创投热潮之下，交大跨学科团队探索法律智能新赛道

对初创企业而言，融资带来的不只是资金，也意味着经营承诺、股权安排与退出机制等一系列长期约束。当与投资方约定的阶段性目标未达成时，回购义务可能迅速从一纸条款转化为引发企业资金周转紧张、创始股东持股比例调整乃至产生法律纠纷的“导火索”。对许多正处萌芽期的科创企业，如何在融资更早阶段识别这些风险，如何依靠自身经验看穿陌生条款的言外之意，已是亟待解决的现实问题。而如何将分散在法律规范和司法案例中的专业知识转化为简便易懂的风险提示，也由此成为团队研发法律智能体的重要出发点。

围绕这一创投领域的痛点，上海交通大学一支由凯原法学院、安泰经济与管理学院、人工智能学院本科生组成的跨学科团队，持续推进“法智同行，裁纷定股——智慧司法赋能对赌协议触发的股权回购纠纷解决”的科创项目。团队将法律规则、金融场景与人工智能技术结合，尝试让复杂的股权回购纠纷从“事后判断”进一步走向“事前识别”。

项目首先从真实裁判中寻找答案。团队负责人表示：“我们希望通过对大量裁判文书的梳理，找出真正影响案件走向的关键事实和裁判规则，再把这些专业判断转化为智能体能够识别、检索和研判的信息。”团队系统梳理了上海市各级人民法院及全国多地法院相关裁判文书，围绕对赌协议效力、回购条件是否成就、责任承担、履行障碍等核心争议点分析裁判逻辑，帮助团队形成了面向特定纠纷场景的法律规则体系与案例知识基础，为后续法律智能体的知识库建设和风险研判功能开发提供支撑。显然，不同于通用法律工具的知识普及，项目成员更关注在同一类融资纠纷里，为何事实层面 “差之毫厘”，裁判结果却常常 “谬以千里”。

这种差异，恰恰也是创投交易中最难提前看清的部分。对初创企业而言，融资协议中的回购条款往往与业绩目标、上市安排、创始人责任等紧密相连；对投资机构而言，退出能否实现，又直接关系资金安全和投资回报。团队因此将智能体的功能重点放在全流程导航、可诉性分析和风险点提示上，希望通过类案与规则的交叉研判，帮助使用者更早识别可能影响争议走向的关键事实与条款。

为了避免智能体陷入“服务实务却脱离实务”的窘境，团队把真实实务环境的调研放在第一位，对项目开展多轮校准。项目组多次与法律科技企业产品、技术人员交流智能体市场定位，并针对法律AI常见的幻觉问题，进一步强化专门法律法规与司法案例数据库建设；同时邀请上海多家律所资深律师试用并评估初步成果，根据真实诉讼中的关注优化可诉性分析等功能。围绕智能体合规边界，团队还与高校专家展开讨论座谈，明确其应当定位为辅助研判工具，输出建立在有效法律规范与类案裁判基础之上。

目前，项目已初步搭建生成式法律智能体，并形成相应性能测评报告。团队下一步将继续完善检索与推理机制，探索如何将纠纷风险中的事实判断进一步嵌入创投交易场景。

从法律、金融到人工智能，这支年轻的团队并不打算让AI取代专业人士的判断，而是希望实现一个朴素的愿景：在资本与初创企业牵手的最初阶段，就把未来可能产生的法律风险成本，更早地摆在创业者和投资方面前。