Extraktion von Daten aus einem Vertrag mittels Künstlicher Intelligenz (KI)

Bedeutung der Vertragsextraktion

Der traditionelle, manuelle Ansatz zur Vertragsextraktion erfordert oft Hunderte von Arbeitsstunden, die in die Analyse jedes einzelnen Dokuments fließen müssen. Juristische Teams und andere Fachabteilungen müssen Verträge von Hand durchforsten, um kritische Klauseln und Fristen zu identifizieren. Dieser Prozess ist nicht nur extrem zeitaufwändig, sondern auch fehleranfällig. Fehlinterpretationen oder übersehene Klauseln können zu Compliance-Verstößen, verpassten Einsparungen oder unentdeckten Risiken führen. Ohne eine effiziente Lösung zur Vertragsextraktion geraten Unternehmen in Gefahr, wertvolle Informationen zu verlieren und hohe rechtliche Risiken einzugehen.

Rolle von KI in der Vertragsanalyse

Künstliche Intelligenz (KI) bietet einen Weg, diese Herausforderungen zu überwinden. Mit KI können Unternehmen tausende Verträge innerhalb von Stunden analysieren und relevante Informationen wie Zahlungsfristen, Kündigungsklauseln oder Haftungsbeschränkungen in Sekundenschnelle extrahieren. Laut einer Studie von McKinsey kann KI die Effizienz der Vertragsanalyse um bis zu 90% steigern, was nicht nur die Geschwindigkeit der Verarbeitung drastisch erhöht, sondern auch die Genauigkeit verbessert.

Die Vorteile der KI-basierten Vertragsextraktion sind offensichtlich: Unternehmen können Risiken sofort erkennen, vertragliche Verpflichtungen nachverfolgen und fundierte Entscheidungen in Echtzeit treffen, ohne monatelange Verzögerungen und die hohen Kosten manueller Analysen.

Herausforderungen bei der Vertragsextraktion

Vielfalt und Komplexität von Verträgen

Verträge sind hochkomplexe Dokumente, die eine Vielzahl von rechtlichen, geschäftlichen und technischen Aspekten abdecken. Sie können von einfachen Lieferverträgen bis hin zu detaillierten, mehrseitigen Vereinbarungen mit zahlreichen Anhängen und Zusatzklauseln reichen. Diese Vielfalt macht die Extraktion relevanter Daten besonders herausfordernd.

Ein wesentlicher Faktor ist, dass Verträge in der Regel individuell verhandelt und angepasst werden. Jedes Unternehmen verwendet seine eigenen Vertragsvorlagen und spezifischen Klauseln, die oft auf die besonderen Anforderungen des Geschäftspartners oder der Branche zugeschnitten sind. Die Herausforderung besteht darin, dass es keine einheitliche Struktur oder Terminologie gibt. Selbst innerhalb eines Unternehmens können Verträge für ähnliche Geschäfte stark variieren. Diese Inhomogenität erschwert die Analyse, insbesondere wenn Verträge in großen Mengen verarbeitet werden müssen.

Zudem enthalten Verträge oft versteckte oder mehrdeutige Klauseln, die nur durch eine tiefe inhaltliche Analyse korrekt interpretiert werden können. Diese Komplexität bedeutet, dass ein einfaches „Suchen und Finden“ von Schlüsselbegriffen oft nicht ausreicht, um alle relevanten Informationen zu extrahieren.

Unterschiedliche Sprachstile und Klauseln

Ein weiteres Problem bei der Vertragsextraktion ist der unterschiedliche Sprachgebrauch in Verträgen. Juristische Dokumente sind dafür bekannt, dass sie oft in einer sehr formalen, manchmal archaischen Sprache verfasst sind. Hinzu kommt, dass je nach Vertragstyp und rechtlichem Kontext verschiedene Klauseltypen verwendet werden. Zum Beispiel kann die gleiche Art von Klausel in unterschiedlichen Verträgen vollkommen unterschiedlich formuliert sein, obwohl sie denselben Zweck erfüllt.

Diese Unterschiede führen dazu, dass eine rein regelbasierte Analyse, die nach bestimmten Schlüsselwörtern oder Mustern sucht, häufig scheitert. Die Bedeutung einer Klausel kann von ihrem Kontext abhängen, und der Sprachstil kann variieren, ohne dass der Sinn verändert wird. Synonyme, juristische Fachbegriffe, doppelte Verneinungen und mehrdeutige Formulierungen sind in juristischen Texten häufig anzutreffen und stellen bei der Datenextraktion besondere Herausforderungen dar.

Ein einfaches Beispiel: Eine Haftungsbeschränkung könnte in einem Vertrag als „Begrenzung der Haftung auf den maximalen Vertragswert“ formuliert sein, während in einem anderen Vertrag die Formulierung „jegliche Haftung ist auf den vereinbarten Höchstbetrag beschränkt“ verwendet wird. Beide Sätze haben den gleichen Inhalt, aber ihre Formulierung unterscheidet sich stark, was eine einheitliche Extraktion kompliziert macht.

Manuelle vs. automatisierte Extraktion

Traditionell wurde die Vertragsextraktion manuell durchgeführt – eine Aufgabe, die äußerst zeitintensiv und fehleranfällig ist. Juristen und Vertragsmanager müssen jeden Vertrag einzeln durchlesen, um relevante Klauseln zu identifizieren und kritische Informationen zu extrahieren. Dieser Prozess erfordert nicht nur erhebliche Ressourcen, sondern birgt auch das Risiko, dass wichtige Details übersehen werden, insbesondere bei umfangreichen Vertragsmengen.

Im Gegensatz dazu bietet die automatisierte Vertragsextraktion durch KI eine deutlich effizientere und genauere Lösung. Moderne Technologien, die auf maschinellem Lernen und der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) basieren, können Verträge analysieren, Muster in den Daten erkennen und relevante Informationen innerhalb kürzester Zeit extrahieren. Während eine manuelle Prüfung von 500 Verträgen Wochen oder sogar Monate dauern kann, kann KI dies in Minuten oder Stunden erledigen.

Ein weiterer Vorteil der Automatisierung besteht darin, dass KI kontinuierlich aus den Daten lernt und mit jedem neuen Dokument präziser wird. Dies reduziert nicht nur den Zeitaufwand, sondern erhöht auch die Konsistenz und Genauigkeit der Extraktion. Allerdings sind automatisierte Systeme auf qualitativ hochwertige Trainingsdaten angewiesen, um verlässliche Ergebnisse zu liefern, was einen gewissen initialen Aufwand erfordert.

Die manuelle Extraktion bleibt in bestimmten Fällen nützlich, insbesondere wenn es um sehr individuelle oder komplexe Vertragsklauseln geht, die nicht in standardisierten Formaten vorliegen. Dennoch ist klar, dass die Zukunft der Vertragsextraktion in der Kombination aus menschlicher Expertise und automatisierter Technologie liegt – wobei KI die Basisarbeit übernimmt und der Mensch sich auf die Feinheiten konzentrieren kann.

Wie Künstliche Intelligenz die Vertragsanalyse transformiert

Definition von KI und maschinellem Lernen in der Rechtsbranche

Künstliche Intelligenz (KI) ist mittlerweile ein fester Bestandteil vieler Branchen, und die Rechtsbranche bildet hier keine Ausnahme. Unter KI versteht man Technologien, die es Computern ermöglichen, Aufgaben zu übernehmen, die üblicherweise menschliche Intelligenz erfordern. Maschinelles Lernen (ML) ist dabei eine zentrale Disziplin der KI. Es bezieht sich auf die Fähigkeit von Computern, aus großen Datenmengen zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne explizit dafür programmiert zu sein.

In der Rechtsbranche bedeutet dies konkret, dass KI in der Lage ist, Muster in Verträgen und anderen juristischen Dokumenten zu erkennen und daraus Schlüsse zu ziehen. Dies eröffnet ganz neue Möglichkeiten für die Analyse und Verwaltung von Verträgen. So können maschinelle Lernalgorithmen automatisch Klauseln und Risiken identifizieren, die in manuellen Prozessen oft übersehen werden.

Laut einer Studie von McKinsey könnte KI-basierte Automatisierung den juristischen Sektor jährlich um bis zu 22% effizienter machen, indem sie Aufgaben übernimmt, die bislang von Menschen durchgeführt wurden, wie die Vertragsprüfung und das Erstellen juristischer Dokumente. Dies führt zu erheblichen Zeit- und Kosteneinsparungen.

Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) als Schlüsseltechnologie

Ein zentraler Bestandteil der KI-gestützten Vertragsanalyse ist die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP). NLP ermöglicht es Computern, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und darauf zu reagieren. Dies ist besonders wichtig in der Vertragsanalyse, da Verträge aus unstrukturierten Daten bestehen – sie folgen keiner festen Datenbankstruktur, sondern beinhalten komplexe sprachliche Formulierungen.

Ein Beispiel für die Anwendung von NLP in der Vertragsanalyse ist die automatische Erkennung von Zahlungsfristen oder Kündigungsklauseln. Ein traditionelles Suchsystem würde vielleicht nach festen Schlüsselwörtern wie "Frist" oder "Kündigung" suchen. NLP hingegen geht einen Schritt weiter und versteht den Kontext, in dem diese Begriffe verwendet werden. So kann NLP erkennen, dass eine Formulierung wie "Das Abkommen endet 30 Tage nach schriftlicher Benachrichtigung" eine Kündigungsfrist enthält, auch wenn das Wort „Kündigung“ gar nicht verwendet wurde.

Der Fortschritt in NLP hat es möglich gemacht, dass KI nicht nur auf der oberflächlichen Ebene von Texten arbeitet, sondern deren Bedeutung und Zusammenhänge versteht. IBM Watson, eines der führenden KI-Systeme, nutzt NLP beispielsweise zur automatisierten Vertragsprüfung und hat gezeigt, dass dies die Verarbeitungszeit um 60-80% reduzieren kann. Damit wird deutlich, dass NLP eine Schlüsselrolle bei der Effizienzsteigerung in der Vertragsanalyse spielt.

Unterschiede zwischen regelbasierten und KI-basierten Ansätzen

Die Vertragsextraktion und -analyse erfolgte lange Zeit nach regelbasierten Ansätzen. Diese Systeme funktionieren auf Basis fest definierter Regeln, wie zum Beispiel das Suchen nach bestimmten Schlüsselwörtern oder vorgegebenen Textmustern. Regelbasierte Systeme können hilfreich sein, wenn die Vertragsstruktur relativ einheitlich ist und sich die relevanten Informationen klar in bestimmten Formulierungen finden lassen.

Der große Nachteil der regelbasierten Systeme besteht jedoch darin, dass sie wenig flexibel sind. Sobald sich die Struktur oder Formulierung eines Vertrages ändert – etwa wenn Synonyme verwendet werden oder eine Klausel an einem ungewöhnlichen Ort im Dokument auftaucht – versagen diese Systeme oft. Dies führt zu ungenauen oder unvollständigen Ergebnissen.

KI-basierte Ansätze hingegen nutzen maschinelles Lernen, um Verträge zu verstehen und sich dynamisch anzupassen. Diese Systeme lernen aus Beispieldaten und werden mit der Zeit immer besser darin, Vertragsklauseln und Risiken zu identifizieren. Ein gutes Beispiel für den Unterschied zwischen den beiden Ansätzen wäre die Erkennung von Haftungsklauseln. Ein regelbasiertes System könnte so programmiert werden, nach Wörtern wie „Haftung“ oder „Schadensersatz“ zu suchen. Wenn jedoch Begriffe wie „Verantwortung“ oder „Schadenersatz“ verwendet werden, wird es möglicherweise diese Klauseln übersehen.

Ein KI-basiertes System erkennt hingegen nicht nur die verschiedenen sprachlichen Varianten einer Klausel, sondern kann auch den Kontext interpretieren, in dem sie verwendet wird. So könnte es auch Klauseln identifizieren, die Einschränkungen der Haftung implizieren, ohne das Wort „Haftung“ zu benutzen.

Studien zeigen, dass KI-gestützte Ansätze die Erkennungsrate kritischer Vertragsinformationen um bis zu 85% erhöhen können, während regelbasierte Systeme oft nur eine Trefferquote von 60% oder weniger erreichen. Dies zeigt, wie sehr sich KI-basierte Systeme von den starren Regelmodellen abheben.

Die Anwendung bestehender KI-Modelle zur Vertragsextraktion

Einführung in die Nutzung bestehender KI-Modelle für die Vertragsextraktion

Der Einsatz bereits trainierter KI-Modelle wie GPT-4, Gemini und Antrophic bietet erhebliche Vorteile gegenüber dem Versuch, eigene Modelle zu entwickeln. Diese Modelle wurden auf Milliarden von Textdatensätzen trainiert und gehören zu den leistungsfähigsten Tools zur Verarbeitung natürlicher Sprache. So wurde GPT-4 beispielsweise mit über 300 Milliarden Token trainiert, was es ermöglicht, hochkomplexe Informationen zu verstehen und zu verarbeiten.

Die Entwicklung eines ähnlichen Modells innerhalb eines Unternehmens ist extrem teuer und ineffizient. Studien zeigen, dass das Training großer Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) Kosten von mehreren Millionen US-Dollar verursacht, abgesehen von den enormen Datenmengen und der Infrastruktur, die erforderlich sind. Zudem sind die Ergebnisse von unternehmensspezifischen Modellen aufgrund begrenzter Daten oft weniger präzise als die Standardmodelle.

Laut einer Untersuchung von McKinsey ist es für die meisten Unternehmen effektiver, vorhandene KI-Modelle zu nutzen und durch intelligentes Prompting und gezielte Anpassungen das Maximum herauszuholen. Die Botschaft ist klar: Es lohnt sich nicht, eigene Modelle zu entwickeln. Stattdessen sollte der Fokus auf der intelligenten Anwendung und Anpassung bestehender Modelle liegen.

Beispiel: Anstatt ein Modell neu zu trainieren, um Klauseln wie „Zahlungsfristen“ zu erkennen, kann man bestehende Modelle durch gezielte Prompts darauf anweisen, relevante Formulierungen zu finden. Durch diese Technik lassen sich schnell und effizient Klauseln extrahieren, unabhängig von der spezifischen Formulierung im Vertrag.

Strukturierte vs. unstrukturierte Daten in Verträgen

Die Analyse von Verträgen erfordert den Umgang mit unstrukturierten Daten, die oft in Form von Fließtext vorliegen. Im Gegensatz zu strukturierten Daten wie Tabellen, die klar definierte Felder haben, sind Verträge variabel und können in vielen unterschiedlichen Formaten und Stilen verfasst sein. Das bedeutet, dass die gleiche Information in Verträgen auf unterschiedliche Weise dargestellt werden kann.

Beispiel für unterschiedliche Formulierungen desselben Themas:

• Vertrag A: „Die Zahlung ist innerhalb von 30 Tagen nach Erhalt der Rechnung fällig.“
• Vertrag B: „Die Rechnung muss spätestens 30 Tage nach Eingang bezahlt werden.“
• Vertrag C: „Zahlungen sind innerhalb eines Monats nach Rechnungseingang zu leisten.“

Diese Variabilität erfordert eine flexible KI-Lösung, die in der Lage ist, verschiedene Formulierungen zu erkennen und dennoch die relevanten Daten präzise zu extrahieren. Vortrainierte Modelle wie GPT-4 oder Gemini sind darauf ausgelegt, diese unstrukturierten Daten zu verarbeiten und Muster in den Formulierungen zu erkennen, was die manuelle Arbeit erheblich reduziert.

Die Rolle von Prompts bei der KI-gestützten Vertragsextraktion

Eine der Schlüsseltechniken bei der Nutzung bestehender KI-Modelle ist die Erstellung intelligenter Prompts. Ein Prompt ist eine gezielte Anweisung an das Modell, die beschreibt, welche Daten extrahiert werden sollen. Die Fähigkeit, die richtigen Prompts zu verwenden, beeinflusst maßgeblich die Genauigkeit der Ergebnisausgabe.

Um aus Verträgen präzise Informationen zu extrahieren, ist es oft erforderlich, mit mehreren Varianten eines Prompts zu arbeiten. Verträge variieren in ihrer Sprache, daher müssen die Prompts an diese Variabilität angepasst werden.

Beispiel: Bei der Suche nach Zahlungsfristen könnte man zunächst unterschiedliche Formulierungen als Input in den Prompt eingeben:

• „Extrahiere alle Klauseln, die eine Zahlungsfrist von 30 Tagen nach Rechnungsstellung betreffen.“
• „Suche nach Bedingungen, die regeln, wann die Zahlung nach Erhalt der Rechnung zu leisten ist.“

Diese Prompts helfen dem Modell, verschiedene Formulierungen zum gleichen Thema zu erkennen. Unerwünschte Ergebnisse lassen sich durch iterative Anpassungen des Prompts vermeiden. Die Flexibilität und die Genauigkeit des Modells werden durch den gezielten Einsatz solcher Prompts maximiert.

RAG-Modelle zur Vermeidung von Halluzinationen

Ein häufiges Problem bei großen Sprachmodellen ist das sogenannte Halluzinieren, bei dem das Modell auf eine Anfrage antwortet, indem es plausible, aber falsche Informationen generiert. Dies kann besonders problematisch sein, wenn präzise, rechtlich bindende Informationen aus Verträgen extrahiert werden müssen.

RAG-Modelle (Retrieval-Augmented Generation) bieten hier eine Lösung. Diese Modelle kombinieren das generative Potenzial von KI mit exakten Retrieval-Methoden, die dafür sorgen, dass das Modell nur auf relevante und tatsächliche Informationen zugreift. Dies verhindert, dass das Modell ungenaue oder falsche Informationen „halluziniert“.

Beispiel: Bei der Anfrage „Finde die Haftungsbeschränkung“ könnte ein RAG-Modell den Vertrag durchsuchen und nur die exakte Klausel extrahieren, die die Haftung regelt, ohne zusätzliche oder irrelevante Informationen zu generieren. Das Modell wird somit durch die Verknüpfung mit einer spezifischen Informationsquelle zuverlässiger und genauer.

Implementierung bestehender KI-Modelle zur Vertragsextraktion

Die Implementierung bestehender KI-Modelle für die Vertragsextraktion folgt einem klaren, strukturierten Ansatz:

1. Datensammlung: Sammeln Sie etwa 10–20 Verträge mit unterschiedlichen Formulierungen zu denselben Themen (z. B. Zahlungsfristen, Haftungsbeschränkungen).
2. Prompt-Optimierung: Verwenden Sie diese Verträge, um verschiedene Prompts zu testen und zu ermitteln, welche Anweisungen die besten und präzisesten Ergebnisse liefern.
3. Verwendung von RAG-Modellen: Integrieren Sie ein RAG-Modell, um Halluzinationen zu vermeiden und sicherzustellen, dass nur die tatsächlichen Vertragsinhalte extrahiert werden.
4. Modellanpassung und Feintuning: Passen Sie das Modell kontinuierlich an und verfeinern Sie es, um sicherzustellen, dass es auch mit neuen Vertragsvarianten konsistent genaue Ergebnisse liefert.

Praktische Anwendungsfälle:

• Risikobewertung: Automatische Extraktion von Haftungsklauseln und Risikobeschreibungen in wenigen Minuten.

Compliance: Überprüfung von Verträgen auf Einhaltung interner Richtlinien oder rechtlicher Anforderungen durch gezielte Extraktion relevanter Klauseln.

Prozess der automatisierten Vertragsextraktion

Die automatisierte Vertragsextraktion basiert auf einem klar strukturierten, schrittweisen Ansatz, der die Effizienz der Analyse maximiert und die Genauigkeit der Ergebnisse sicherstellt. Dieser Prozess umfasst mehrere aufeinanderfolgende Schritte, die sicherstellen, dass die wichtigsten Vertragsdaten extrahiert und in einer strukturierten Form für die weitere Verwendung bereitgestellt werden.

Schritt 1: Vertragsdokumente klassifizieren

Der erste Schritt der automatisierten Vertragsextraktion besteht darin, Vertragsdokumente zu klassifizieren. Verträge sind in verschiedenen Formaten und Typen vorhanden – beispielsweise Lieferverträge, Lizenzvereinbarungen oder Geheimhaltungsverträge. Für eine erfolgreiche Extraktion ist es wichtig, den Vertragstyp zu identifizieren, da verschiedene Vertragstypen unterschiedliche Klauseln und Schlüsselinformationen enthalten.

Ein KI-Modell kann zur Klassifizierung der Verträge eingesetzt werden, indem es bestimmte Muster und Begriffe erkennt, die für einen bestimmten Vertragstyp charakteristisch sind. Zum Beispiel könnten Lieferverträge Begriffe wie „Lieferbedingungen“ oder „Frachtkosten“ enthalten, während Geheimhaltungsverträge häufig Formulierungen wie „Vertraulichkeit“ oder „Geheimhaltungsverpflichtung“ verwenden. Durch die Klassifizierung können die nachfolgenden Schritte auf den spezifischen Vertragstyp abgestimmt werden.

Schritt 2: Identifikation von Schlüsselinformationen und Klauseln

Nach der Klassifizierung des Vertragsdokuments besteht der nächste Schritt darin, die Schlüsselinformationen und Klauseln zu identifizieren, die extrahiert werden sollen. Hierbei handelt es sich typischerweise um Informationen wie Zahlungsfristen, Kündigungsklauseln, Haftungsbeschränkungen, Laufzeit und Vertragsparteien.

Dieser Schritt wird durch die Nutzung bestehender KI-Modelle erleichtert, die speziell darauf trainiert sind, Muster zu erkennen und die relevanten Informationen im Vertrag zu lokalisieren. Das Modell durchsucht den Vertrag, identifiziert Schlüsselbegriffe und den Kontext, in dem diese verwendet werden, und markiert die entsprechenden Abschnitte. Beispiel: In einem Liefervertrag wird die Klausel „Zahlung innerhalb von 30 Tagen nach Erhalt der Rechnung“ als relevante Zahlungsfrist markiert.

Schritt 3: Erstellung des Prompts zur Auswertung der Daten

Nachdem die relevanten Klauseln identifiziert wurden, wird im dritten Schritt ein Prompt erstellt, um diese Informationen aus dem Vertrag präzise zu extrahieren. Der Prompt beschreibt, welche Informationen extrahiert werden sollen, z. B. „Extrahiere alle Zahlungsfristen im Vertrag zurück“.

Die Kunst des Promptings besteht darin, den Prompt so zu formulieren, dass das KI-Modell die Informationen zuverlässig erkennt, auch wenn diese in unterschiedlichen Formulierungen vorliegen. Um die besten Ergebnisse zu erzielen, ist es sinnvoll, mehrere Prompts zu testen und anzupassen, damit der KI-Algorithmus die spezifischen Anforderungen des Vertrags versteht.

In der Praxis bietet es sich an, sämtliche gesuchten Felder und Klauseln in einem Excel-Sheet festzuhalten, sowie die dazugehörigen Prompts.

Schritt 4: Überprüfung des Ergebnisses je Ausgabefeld

Nach der Anwendung des Prompts ist es wichtig, die Ergebnisse je Ausgabefeld zu überprüfen. Dieser Schritt stellt sicher, dass die KI die relevanten Informationen korrekt extrahiert hat und dass keine kritischen Fehler gemacht wurden.

Die Überprüfung kann automatisiert oder manuell erfolgen. Automatisierte Validierungstools vergleichen die extrahierten Daten mit vorher definierten Mustern, um sicherzustellen, dass die Informationen vollständig und korrekt sind. In der Regel wird auch eine manuelle Stichprobenüberprüfung durchgeführt, um sicherzustellen, dass das Modell keine kritischen Klauseln übersehen hat.

Beispiel: Wenn das Modell aus einem Geheimhaltungsvertrag die Verpflichtung zur Geheimhaltung extrahiert, sollte die Überprüfung sicherstellen, dass die Klausel vollständig ist und keine relevanten Bedingungen übersehen wurden.

Schritt 5: Anpassung der Prompts

Falls während der Überprüfung Fehler oder unvollständige Ergebnisse festgestellt werden, folgt eine Anpassung der Prompts. Dieser Schritt ist besonders wichtig, um die Genauigkeit des Modells zu verbessern und das Risiko zu minimieren, dass relevante Informationen übersehen werden.

Die Anpassung erfolgt iterativ – das bedeutet, dass der Prompt solange verfeinert wird, bis die gewünschten Informationen zuverlässig extrahiert werden können. Dies ist insbesondere bei Verträgen mit ungewöhnlichen oder komplexen Formulierungen erforderlich, bei denen der Standard-Prompt möglicherweise nicht die gewünschten Ergebnisse liefert.

Beispiel: Wenn eine bestimmte Vertragsklausel im ersten Durchlauf nicht erkannt wurde, könnte der Prompt um zusätzliche Suchbegriffe erweitert werden, oder es könnten Beispielklauseln hinzugefügt werden, die dem Modell helfen, ähnliche Formulierungen in anderen Verträgen zu erkennen.

Schritt 6: Strukturierte Datenausgabe und Integration in Systeme

Der letzte Schritt besteht darin, die extrahierten Informationen in eine strukturierte Form zu überführen und in bestehende Unternehmenssysteme zu integrieren. Dies bedeutet, dass die Vertragsdaten so formatiert werden, dass sie in Tabellen, Datenbanken oder Vertragsmanagementsysteme übernommen werden können.

Dieser Schritt erleichtert die weitere Verarbeitung der Vertragsinformationen – zum Beispiel für Compliance-Checks, Vertragsanalysen oder Risikobewertungen. Die Integration in bestehende Systeme erfolgt in der Regel über APIs, die die strukturierten Daten in Echtzeit übertragen und den Zugriff auf die Informationen ermöglichen.

Beispiel: Nachdem alle relevanten Daten eines Liefervertrags extrahiert wurden, werden sie in ein Vertragsmanagementsystem übertragen, das eine automatisierte Benachrichtigung an das zuständige Team sendet, wenn eine Zahlungsfrist näher rückt. Dies verbessert die Übersicht über vertragliche Verpflichtungen und reduziert das Risiko von Fristversäumnissen.

Use Cases und Anwendungen

Die automatisierte Vertragsextraktion mit bestehenden KI-Modellen bietet vielseitige Anwendungsmöglichkeiten. In diesem Kapitel werden die zentralen Use Cases beschrieben, die Unternehmen einen erheblichen Mehrwert bieten, indem sie Vertragsprozesse effizienter, sicherer und transparenter gestalten.

Compliance-Prüfungen

Mit KI-gestützter Vertragsextraktion können alle relevanten Vertragsklauseln, die sich auf Vorschriften, Datenschutz oder spezifische Industrievorgaben beziehen, identifiziert und überwacht werden. Beispielsweise kann das Modell Klauseln zu Datenschutzbestimmungen oder Antikorruptionsregelungen extrahieren und diese mit den aktuellen gesetzlichen Anforderungen abgleichen.

Praktisches Beispiel: Ein Unternehmen möchte sicherstellen, dass alle Geheimhaltungsverträge eine Klausel zur Einhaltung der DSGVO (Datenschutz-Grundverordnung) enthalten. Durch die automatische Analyse und Extraktion dieser Klauseln können Verträge schnell geprüft und notwendige Anpassungen vorgenommen werden.

Risikoanalyse und Due Diligence

Eine weitere wichtige Anwendung der Vertragsextraktion ist die Risikoanalyse und Due Diligence bei M&A-Prozessen (Mergers and Acquisitions) oder im Rahmen von Finanzierungsrunden. Risiken, die in Vertragsklauseln versteckt sind, können erhebliche Folgen haben, insbesondere wenn sie nicht rechtzeitig erkannt werden.

Die automatisierte Vertragsextraktion hilft dabei, Haftungsklauseln, Vertragsstrafen, Gewährleistungsregelungen und Kündigungsbedingungen zu identifizieren und zu bewerten. Unternehmen können auf Basis dieser Informationen schneller Entscheidungen treffen und sich vor finanziellen und rechtlichen Risiken schützen.

Praktisches Beispiel: Bei einer geplanten Übernahme analysiert das System alle bestehenden Lieferantenverträge des Zielunternehmens und identifiziert automatisch Klauseln, die hohe Strafzahlungen bei Nichteinhaltung bestimmter Lieferbedingungen vorsehen. Diese Risiken werden in einem Bericht zusammengefasst, der dem Management zur Bewertung vorgelegt wird.

Übersicht verkaufter Produkte und durchschnittliche Umsatzgröße je Kunde

Verträge enthalten oft genaue Angaben zu verkauften Produkten oder Dienstleistungen, Preisen und Abnahmemengen. Durch die automatisierte Extraktion dieser Daten können Unternehmen eine klare Übersicht über ihre Geschäftstätigkeit gewinnen, ohne jeden Vertrag manuell durchsehen zu müssen.

Das ermöglicht eine konsolidierte Übersicht, wie viele und welche Produkte an bestimmte Kunden verkauft wurden und welcher durchschnittliche Umsatz pro Kunde erzielt wurde. Diese Informationen sind nicht nur für das Management relevant, sondern helfen auch dabei, die Vertriebsstrategie zu optimieren und potenzielle Cross-Selling-Möglichkeiten zu identifizieren.

Praktisches Beispiel: Die extrahierten Vertragsdaten werden verwendet, um die durchschnittliche Umsatzgröße pro Kunde zu berechnen. Diese Information fließt in ein Dashboard ein, das Vertriebsverantwortlichen eine Übersicht über die Kundenrendite bietet und hilft, profitable Kundenbeziehungen weiter auszubauen.

Vertragsmanagement und -optimierung

Effizientes Vertragsmanagement erfordert eine genaue und aktuelle Übersicht über bestehende Verpflichtungen, Fristen und Vertragslaufzeiten. Die automatisierte Vertragsextraktion kann diese Informationen kontinuierlich aktualisieren und in Vertragsmanagementsysteme integrieren.

Das bedeutet, dass wichtige Daten wie Kündigungsfristen, Verlängerungsklauseln oder Vertragslaufzeiten extrahiert und in einer strukturierten Form zur Verfügung gestellt werden, um das Vertragsmanagement zu optimieren. Dadurch können Unternehmen frühzeitig informiert werden, wenn Verträge gekündigt oder neu verhandelt werden müssen.

Praktisches Beispiel: Das KI-System identifiziert automatisch die Fristen für Vertragsverlängerungen und stellt diese Informationen dem Vertragsmanagement zur Verfügung, das daraufhin automatisch Erinnerungen an die verantwortlichen Personen verschickt. Dadurch werden verpasste Fristen und daraus resultierende finanzielle Nachteile minimiert.

Automatisierung der Verhandlungen und Vertragsklauseln

Die automatisierte Vertragsextraktion ermöglicht es auch, den Prozess der Vertragsverhandlungen zu verbessern und teilweise zu automatisieren. Standardklauseln können automatisch extrahiert und auf eine Übereinstimmung mit den Unternehmensrichtlinien geprüft werden. Dies ermöglicht eine schnelle Vertragsprüfung und verringert die Anzahl manueller Eingriffe.

Darüber hinaus kann KI auch dabei helfen, Gegenangebote zu erstellen, indem es Klauseln bewertet und auf Basis bestehender Vorgaben alternative Formulierungen vorschlägt. Dies beschleunigt die Verhandlung und ermöglicht es, wiederkehrende Vertragsbestandteile effizienter zu handhaben.

Praktisches Beispiel: Bei der Verhandlung eines neuen Lieferantenvertrags extrahiert das KI-Modell automatisch alle Preis- und Lieferklauseln und vergleicht diese mit bestehenden Vertragsstandards. Wenn die Bedingungen von den üblichen Unternehmensrichtlinien abweichen, generiert das System automatisch Vorschläge für alternative Klauseln, die besser zu den internen Vorgaben passen.

Vorteile der KI-basierten Vertragsextraktion

Der Einsatz von KI zur Vertragsextraktion bietet zahlreiche Vorteile, die Unternehmen nicht nur effizienter, sondern auch sicherer und skalierbarer machen. In diesem Kapitel werden die wesentlichen Vorteile der KI-basierten Vertragsextraktion vorgestellt und durch relevante Studien untermauert.

Zeit- und Kosteneinsparungen

Einer der größten Vorteile der KI-gestützten Vertragsextraktion liegt in den erheblichen Zeit- und Kosteneinsparungen. Die manuelle Prüfung und Analyse von Verträgen ist ein zeitaufwändiger und kostspieliger Prozess, der oft Wochen oder sogar Monate dauern kann. KI-Modelle sind hingegen in der Lage, Verträge in Sekunden oder Minuten zu analysieren, was die Bearbeitungszeit drastisch reduziert.

Laut einer Studie von McKinsey kann der Einsatz von KI zur Automatisierung der Vertragsextraktion die Bearbeitungszeit um bis zu 90% verkürzen und die damit verbundenen Kosten um bis zu 70% senken. Diese Zeitersparnis ermöglicht es Unternehmen, ihre Ressourcen effizienter einzusetzen und ihre juristischen Teams auf höherwertige Aufgaben zu konzentrieren, anstatt auf die manuelle Vertragsextraktion.

Praktisches Beispiel: Ein Unternehmen mit 500 Verträgen benötigt in der Regel mehrere Monate, um diese manuell zu überprüfen. Mit einem KI-Modell können dieselben Verträge in wenigen Stunden analysiert werden, was eine enorme Einsparung an Arbeitszeit und Kosten bedeutet.

Reduzierung menschlicher Fehler

Manuelle Vertragsextraktion ist fehleranfällig, insbesondere bei großen Datenmengen oder komplexen Vertragsstrukturen. Fehler bei der Identifikation von Klauseln oder das Übersehen wichtiger Vertragsbedingungen können zu rechtlichen Risiken oder finanziellen Verlusten führen. KI bietet hier eine Lösung, da sie durch den Einsatz von maschinellem Lernen und Natural Language Processing (NLP) konsistent arbeitet und auf Grundlage großer Datenmengen trainiert wird, um Muster zuverlässig zu erkennen.

Laut einer Studie von Deloitte können durch die Verwendung von KI zur Vertragsextraktion menschliche Fehler um bis zu 50% reduziert werden². KI-Modelle analysieren den Text ohne Müdigkeit oder Unaufmerksamkeit und liefern somit konsistentere Ergebnisse.

Praktisches Beispiel: Bei der Extraktion von Haftungsklauseln aus mehreren Verträgen gewährleistet das KI-Modell eine gleichbleibend hohe Genauigkeit, selbst wenn die Klauseln in unterschiedlichen Formulierungen auftreten, während ein Mensch möglicherweise übersehen könnte, dass ähnliche Klauseln anders ausgedrückt wurden.

Erhöhung der Effizienz und Genauigkeit

Ein weiterer zentraler Vorteil der KI-gestützten Vertragsextraktion ist die Erhöhung der Effizienz und Genauigkeit. KI-Modelle sind darauf trainiert, Klauseln zu erkennen, die für die weitere Analyse oder Entscheidungen relevant sind. Sie sind in der Lage, komplexe Zusammenhänge zu verstehen und auf Basis von Mustern und Erfahrungen zu agieren.

Laut einer Studie von PwC kann die Genauigkeit der Vertragsextraktion durch den Einsatz von KI um bis zu 85% gesteigert werden, insbesondere wenn es um die Extraktion von Klauseln aus unstrukturierten Daten geht. Dies bedeutet, dass KI-gestützte Systeme Verträge präziser und schneller analysieren können als Menschen, was nicht nur die Effizienz erhöht, sondern auch sicherstellt, dass alle relevanten Informationen extrahiert werden.

Praktisches Beispiel: Ein Unternehmen, das regelmäßig Lieferverträge verhandelt, nutzt ein KI-Modell zur Extraktion von Zahlungsbedingungen und Lieferfristen. Das Modell identifiziert diese Klauseln präzise und ermöglicht eine effiziente Weiterverarbeitung der Daten für die Compliance-Prüfung.

Skalierbarkeit und Flexibilität

Die manuelle Vertragsextraktion stößt schnell an ihre Grenzen, wenn das Vertragsvolumen wächst. KI-basierte Systeme sind hingegen hoch skalierbar und können problemlos tausende oder sogar hunderttausende Verträge analysieren. Diese Skalierbarkeit ermöglicht es Unternehmen, auch bei stark steigender Vertragsmenge einen konsistenten Überblick zu behalten und Verträge effizient zu verwalten.

Neben der Skalierbarkeit bietet die KI-gestützte Vertragsextraktion auch eine hohe Flexibilität. KI-Modelle können für verschiedene Vertragstypen angepasst werden und sind in der Lage, neue Formulierungen und Klauseln zu lernen, indem sie kontinuierlich trainiert und verbessert werden. Laut einer Studie von Gartner sind 60% der Unternehmen, die KI zur Vertragsextraktion einsetzen, in der Lage, ihre Vertragsanalyse in einem deutlich größeren Umfang und mit höherer Flexibilität durchzuführen als zuvor.

Praktisches Beispiel: Ein international agierendes Unternehmen hat Verträge in mehreren Sprachen und Formaten. Mithilfe der KI-basierten Vertragsextraktion kann das Unternehmen diese Vielzahl an Verträgen konsistent und effizient analysieren, unabhängig von der Vertragsart oder der Sprache.

Grenzen und Risiken der KI-basierten Vertragsextraktion

Obwohl die KI-basierte Vertragsextraktion viele Vorteile bietet, gibt es auch Herausforderungen und Risiken, die Unternehmen beachten sollten. In diesem Kapitel werden die wesentlichen Grenzen der KI-basierten Vertragsextraktion beleuchtet, insbesondere in Bezug auf die Datenqualität, den Datenschutz sowie die Erklärbarkeit und Transparenz von KI-Algorithmen.

Herausforderungen bei der Datenqualität und -quantität

Ein entscheidender Faktor für den Erfolg der KI-basierten Vertragsextraktion ist die Qualität und Quantität der Trainingsdaten. KI-Modelle sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert werden. Ungenaue, unvollständige oder inkonsistente Daten führen zu unzureichenden Ergebnissen. Das bedeutet, dass das Modell möglicherweise wichtige Vertragsklauseln nicht korrekt erkennt oder die falschen Informationen extrahiert.

Darüber hinaus benötigen KI-Modelle eine große Menge an qualitativ hochwertigen Daten, um zuverlässig arbeiten zu können. In der Realität haben viele Unternehmen jedoch nur eine begrenzte Anzahl von Vertragsdaten zur Verfügung. Studien von Accenture zeigen, dass über 65% der Unternehmen Schwierigkeiten haben, genügend hochwertige Trainingsdaten für ihre KI-Projekte zu sammeln, was die Genauigkeit der Vertragsextraktion erheblich beeinträchtigen kann.

Praktisches Beispiel: Ein KI-Modell, das nur auf einer kleinen Menge an Verträgen trainiert wurde, die alle aus einer einzigen Branche stammen, könnte Schwierigkeiten haben, Verträge aus anderen Branchen oder mit abweichenden Formulierungen richtig zu analysieren. Dadurch sinkt die Genauigkeit und das Modell liefert potenziell falsche Ergebnisse.

Datenschutz und rechtliche Fragen

Ein weiteres Risiko bei der KI-gestützten Vertragsextraktion sind datenschutzrechtliche und rechtliche Fragen. Verträge enthalten oft sensible Informationen, die sowohl persönliche Daten als auch vertrauliche Geschäftsvereinbarungen umfassen. Unternehmen müssen sicherstellen, dass diese Daten ordnungsgemäß geschützt werden und die Verarbeitung im Einklang mit geltenden Datenschutzgesetzen wie der DSGVO (Datenschutz-Grundverordnung) steht. Bei der Nutzung herkömmlicher KI-Modelle ist davon auszugehen, dass eingegebene Daten auch zum Trainieren der Modelle herangezogen werden.

Laut einer Studie von Gartner haben 45% der Unternehmen Schwierigkeiten, sicherzustellen, dass ihre KI-basierten Lösungen DSGVO-konform sind, insbesondere wenn es um die Verarbeitung und Speicherung sensibler Daten geht. KI-Modelle müssen nicht nur die Extraktion der Daten sicherstellen, sondern auch sicherstellen, dass die Daten nicht missbraucht oder unbefugt weitergegeben werden.

Daher ist es unbedingt notwendig, wenn ein KI-Modell Vertragsdaten analysiert, die personenbezogene Daten enthalten, technische und organisatorische Maßnahmen vorzuhalten, die gewährleisten, dass diese Informationen weder in den Trainingsdaten verbleiben noch missbräuchlich verwendet werden. Andernfalls könnte dies rechtliche Konsequenzen und Bußgelder nach sich ziehen.

Erklärbarkeit und Transparenz von KI-Algorithmen

Erklärbarkeit und Transparenz sind weitere wesentliche Herausforderungen bei der KI-basierten Vertragsextraktion. Viele KI-Modelle agieren wie eine „Black Box“. Das bedeutet, dass die Entscheidungsfindung des Modells für Menschen oft schwer nachzuvollziehen ist. Dies kann problematisch sein, insbesondere in rechtlichen Kontexten, wo es erforderlich ist, die Gründe für Entscheidungen klar darzulegen.

Eine Studie von PwC zeigt, dass 55% der Unternehmen, die KI-basierte Lösungen einsetzen, Schwierigkeiten damit haben, die Ergebnisse ihrer KI-Modelle zu erklären und ihre Entscheidungen gegenüber internen oder externen Stakeholdern zu rechtfertigen. Diese Intransparenz kann das Vertrauen in die KI-Lösung untergraben, insbesondere wenn es um rechtlich sensible Themen geht.

Praktisches Beispiel: Wenn eine KI eine bestimmte Vertragsklausel als Risiko identifiziert, ist es für das Unternehmen wichtig zu verstehen, warum diese Entscheidung getroffen wurde. Ohne eine klare Erklärung besteht das Risiko, dass das Ergebnis angezweifelt oder nicht akzeptiert wird, was die Effizienz der Vertragsextraktion einschränkt.

Möglichkeiten zur Bewältigung dieser Grenzen

Um diese Grenzen zu bewältigen, gibt es verschiedene Ansätze:

• Bessere Prompts und iteratives Lernen: Die Verwendung besserer und präziserer Prompts sowie ein iterativer Lernansatz können die Leistung der bestehenden KI-Modelle erheblich verbessern. Durch die kontinuierliche Anpassung und Verbesserung der Prompts lernt das Modell besser, welche Informationen relevant sind und wie es diese korrekt extrahieren kann.
• Datenschutzmaßnahmen: Der Einsatz von DSGVO-konformen Enterprise-Modellen ist entscheidend, um sicherzustellen, dass sensible Daten während der Analyse geschützt bleiben. Unternehmen sollten zudem sicherstellen, dass die Datenverarbeitung durch einen speziellen Software-Layer erfolgt, der die Daten DSGVO-konform speichert und verarbeitet. Dies verhindert, dass sensible Informationen in Trainingsdaten einfließen oder missbräuchlich verwendet werden.
• Erklärbare KI (Explainable AI, XAI): Der Einsatz von erklärbaren KI-Modellen, die das Ratio bzw. das interne Reasoning ihrer Entscheidungen offenlegen, ist entscheidend für das Vertrauen in die KI-Lösung. 

Zusätzlich können Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Modelle eingesetzt werden, die eine Verknüpfung zwischen den extrahierten Informationen und den zugrunde liegenden Vertragsdaten ermöglichen. Dadurch wird die Entscheidungsfindung nachvollziehbarer, was insbesondere in rechtlichen Kontexten von großer Bedeutung ist.

Zukunftsperspektiven und Innovationen

Die Entwicklungen in der KI-gestützten Vertragsextraktion stehen nicht still. Durch kontinuierliche Fortschritte in der Technologie eröffnen sich neue Möglichkeiten, die Art und Weise, wie Unternehmen Verträge verwalten und analysieren, grundlegend zu verändern. In diesem Kapitel werden zukünftige Entwicklungen und Innovationen beleuchtet, die das Potenzial der Vertragsextraktion und -automatisierung weiter steigern werden.

Fortschritte in NLP und Deep Learning

Die Fortschritte im Bereich Natural Language Processing (NLP) und Deep Learning sind die treibende Kraft hinter den Verbesserungen in der Vertragsextraktion. Modelle wie GPT-4 und Gemini wurden in den letzten Jahren weiterentwickelt, um komplexe Texte besser zu verstehen und bedeutungsvollere Ergebnisse zu liefern. Diese Fortschritte ermöglichen es, nicht nur Schlüsselbegriffe und Klauseln zu extrahieren, sondern auch deren Bedeutung im Kontext zu verstehen.

Neuere Entwicklungen im Bereich der Transformer-Architekturen und die Integration von selbstüberwachtem Lernen haben dazu geführt, dass Modelle Texte auf einer tieferen Ebene verstehen können. Dies verbessert die Präzision und die Genauigkeit der Extraktion, insbesondere bei komplexen Vertragsstrukturen. Eine Studie von McKinsey zeigt, dass die Effizienz der Vertragsanalyse durch den Einsatz moderner NLP-Modelle um bis zu 85% gesteigert werden kann.

Die Zukunft der Vertragsextraktion wird durch die Kombination dieser Fortschritte mit Transfer Learning geprägt sein, das es ermöglicht, vortrainierte Modelle effizient auf neue, spezialisierte Aufgaben anzupassen. Das bedeutet, dass Unternehmen nicht von Grund auf neue Modelle entwickeln müssen, sondern bestehende Modelle nutzen und feinjustieren können, um branchenspezifische Vertragsanalysen durchzuführen.

Integration von KI in Contract Lifecycle Management (CLM) Systeme

Eine der vielversprechendsten Entwicklungen in der Vertragsanalyse ist die Integration von KI in Contract Lifecycle Management (CLM) Systeme. CLM-Systeme decken alle Phasen des Vertragslebenszyklus ab, von der Vertragsverhandlung bis zur Ausführung und Überwachung. Die Integration von KI in diese Systeme ermöglicht eine Automatisierung der meisten manuellen Aufgaben und eine erhebliche Reduzierung des Arbeitsaufwands.

Durch die Verwendung von KI-gestützten CLM-Systemen können Verträge automatisch erstellt, verhandelt, analysiert und überwacht werden. Dies führt zu einer drastischen Verkürzung der Vertragslaufzeiten und einer Reduktion der Risiken. Laut einer Studie von Gartner können Unternehmen, die KI in ihre CLM-Systeme integrieren, die Bearbeitungszeit für Verträge um bis zu 60% verkürzen und die Anzahl der Vertragsrisiken um 40% reduzieren.

Praktisches Beispiel: In einem KI-integrierten CLM-System kann die KI automatisch Vertragsklauseln vorschlagen, die auf den Verhandlungshistorien ähnlicher Verträge basieren. Zudem werden Fristen automatisch überwacht, und Vertragsverantwortliche werden rechtzeitig an anstehende Verlängerungen oder Anpassungen erinnert, wodurch Risiken minimiert werden.

Potenzial für vollständige Automatisierung des Vertragslebenszyklus

Der nächste logische Schritt in der Entwicklung der KI-gestützten Vertragsanalyse ist die vollständige Automatisierung des Vertragslebenszyklus. Durch den kombinierten Einsatz von NLP, Machine Learning, und automatisierten Workflows könnte der gesamte Prozess – von der Vertragserstellung über die Verhandlung bis hin zur Ausführung und Überwachung – ohne manuelle Eingriffe erfolgen.

Zukunftsvisionen gehen davon aus, dass KI-Modelle in der Lage sein werden, eigenständig Vertragsdokumente zu generieren, die an spezifische Bedürfnisse und Anforderungen angepasst sind. Die Verhandlung könnte mithilfe automatisierter Verhandlungstools erfolgen, die basierend auf den Präferenzen der Parteien Vorschläge unterbreiten und Entscheidungen treffen. Durch den Einsatz von Smart Contracts auf Blockchain-Basis könnten Vertragsbedingungen in Echtzeit überwacht und automatisch ausgeführt werden, sobald die Bedingungen erfüllt sind.

Eine Studie von PwC prognostiziert, dass bis zum Jahr 2030 bis zu 80% der Vertragsaktivitäten automatisiert sein könnten, was zu erheblichen Effizienzgewinnen und Kosteneinsparungen führen würde. Diese vollständige Automatisierung würde nicht nur die Verwaltungskosten reduzieren, sondern auch sicherstellen, dass Verträge stets den neuesten rechtlichen Standards entsprechen und Risiken minimiert werden.

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