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　　2025年，e签宝凭借优秀的综合实力与创新能力，在人工智能领域多项评选中脱颖而出，一举斩获浙江省人工智能“数智优品”、杭州市人工智能标杆型应用场景示范项目、2025浙江省数字贸易创新应用优秀案例(e签宝AI Agent)、工信部专精特新“小巨人”企业等多项殊荣。近年来，e签宝以AI为核心驱动力，从电子签名服务商进化为AI驱动型数字信任基础设施提供商，依托千万级真实合同数据沉淀与全链路自研技术架构，构建起电子签名领域的AI护城河。

　　e签宝的合同AI能力并非一蹴而就，而是建立在长期业务深度基础上的工程体系，是真实合同场景的数据积累、小模型训练和Agent工程体系的长期投入，以及客户使用驱动的时间相关飞轮三大核心要素的协同作用。

　　一、进化之路：从工具到生态的战略跨越

　　2002年，公司研发中国首款电子印章软件，填补了国内市场空白；2014年，电子签名SaaS平台上线，推动行业从本地化部署向云端服务转型；2019年，前瞻性制定“AI+战略”，启动智能合同布局。2023 - 2025年是e签宝AI能力的爆发期。2023年，公司发布行业首个合同大模型，基于海量合同数据训练，可自动生成符合法律规范的合同文本，并支持多语言、多法域适配；2024年，e签宝凭借自研合同大模型，实现商业化收入超7400万元，并以每年超100%的增速持续领跑，成为AI技术商业化落地的标杆案例；2025年，推出智能合同Agent，可主动理解用户需求，提供风险预警、履约跟踪等增值服务，合同管理从“被动执行”转向“主动治理”。

　　e签宝的AI战略并未止步于辅助工具。公司提出，未来AI将从“Copilot”形态向“Colleague”级智能体进化，AI将成为企业合同管理的核心参与者。

　　二、e签宝在合同AI上的核心优势与壁垒

　　1.数据基石：高质量合同语料库的构建与演进

　　在AI模型训练中，数据质量决定模型性能的上限。e签宝凭借在电子签名领域多年的深耕，积累了海量真实合同数据，为合同AI提供了坚实的训练基础。

　　e签宝自研了一套覆盖脱敏、标注、清洗、质检的全链路数据生产体系，构建了合同LLMOps平台。通过AI与人工协同的方式，累计完成了20万+文件清洗和6万+文件标注，覆盖101类合同类型，构建了行业内规模最大、质量最高的合同数据集。

　　在数据安全方面，e签宝开发了专业的数据脱敏系统，对企业名称、金额、地址、账号等敏感信息进行模板化、规则化处理，确保客户数据在安全的前提下可用于模型训练。

　　针对合同数据的复杂性，e签宝还建立了数据标注系统，支持条款、定义项、金额、责任、条件等字段的本地化标注，为模型训练和质检提供高质量样本。

　　2.模型架构：专用小模型与全链路训练体系

　　e签宝合同AI的核心优势在于其垂直领域的专用模型。与通用大模型不同，e签宝专注于合同处理的特有场景，构建了多个高性能小模型协同工作的技术架构。

　　合同魔方引擎作为技术底座，集成了OCR、版面分析、信息抽取(IE)、手写签名识别等一系列自研模型。这些模型在复杂合同结构解析、关键字段提取和合规风险识别上均实现了领先精度，形成了显著的行业专用壁垒。

　　在模型训练方面，e签宝投入了大量算力资源，在自研训练环境中完成了50余轮微调训练，并进行了多组参数实验和对照验证。合同版面分析模型经历了20+轮迭代训练，针对扫描件、跨页表格、混排结构等合同特有版式问题进行专项优化，使版面结构识别准确率从75%提升至90%。合同信息抽取(IE)模型则在30+合同要素上进行了逐类微调，完成了20余轮语义层优化与特征工程实验，将结构化准确率提升至93.2%，对比OpenAI的86%表现出明显优势。印章/签名识别模型基于200万+真实签名样本与20万人工测试样本构建训练集，采用多阶段训练策略，使手写签名识别率从71.6%提升至92.8%。

　　3.评测体系：自动化Benchmark与Badcase回流机制

　　模型稳定性是合同AI在企业场景中实用的关键。e签宝构建了面向合同AI的Benchmark评测系统，对Agent和30+ AI工具链建立自动化测试体系。每次模型或功能升级都会对“意图识别-工具调用-结果输出”进行全链路回归测试，确保AI行为不漂移、不乱跳。