Legora 用 GPT-6 Astra 数分钟核对 41 份财务文档

Legora 是面向法律和专业工作的智能体操作系统，被超过 50 个市场上的 1,800 余家内部法务部门和律师事务所的 100,000 多名专业人士使用。它的法律工程师直接与客户合作，理解他们的工作方式，并将 Legora 适配到从合同协议审查到法律研究的端到端工作流中。

其中最繁琐的一项工作是对财务报表进行交叉核对：将财务报表草稿中的每个数字，与试算平衡表、合并明细表以及上一年度账目逐一比对，直到各项目完全一致。Legora 法律工程师 Percevale Perks 表示，这项工作“可能要花上一整晚，有时甚至是几天”。

规模化处理复杂财务上下文

借助 GPT-6 Astra，Legora 的智能体在一次运行中完成了对 41 份文档的核对。Legora 表示，该智能体只用了几分钟就完成工作：核查每项余额与其支持性明细表是否一致，找出金额差异，并记录每一次核对。最终，法律专业人士会得到一份包含所有行项目和数字的详细留痕，方便逐项复核。

“我认为前后最大的区别在于处理能力——能够接收如此大量的文档，消化非常复杂的信息，并汇总所有这些不同的行项目和数字。”——Percevale Perks，Legora 法律工程师

智能体负责繁重的比对工作，最终对每一项结果作判断的仍然是专家。这种让“人留在回路中”的做法，正是 Legora 将平台从法律工作拓展至审计、税务、合规与风险领域的关键。

提升准确性、完整性与可靠性

Legora 用自家的 Legora 智能体推理基准（BAR）对 GPT-6 Astra 进行了评测。该基准基于实际用例，衡量端到端法律任务的表现。Legora 报告称，在这项财务报表核对工作流上，GPT-6 Astra 的表现较上一代模型提升了近 40%；而在 BAR 覆盖的所有任务中，平均提升约为 3%。

在此次核对中，Percevale 认为成效体现在准确性、完整性和可靠性三个方面。GPT-6 Astra 找出了 Legora 提前设置在账目中的全部四个错误，包括一个隐藏在营业收入附注中的 50 万英镑缺口。它把每个余额都与其支持性明细逐项核对，并保存了每次核查结果。同时，上一代模型原本做对的所有检查它也都全部保留，还额外完成了约 50 项检查。

最终，第一稿核对更加完整、速度更快，也留下了更清晰的审核记录；但最终决定权仍掌握在法律专家手中。