核心观点与关键数据
- 行业关键转折点：合同管理行业正面临关键转折点，合同周期缩短、AI 开始影响起草和谈判、领导者要求更多合同洞察以支持预测、收入准确性和风险决策。
- 主要发现：
- 62% 的团队担心旧合同中的未知风险。
- 95% 的团队正在探索或实施 AI，但使用程度不一。
- 34.5% 的团队专注于加强模板和后备条款以降低风险。
- 首要任务：加快合同周期（81%）、获得可见性（46.6%）和降低法律风险（43.1%）是主要优先事项。
主要挑战与趋势
- 速度悖论：合同周期加快，但完成时间并未缩短，工作量大但时间不足。
- 复杂性增加：数据需求、利益相关者期望和交易结构复杂性上升，导致合同工作更加复杂。
- 合同转型驱动者：高管领导（65.5%）推动合同转型，其次是财务（34.5%）、销售和收入团队（32.8%），法律或合同团队仅占 3.4%。
- 高管期望的数据：摩擦成本、交易对手行为模式、遗漏义务风险、新监管漏洞、收入风险、续订和流失热点、关键偏差、第三方风险。
- 成功指标：合同周期时间（70.7%）、合同分析（62.1%）、模板标准化遵循（53.4%）成为关键绩效指标（KPI）。
合同生命周期挑战
- 谈判瓶颈：谈判是最大的摩擦点，主要原因是控制权问题。团队通过加强模板和清晰的后备语言来降低风险，以避免谈判中的意外情况。
- 协作增长：IT 和信息安全、采购、财务、合规和风险等部门越来越多地参与合同管理，反映了数据、安全和支出方面的高风险。
- 可见性差距：62% 的团队担心旧合同中的未知风险，57% 的团队认为遗漏义务是主要风险。
- 受审查的合同领域：义务（90%）、数据保护（79%）、AI 条款（43%）和审计要求（43%）是主要风险领域，都面临不断变化的挑战。
- 第三方复杂性：68.9% 的团队偶尔遇到与供应商或合作伙伴的合同问题，15.5% 的团队经常遇到。外部依赖增加了工作量和风险。
AI 采用加速
- AI 采用情况：95% 的团队正在探索或实施 AI， adoption 阶段包括探索性（34.5%）、逐渐普及（32.8%）和快速加速（27.6%）。
- AI 应用：主要用于高容量、低风险任务，如起草、摘要、条款检测和搜索。搜索和报告（29.3%）最常用，其次是 AI 辅助起草（25.9%）。
- 自主 AI 的期望与现实：约 20% 的团队将自主 AI 应用于谈判特定任务。awareness 和 readiness 问题限制了更广泛的应用。
- 定义 AI 成功：团队期望 AI 加快起草和修订（81%）、加强风险检测（65.5%）和自动化工作流程（50%），但缺乏基准和共同的成功定义。
为 2026 年做准备
- 标准化：团队将标准化模板、后备条款、审批路径和谈判规则作为降低风险的主要手段。
- 集成：团队将集成视为一种方式，通过多个利益相关者和系统带来一致性，减少返工并协调来自多个工具的数据。
- AI 素养：AI 素养成为 2026 年必备技能，团队需要知道如何指导、提问和验证 AI 输出。
- 判断力：随着自动化进入工作流程，人类在回路中的判断力变得更加宝贵，需要决定 AI 生成的条款是否符合谈判精神、风险是否可接受或是否需要升级。
总结
2026 年合同管理的关键在于提高可见性、简化流程、标准化谈判起点、建立强大的 AI 能力。通过加强可控制的部分——语言、模板、审批流程——团队可以更容易地识别真正的 roadblocks 并更快地克服它们。
