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上下文理解能力：传统规则或模板方法难以处理合同语言的多样性与灵活性。大模型能够根据上下文准确判断“甲方”指代的具体公司名称，或区分“合同总价”与“预付款金额”等相似概念。 -
零样本或少样本学习：经过精调的大模型，即使面对未曾见过的合同模板或条款表述，也能凭借对法律语言的泛化理解，准确抽取出关键字段。 -
关系抽取与逻辑推理：合同条款间往往存在复杂的逻辑关系，如付款条件与交付进度的关联、违约责任与免责条款的对应。大模型能够识别这些跨段落、跨条款的语义关联，形成结构化的知识图谱。
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元数据层：合同编号、签署日期、版本号等 -
主体层：各方名称、地址、联系方式 -
商务条款层：金额、付款方式、交付时间 -
法律条款层：违约责任、保密义务、终止条件 -
系统采用不同的抽取策略：元数据常通过模式匹配快速获取；主体信息依赖命名实体识别技术；而复杂条款则需要语义解析与要素抽取。
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版本差异智能识别：系统并行处理新旧合同版本，自动抽取关键字段并进行对比，高亮显示变更内容。不仅能识别文本的增删改，更能理解语义层面的变化——如“付款期限从30天调整为45天”被识别为商务条款变更，而不仅仅是数字修改。 -
合规性自动审查：将抽取的条款与预设的合规规则库比对，自动标记潜在风险点。例如，检测到“管辖法院”偏离公司标准条款时，系统会立即告警。 -
知识图谱构建：从历史合同库中批量抽取关键信息，形成可查询、可分析的企业合同知识图谱。管理者可直观了解各类合同的金额分布、履行周期、常见风险条款等，为决策提供数据支持。 -
谈判要点辅助：在合同谈判过程中，系统实时分析各方修改意见，识别核心争议条款，量化各方立场差异，为谈判代表提供数据驱动的决策支持。