基础配额，超出部分按 $0.02/页计费。适合独立律师或小型咨询团队处理零散交易。
- 团队版（Team，$49/用户/月）： 最多支持 10 位用户，包含每月 5,000 页配额，超额部分按 $0.01/页计费。具备法务必须的企业级功能：文件夹与部门权限控制、扫描件 OCR 识别、团队响应偏好设置及企业客服通道。
- 企业版（Enterprise，定制报价）： 支持无限用户、定制页数池、SOC 2 Type II 认证报告、服务等级协议（SLA）保障及单点登录（SSO，支持 Okta、Google、Microsoft）。
成本规划建议： 一套 1,000 页的中型并购数据室若使用 Expert 版本，除月费外会产生超额费用（500 页超额 × $0.02 = $10），但缺失 OCR 功能；若采用 Team 版本，则 5,000 页配额可完全覆盖，并能通过 OCR 自动识别各类扫描协议。
数据隐私与安全合规防线
处理未公开财报、诉讼案卷或并购机密时，信息安全是底线要求：
- 数据加密机制： 采用银行级的 256 位 AES 静态加密与传输中 TLS 1.3 协议，保护数据室文件安全。
- 数据不参与公共训练： 官方明确客户上传的私有文档受保密机制保护，默认不会被用于基础大模型的公共训练，且支持用户随时彻底删除。
- 基于角色的权限管控（RBAC）： 管理员可按文件夹分配查阅与提问权限，避免初级助理、外部律所及内部管理层之间出现越权访问。
- 单点登录（SSO）： 企业版无缝集成企业身份系统，强化登录验证与审计追踪。
法务分析师操作守则清单
为确保尽调质量，分析师在日常使用中宜遵守以下准则：
- 先验扫描件质量： 正式提问前先抽检历史扫描件的文字解析效果；若扫描字迹极度模糊，应结合人工重点标记。
- 分门别类建文件夹： 避免将公司章程、劳动合同、知识产权协议与信贷文件混放在根目录中，应分类归档以便精准比对。
- 坚持 Grounded 模式： 涉及法律权利义务审查时，一律关闭 Balanced 或 Creative 模式。
- 严格落实穿透复核： AI 生成的条款对比表仅作为初筛工具，务必逐条点击引用标记，进入分屏核实原始句段与例外转折，再将定稿写入对外正式报告。