瑞格律所用 OpenAI 模型打造交易尽调工具

OpenAI 于 10 月 29 日发布案例，介绍律师事务所瑞格（Ropes & Gray）如何与 OpenAI 合作开发一套用于交易尽调的内部 AI 工具。该所是法律行业较早采用 AI 的机构之一，这次的目标是把尽调中的第一轮文档梳理交给模型完成。

工具做的事情很具体：通读数千页材料，识别相关文件并按主题与争议点自动分组，产出摘要和一份符合该所格式的报告。它还会对整个数据室做清点与分类，让律师能够看到完整的交易关系，而不是孤立地翻阅单份合同。

开发方式带有明显的“对齐律所习惯”色彩。团队用已完成交易中由律师撰写的人工尽调报告作为对照，比较工具初稿哪些地方做对了、哪些地方不足，据此反复调整评分标准和报告格式。工具的查询框架模仿律师团队真实的工作步骤，从初审、摘要到更高层级的复核，产出质量被描述为接近一名合格的中级律师。

但人的位置没有被让出。合伙人 Josh Lichtenstein 说得很直接：律师仍然需要审阅所有内容，因为交付给客户的任何成果都必须百分之百站得住，所以工具被设计成让律师可以方便地查看中间摘要和原始文件。合伙人 Howard Glazer 的表述是，客户付钱不是为了让人审合同，而是为了基于合同内容作出判断。

在规模上，瑞格拥有 340 名合伙人和 1500 名律师，工具目前主要覆盖重要的商事合同。该所公开表达的目标，是把逐项列明问题的尽调报告从数周压缩到数小时，并在工作中同时使用 GPT-6 Astra 等模型。

这则案例的价值在于场景本身。交易尽调是典型的知识密集、文档密集且时间敏感的工作，也是律所最不愿意外包的核心流程之一；把前沿模型放进这条流程，说明企业级 AI 的落地正从辅助写作走向承担流程中的固定环节。

接下来值得观察的是三件事：工具在真实交易中的准确率如何被衡量，律所如何处理客户数据的边界与保密义务，以及当首轮梳理被自动化后，计费方式与初级律师的培养路径会不会随之改变。