Harvey

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工具介绍:

面向律所与企业的安全级专业AI平台，内置助手、金库、知识库与流程编排，统一管理知识与合规，加速调研并处理复杂任务。
收录时间:

2025-10-21
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工具信息

什么是 Harvey AI

Harvey AI 是一款面向律所、专业服务机构及大型企业（含财富五百强）的专业级人工智能平台，提供以业务领域为中心的解决方案。它将智能助手、保密知识库、结构化工作流与团队协作整合在同一安全环境中，帮助团队在严格合规的前提下高效完成复杂工作。平台可从法规、判例、合同与政策文本中快速提炼要点，生成研究提纲、初稿与比对结果，并以可追溯的引用支撑结论。通过可配置的工作流与质量门控，Harvey AI 能把重复而耗时的流程标准化，减少人为疏漏，提升交付一致性与速度。系统强调权限控制、数据隔离与审计记录，便于在企业治理框架下管理知识资产与访问风险。无论是准备合规备忘录、审阅合同条款，还是组织跨部门项目协作，Harvey AI 旨在增强专业人员的判断与产出，而非简单替代，帮助团队在保持质量的同时缩短周期。同时，平台支持沉淀团队常用模板、术语与内部政策，使经验得以复用并持续优化；通过对提示策略、安全边界与审批链的细粒度控制，组织可在不同业务线建立可复制的最佳实践，将知识与流程沉淀为可持续竞争力。

Harvey AI主要功能

领域专用智能助手：针对法律与专业服务语境优化，支持长文档理解，生成研究提纲、合规模板、要点摘要与论证结构。
知识库与保密空间：集中管理判例、合同模板、政策文件与项目资料；提供细粒度权限、引用溯源与版本管理，强化保密与合规。
工作流自动化：以步骤化流程固化最佳实践，支持批量处理、质量门控与审批节点，减少人为差错并提升可重复性。
快速研究与检索：语义级检索跨文档找答案，自动归纳问题并给出可核验的引用，助力尽职调查与法规查询。
团队协作与审阅：支持任务分配、批注与变更追踪，便于律师与业务团队协同审阅与定稿。
安全与治理：企业级访问控制、数据隔离与审计日志，配合提示规范、敏感词与输出限制，降低合规风险。
模板与知识沉淀：沉淀高频条款、备忘录结构与流程模板，形成可复制的知识资产。
集成与扩展：支持与常见文档存储和项目管理工具对接，亦可通过编程接口实现定制扩展。

Harvey AI适用人群

Harvey AI 适合需要在高标准合规与保密环境下处理复杂文本与流程的团队，包括律师事务所、公司法务与合规部门、审计与税务咨询、管理咨询、投融资与风控团队、采购与合同管理团队，以及负责知识管理与标准化建设的运营团队。典型场景覆盖合同审查与条款比对、法规研究与合规备忘录撰写、尽职调查与信息清单生成、跨部门项目协作与交付物审校等。

Harvey AI使用步骤

开通企业空间：注册或联系服务团队创建组织空间，完成基础安全与合规设定。
配置成员与权限：根据岗位建立用户组与访问策略，明确谁可查看、编辑与审批。
构建知识库：导入合同、判例、政策与模板等资料，设置标签、目录与版本规则。
搭建工作流：将常见任务拆分为步骤，配置质量门控、审批节点与交付标准。
开启智能协作：通过智能助手发起研究、审阅与草拟，或在项目中调用既定流程。
引用与核验：检查系统给出的出处与证据，进行事实核对与风险提示处理。
审阅与发布：多人协作修订，完成审批后导出为常见文档格式或同步至既有工具。
持续优化：根据反馈调整提示策略、模板与流程，迭代提升准确性与效率。

Harvey AI行业案例

在法律行业，可用于批量审阅合同、提取关键条款并生成风险清单，结合判例与法规快速形成备忘录初稿；在企业法务与合规场景，用于政策变更比对、条款库维护与供应商协议评估；在审计与税务咨询中，用于法规摘要、工作底稿结构化与交付清单自动化；在投融资与风控中，辅助信息披露材料整理、监管问答库建设与报告初稿生成。通过将流程标准化并保留审计记录，团队能够在保证保密与合规的前提下，提高交付速度与一致性。

Harvey AI收费模式

Harvey AI 通常采用企业级订阅与定制化报价，可能按席位、用量或功能模块计费，并支持基于项目或部门的灵活授权。多数组织会先开展小范围试点或限量试用，以验证在实际资料与流程中的效果与治理要求；具体价格、开通方式与服务级别需与供应商沟通确认。

Harvey AI优点和缺点

优点：

面向法律与专业服务的领域专用能力，贴合真实业务语境。
助手、知识库与工作流一体化，减少工具切换与信息割裂。
强调权限控制、数据隔离与审计记录，便于合规治理。
支持引用溯源与可核验证据，提升输出可追踪性。
以标准化流程与模板沉淀知识资产，增强组织复用能力。
显著降低重复性文本工作，提高交付速度与一致性。
支持团队协作、任务分配与审批，覆盖从草拟到定稿的全流程。

缺点：

冷启动依赖高质量内部资料与模板，前期需要整理与标注。
对事实与法规的准确性仍需人工复核，不能替代专业判断。
企业级定价与治理成本可能对中小团队形成压力。
与内部系统的对接与数据规范化需要技术与流程配合。
模型或策略更新可能影响既有提示与流程的稳定性，需要持续维护。

Harvey AI热门问题

问题 1：Harvey AI 能否直接完成合同审查？

可用于快速提炼条款、标注风险与生成建议，但最终结论应由专业人员复核与定稿。建议结合引用溯源与质量门控控制风险。
问题 2：企业数据是否安全，会不会被用于对外训练？

平台强调安全与隔离，支持权限与审计治理。具体数据使用、保留与训练策略以合同与服务协议为准，建议在试点前完成安全评估与条款确认。
问题 3：如何构建企业知识库以获得更好效果？

优先导入高频使用的合同模板、制度与判例摘要，建立标签与版本规则，明确引用与更新机制，并设置访问权限与审批流程。
问题 4：是否支持处理多语种材料？

可用于包含多语种材料的整理、比对与要点提炼，实际效果与准确性取决于模型能力与文档质量，建议通过试点评估关键场景。
问题 5：与现有工具如何协同？

可通过对接常见文档存储与项目管理工具，或采用导入导出方式融入现有流程；具体集成范围与方式需与供应商确认。
问题 6：如何保证输出的合规性与可追踪性？

启用引用溯源、禁用不必要的外部知识来源，设置质量门控与审批链，并保留审计记录；关键结论必须由专业人员最终把关。