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  • 工具介紹:
    為律師事務所與企業打造的安全級專業AI平台,內建助理、金庫與知識庫、流程編排,統一知識與合規,加速調研與複雜任務。
  • 收錄時間:
    2025-10-21
  • 社群媒體&信箱:
    linkedin

工具資訊

什麼是 Harvey AI

Harvey AI 是一個面向律所、專業服務機構與《Fortune 500》企業打造的專業級 AI 平台,結合領域特化的大語言模型與企業級安全基礎設施,提供助理(Assistant)、Vault、安全知識庫與可編排的工作流。它將企業內部文件、合約、規章政策與公開法規、判例等資料組織成可控的知識體系,支援複雜研究、文件起草與審閱、合規分析與流程自動化,縮短從調研到交付的週期。平台強調資料主權、權限控管與審計追蹤,適用於對保密性與合規要求嚴格的場景。使用者可在單一介面連結資料來源、建立安全的知識庫,並以自然語言觸發條款比對、要點彙整、風險標註等任務;同時把專有判準沉澱為可重複的工作流,讓不同案件與專案沿用一致的最佳實務。相較於通用聊天機器人,Harvey AI 以結構化流程與可驗證依據提升專業工作的可追溯性與一致性,在風險可控下擴大團隊產能。

Harvey AI 主要功能

  • 專業助理(Assistant):以對話形式處理法律研究、條款解讀、重點彙整與初稿撰寫,支援循序追問與情境化提示,提升法律與合規工作的回應速度。
  • Vault 安全資料庫:集中管理敏感文件與專有資料,提供細粒度存取權限、版本控管與審計紀錄,強化資料主權與保密性。
  • 企業知識庫與檢索增強:將內外部知識結構化並透過檢索增強(類 RAG)供模型引用,回覆附帶來源定位,便於專家驗證。
  • 工作流與自動化:把條款比對、風險評分、清單檢核與審批節點編排為可重複流程,支援模板與條件分支,降低作業波動。
  • 文件分析與起草:支援合約審閱、紅線標註、差異比對、政策對齊與條款建議,並可根據偏好條款庫輸出起草草案。
  • 依據與引用:回覆可附相關法源、判例或企業內文檔的引用連結,提升可解釋性與可追溯性。
  • 權限、治理與稽核:角色/群組權限、活動日誌與資料生命週期管理,支援合規審計需求。
  • 整合能力:可連結常見雲端儲存、DMS、郵件與事務系統,透過 API 將 AI 能力嵌入既有工具鏈。
  • 安全與合規:強調傳輸與靜態加密、租戶隔離與隱私保護,協助企業在嚴格合規框架下部署生成式 AI。

Harvey AI 適用人群

Harvey AI 特別適合中大型律所、企業法務與合規風控部門、專業服務與顧問公司、法務營運與知識管理團隊,以及需要在高保密環境中進行文件審閱、法規研究與流程自動化的組織。典型場景包括合約審閱與談判、政策與法規對齊、盡職調查、內控與合規稽核、案件要點彙整、RFP/RFI 應對與專案交付標準化。

Harvey AI 使用步驟

  1. 建立企業工作區:由系統管理者開通組織帳戶並設定基本安全策略與群組角色。
  2. 連結資料來源:將合約、政策、判例與知識文章導入 Vault,設定索引與同步規則。
  3. 配置權限與治理:依團隊/案件配置存取權限、留存期限與審計日誌。
  4. 建立知識庫與模板:整理條款庫、風險矩陣與標準作業程序,形成可重用資產。
  5. 設計或套用工作流:從範本啟動如審閱清單、條款比對、要點彙整等自動化流程。
  6. 透過助理執行任務:以自然語言提出問題或指令,並引用指定資料集進行分析與起草。
  7. 人工驗證與交付:檢視引用與理據,進行紅線與修訂後輸出最終文件或報告。
  8. 監控與優化:利用稽核與效能報表微調提示、規則與流程,持續提升品質。

Harvey AI 行業案例

在律所場景中,團隊使用 Harvey AI 建立條款偏好庫與審閱清單,讓初階律師先以工作流完成合約風險標註與差異比對,資深律師專注於關鍵條款談判,整體審閱週期明顯縮短。大型企業法務與合規部門將內部政策與外部法規彙整為知識庫,透過助理進行跨法域規範比對與影響評估,快速產出合規修訂建議。顧問公司在盡職調查與 RFP 應對中,利用文件彙整與要點抽取功能生成首版報告與投標材料,再由專家校對完善,提升交付一致性與速度。

Harvey AI 收費模式

Harvey AI 以企業方案為主,通常依據使用者規模、功能模組與用量採訂閱制或專案制授權,細節與部署選項需與供應商洽談;部分組織可先行試點或概念驗證以評估成效與安全需求。

Harvey AI 優點和缺點

優點:

  • 聚焦法律與專業服務領域,領域特化能力強,輸出更貼近專業語境。
  • 整合助理、Vault、知識庫與工作流,從研究到交付形成閉環。
  • 提供企業級權限控管與稽核,符合高保密與合規要求。
  • 支援引用與依據呈現,便於專家快速驗證與減少風險。
  • 可擴充的模板與流程設計,促進作業標準化與規模化。

缺點:

  • 導入初期需投入資料治理與知識庫建置,前期準備成本較高。
  • 模型輸出仍需專家審核,對品質管控與變更管理有要求。
  • 企業級授權成本可能高於一般通用型 AI 工具。
  • 成效高度依賴資料品質與權限設定的精細程度。

Harvey AI 熱門問題

  • 問題 1: Harvey AI 與一般聊天式 AI 有何不同?

    Harvey AI 聚焦法律與專業服務工作,提供 Vault、知識庫與可編排工作流,回覆更可追溯並附來源,適合高合規與高保密的企業場景。

  • 問題 2: 我的資料會被用來訓練公共模型嗎?

    平台強調企業資料隔離與隱私保護;是否用於模型微調依合約與組態而定,建議與供應商確認資料使用政策與隔離機制。

  • 問題 3: 是否支援本地或私有化部署?

    部署選項因安全與合規需求而異,常見做法為在企業邊界內以安全連接與權限隔離使用;具體私有化能力需與廠商洽談。

  • 問題 4: 可以整合哪些資料來源與系統?

    通常可連結雲端儲存、文件管理系統、郵件與事務系統,並透過 API 與既有工作平台串接,以便將 AI 功能嵌入日常流程。

  • 問題 5: 在法律與合規場景如何確保輸出可靠?

    透過檢索增強與來源引用提高可驗證性,並納入專家審核與標準化工作流(檢核清單、審批節點),可有效降低風險與偏差。

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