来源：德恒律师事务所
发布日期：2026年01月28日
引言
新时代背景下，企业合规管理面临前所未有的复杂性与挑战。法律法规的频繁更新、监管要求的持续强化、业务场景的日益多元，使得传统的合规管理模式难以有效应对海量信息处理、实时风险识别与动态合规响应的需求。与此同时，人工智能技术的迅猛发展，特别是大型语言模型的成熟应用，为企业合规体系的智能化升级提供了全新可能。
作为深耕企业合规领域的法律服务机构，我们在服务实践中深刻感受到，AI技术与合规管理的融合已从概念探讨进入落地实施阶段。如何科学规划AI赋能合规的技术路径、如何确保AI应用本身的合规性、如何构建人机协同的合规管理机制，成为企业法务与合规部门亟需解决的核心议题。
本文拟从实务角度，系统阐述AI合规智能体的落地路径、应用场景及法律保障框架，以期为企业合规体系的智能化转型提供参考。
一、AI赋能合规管理的基础架构
（一）本地知识库：合规智能体的数据基座
AI合规智能体的核心竞争力源于其知识储备的专业性与权威性。构建高质量的本地合规知识库，是实现AI有效赋能合规管理的基础性工程。
知识库的内容体系应涵盖三个层次：第一层为外部规范层，包括法律法规、部门规章、行业标准、监管指引等规范性文件；第二层为内部制度层，包括公司章程、规章制度、业务流程、操作指引等内控文件；第三层为经验沉淀层，包括历史案例、风险事件、处置方案、专家意见等实务经验。
▲ 图为本地合规知识库架构
知识库的建设应遵循结构化、标准化、动态化原则。结构化要求对各类文档进行分类编码、标签管理，建立清晰的知识图谱；标准化要求统一数据格式、元数据规范，确保知识的可检索性与可引用性；动态化要求建立知识更新机制，及时纳入新发布的法规政策与最新实务经验。
（二）大模型融合：智能推理的技术支撑
本地知识库提供了合规管理的知识供给，而大型语言模型则赋予系统理解问题、分析推理、生成回应的智能能力。当前，DeepSeek、Qwen等国产大模型已具备较强的中文理解与推理能力，为企业本地部署提供了可靠的技术选择。
大模型与本地知识库的融合，核心技术路径是检索增强生成（RAG）。该技术通过在生成回应前先从知识库中检索相关信息，将检索结果作为上下文输入模型，从而使生成内容更加准确、可靠、可溯源。相较于单纯依赖模型训练数据的方式，RAG架构能够有效降低”幻觉”风险，提升输出的权威性与可信度。
▲ 图为基于RAG的大模型应用流程
技术部署层面，我们建议企业采用本地化或者可信的云端部署方案。通过在企业专有服务器（本地或云端）上部署大模型运行环境，可以确保敏感的合规数据不出企业边界，满足信息安全与商业秘密保护的要求。
（三）智能体构建：场景化的功能实现
AI合规智能体的价值最终体现在具体的应用场景中。基于前述技术架构，智能体可在以下四个核心场景发挥作用：
合规咨询场景： 员工通过自然语言提问，智能体快速理解问题意图，在本地知识库中进行智能检索与分析，以通俗易懂的语言提供解答，并同步提供答案所依据的规范文件链接，方便查阅核实。
风险分析场景： 以企业风险清单为基础建立合规风险库，智能体对风险数据进行多维度分析比对，识别固有风险、重要风险、高频风险，形成可视化的风险分析报告，为管理层决策提供数据支撑。
合规审查场景： 针对规章制度、合同文本等待审文件，智能体自动提取关键信息，与预设的合规条款及法律法规要求进行比对分析，识别条款缺失、表述模糊、违反规定等潜在风险，并给出修改建议。
合规培训场景： 基于本地知识库内容，智能体可自动生成个性化的培训课程与教材，根据不同部门、不同岗位的业务特点，针对性地设置合规案例分析与风险防范技巧，提升培训的针对性与实效性。
（四）幻觉消除
大型语言模型在法律应用中的核心风险在于“幻觉”，即生成看似合理但事实或法律依据错误的内容，可能引发严重后果。
为此需建立AIGC合规管理体系：
制度上 实行分层验证与风险分级，高风险内容引入外部双重审查；执行上固化复合审查流程并完整留痕；
技术上 通过自动化核查与可信存证确保准确性与可追溯性；
监督改进上 动态更新规则、常态化外部审计，并配套快速撤回与应急处置机制，以保障AI赋能法律合规的安全与可靠。
▲ 图为AIGC合规管理体系运行机制
二、实施路径与工作建议
（一）分阶段推进实施
第一阶段：现状评估与方案规划
对照监管要求与行业最佳实践，对企业合规管理现状进行全面诊断，识别痛点与改进空间；明确AI赋能合规的重点工作领域，制定整体实施方案与详细工作计划。
第二阶段：知识库建设与系统部署
完成本地合规知识库的结构化整理与内容填充；确认AI智能体本地部署环境，完成大模型部署与系统集成；建立知识库动态更新机制。
第三阶段：智能体训练与功能优化
开展针对性的AI合规智能体训练工作，包括合规咨询、风险分析、合规审查、合规培训等核心功能的调试优化；形成AI合规智能体使用说明与操作指南。
第四阶段：试运行与持续改进（持续）
开放测试或试用，收集用户反馈，持续优化完善；建立AIGC合规管理体系，实现常态化运行与定期审计。
（二）组织保障与协同机制
AI赋能合规管理是一项系统性工程，需要法务部门、合规部门、信息技术部门、风险管理部门以及外部专业机构的协同配合。
内部协同： 法务部门应在AI工具部署和治理中发挥主导作用，负责制定使用政策与合规审查流程；信息技术部门负责基础设施建设、数据处理与系统维护；合规部门确保AI使用与整体合规框架的一致性；风险管理部门参与识别、评估与缓解AI生成内容相关的风险。
外部支持： 借助专业法律科技公司的技术能力，获取合规检查、事实核查、引文分析等工具支持；聘请具有AI治理专业知识的外部法律顾问，获取法规解读、风险评估与合规建设的专业指导。
（三）人机协同的正确定位
需要特别强调的是，AI技术的应用是为了增强而非替代人工法律专业知识。在高风险的法律领域，人工监督与专家判断始终不可或缺。
AI的定位： 高效的信息检索与整合工具、初步分析与草案生成的辅助手段、重复性工作的自动化执行者。
人的定位： 最终法律判断的决策者、AI输出内容的审核把关者、复杂法律问题的专业分析者、合规责任的最终承担者。
建立清晰的人机协同边界，是确保AI赋能合规管理有效性与安全性的根本保障。
结语
AI技术正在深刻改变企业合规管理的工作模式与能力边界。
通过构建以本地知识库为基座、以大型语言模型为引擎、以场景化应用为导向的AI合规智能体，企业可以显著提升合规管理的效率与质量。与此同时，AI应用本身的合规性与AI生成内容的可靠性，需要通过完善的法律框架遵循与AIGC合规管理体系予以保障。
我们相信，在技术赋能与合规护航的双轮驱动下，企业合规体系的智能化转型将为业务发展创造更大价值。
本文作者：
孙进宇
律 师
孙进宇，德恒南京办公室律师，曾就职于软件行业A股上市企业及新能源行业美股上市企业，具备多年投资、EPC、信息化及企业运营实践经验。主要执业领域为公司合规、跨境工程总承包、知识产权等。
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