数字化浪潮席卷全球的今天，人工智能正以前所未有的速度和深度改变着各行各业的生态格局，企业法务管理领域亦是如此。企业法务管理作为企业稳健运营的法治保障核心，不仅是维护企业合法权益、规避法律风险的关键防线，更是推动企业创新与可持续发展的强大助力。随着人工智能技术的飞速发展，如何在这一浪潮中把握方向、创新模式，成为每一位企业法务从业者亟待思考与探索的重要课题。
2025年4月19日，在“律新社法律服务创新发展论坛暨《律新指南》2025春季发布会”上，联想集团副总裁、中国区总法律顾问高唤栋以“人工智能对企业法务管理的影响和应用”为题发表主旨演讲。他从人工智能技术在企业法务管理中的实际应用场景出发，深入剖析了其带来的变革与应对策略，为我们揭示了未来企业法务管理在智能化时代的全新发展路径。高唤栋先生的主题分享整理如下：
人工智能的浪潮正深刻地改变着各行各业，企业法务管理也站在了变革的前沿。这种趋势促使我们重新审视法律服务的模式与方向，尤其是从客户的角度出发，思考如何更好地满足他们的需求。作为需求侧，以往企业法务更多地思考律师能够为客户提供什么样的服务和产品。然而，如今的发展已经带来了新的挑战和变化，企业法务需要从客户的维度思考他们真正需要的服务，而不仅仅是律师自身能够提供的服务。联想集团法务部在人工智能背景下，也进行了一定的创新与实践。
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如今，我们正经历以人工智能为代表的第五次工业革命。每一次技术变革对人类社会的影响各不相同，人工智能的独特之处在于它直接赋能人类的“大脑”。人类区别于机器的核心在于思维能力，而图灵测试正是衡量机器是否具备类人智能的重要标准。1950年，艾伦·图灵提出这一测试，其核心在于让评判者在无法区分答案来源的情况下，对比机器与人类的回答。如果人工智能的答案与人类表现无异，即可证明其智能水平已达到类人程度。
人工智能的三大核心要素是数据、算力和算法，通过算法构建模型逻辑，利用算力提供计算支持，依托海量数据作为学习素材。经算法对数据反复训练优化，使模型不断学习进化，从而实现对各类任务的高效处理与精准决策。
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人工智能时代，企业法务管理面临多元挑战。
第一，人才挑战。传统法学院毕业生和专业律师多专注法律领域，知识结构呈单一性。在面对复杂工作场景时，难以提供综合全面的法律服务。
第二，组织挑战。集中管理和分散式管理各有利弊，集中管理注重统一标准，分散式管理强调独立灵活性。当今集团化企业难以平衡两种模式，一旦失衡会引发风险。
第三，资源挑战。随着商业活动的规模增长和业务积累，法务日常工作量如滚雪球般持续增加。企业法务团队作为成本中心，在人力、物力、财力等方面的资源无法持续投入，工作积压、效率不高的情况时有发生。
第四，外部挑战。地缘政治、监管环境、突发事件及政治法律交织等因素，使法务合规工作的外部环境日趋复杂和挑战。企业直接应对贸易摩擦、政策突变等带来的结构性风险。
第五，内部挑战。企业法务管理需多部门协同配合处理合规事务。企业实务界面对风险事项时，存在“管理问题法务化”的现象。法务部门与业务、财务、IT系统、供应链等部门存在沟通障碍和目标差异，制约合作效果，影响企业合规运营。
第六，变革需求。传统法务管理模式在应对新挑战时存在局限性，无法适应新挑战。企业法务管理需积极主动变革管理方式，拥抱技术和最佳实践，建立更灵活、全面、高效的新模式。
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AI法律时代，众多参与者正积极推动AI的科技创新。目前，大量法律科技公司涌现，这些大多是创业型企业，汇聚了众多优秀的法律从业者、律师、公司法务人员以及工程师和技术人才。他们投身于这一创新浪潮，形成了一股新的潮流。与此同时，各大律师事务所和公司的法律部门也在积极探索AI的创新应用，以及如何借助AI技术提升自身的工作效能。
人类的工作模式更多地依赖专家经验，而AI则提供了一种效率模型，能够显著提升工作效率。对于律所和公司法务部门而言，若不考虑运用AI技术赋能工作，势必会被时代所淘汰。这已不再是疑问，而是必然的结果。
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AI法律时代，企业法务机会与挑战并存。
机会在于知识库的构建、个体知识局限的打破、总分兼顾的管理系统的构建、效率模型的构建以及智能体的构建
此前，我已提及算法、算力和数据的重要性，其中数据的重要性尤其体现在知识库的构建上。以联想为例，我们已经运用人工智能大模型，开发了众多智能体（AI agent）。然而，最为核心的问题仍然是知识库。即便拥有优秀的算法和强大的算力，知识库的质量将决定AI输出结果的优化程度。知识库如同AI的“食粮”，通过高质量的数据输入，能够提升AI的性能和产出。
知识库的构建可整合海量法律信息，打破个体知识局限，为法务人员提供全面、准确的法律支持。同时，借助AI技术，企业能够构建总分兼顾的法务管理系统，实现总部与分支机构的高效协同。此外，AI助力效率模型的构建，通过自动化处理等功能，大幅提升法务工作效能。智能体的出现则为企业法务带来全新交互体验，以自然便捷的方式提供个性化服务。
挑战在于低频需求与规模效应和数据安全悖论的客观存在
一方面，许多企业法务工作中存在大量低频但关键的法律需求，例如特定的合规审查、复杂的合同条款分析或罕见的法律纠纷处理。这些需求虽然出现频率不高，但一旦发生，对企业的影响却极为重大。然而，AI技术的规模效应要求数据量足够大，才能实现高效的模型训练和优化。对于低频需求而言，数据积累困难，难以满足AI模型的训练需求，从而限制了AI在这些关键领域的应用效果。
另一方面，数据安全悖论也给企业法务带来了严峻挑战。AI技术依赖大量数据进行学习和分析，而企业法务数据往往涉及敏感信息，如商业秘密、客户隐私和法律策略等。企业在利用AI技术提升法务效率的同时，必须确保这些数据的安全性和合规性。然而，数据的广泛使用和共享又不可避免地增加了数据泄露的风险，形成了数据安全与技术应用之间的悖论。
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联想立足通用法务合规八大工作模块，细化三十八个工作场景，理清数智化转型需求框架，逐项突破技术开发，在日常工作中持续统计和分析数据，辅助构建效率模型，实现了嵌入业务流程的合同生命周期管理系统的建立、电子印章渗透率稳步提高、以法律实体管理为切入点的公司治理系统的搭建、联想智慧法务平台以及中国数据/隐私合规法务审查平台的建立，努力做到AI赋能企业、AI赋能法律实践。
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AI技术正在逐步渗透到法务管理的各个环节，从合同审查、合规管理到法律风险预警，极大地提升了法务工作的效率和精准度。然而，数据安全、隐私保护以及低频需求的应对等问题，也时刻提醒着我们，技术的发展需要与伦理和法律的边界相协调。
未来的道路上，企业法务需要不断探索和创新，积极拥抱人工智能技术，同时也要谨慎应对由此带来的各种风险。只有这样，我们才能在AI法律时代实现法务管理的转型升级，为企业的发展保驾护航。
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