Kommentar von Martin Mohr, Icertis Big Data im Vertragswesen – der Nutzen von KI für das Risikomanagement

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Neben Cybersecurity sind es vielleicht die Top-Schlagwörter der IT: Künstliche Intelligenz und Maschine Learning. Ein Aspekt, der in diesem Zusammenhang bisher wenig Beachtung findet, ist der Nutzen, den diese Technologie im Bereich des Vertragsmanagements liefert.

Dazu zunächst eine kurze Betrachtung der Bedeutung von Verträgen für das Unternehmen. Kurz gesagt: Ohne Verträge gibt es das Unternehmen nicht – und umgekehrt lässt sich sagen, dass diese Dokumente das Unternehmen und seine gesamten Geschäftsbeziehungen definieren. Das umfasst Arbeitsverträge, Verträge mit Kunden, Lieferanten und Partnerunternehmen sowie Lizenzvereinbarungen in jeder Form, um nur ein paar Beispiele zu nennen.

Aufgrund der Vielfalt der Vertragsarten und -partner können hier je nach Organisation durchaus etliche hunderttausend Verträge und mehr zusammenkommen. In der Vergangenheit füllten diese nicht umsonst in großen Unternehmen buchstäblich kilometerlang die Archive. Über den Zwischenschritt des Dokumentenmanagements arbeiten immer mehr – insbesondere, aber nicht ausschließlich – mittlere und große Firmen mit leistungsfähigen CLM-Lösungen (Contract Lifecycle Management). Denn damit lassen sich Verträge nicht nur als Dokumente verwalten, sondern auch die Vertragsinhalte können hierdurch zum Nutzen des Unternehmens erfasst werden.

Dieser Nutzen ist dabei durchaus als strategisch zu betrachten, da es nicht selten um die kurz-, mittel- und langfristige, grundsätzliche Steuerung des Unternehmens geht. Was liegt also näher, als die Verträge zu analysieren, Muster und Abweichungen zu erkennen und in der Folge über ein einheitliches, unternehmensweites CLM die Inhalte der Verträge auch global allen potenziell Beteiligten zur Verfügung zu stellen? Dieser Ansatz ist sicherlich überzeugend. Und KI kann an dieser Stelle einen wertvollen Beitrag leisten. Dazu gibt es vornehmlich zwei Gründe:

Zum einen geht es schlicht um die Anzahl der zu analysierenden Verträge. Bei großen Unternehmen kann es durch aus sein, dass schon allein die Zahl der Lieferanten im 6-stelligen Bereich liegt. Wollte ein Unternehmen diese enorme Menge an Verträgen analysieren, wäre dies wohl ohne den Einsatz entsprechender Automatismen nicht möglich.

Zum anderen besteht gerade bei Cloud-basierten Lösungen die Möglichkeit, diesen Ansatz weltweit und über eine gesamte Unternehmensgruppe hinweg zu verfolgen, um Konditionen, Muster oder eben auch Unterschiede in den Inhalten der Verträge zu erkennen. Bei einem manuellen Abgleich dürfte das eher schwierig sein.

Alte und neue Verträge analysieren – wie KI unterstützt

Im Bereich der bestehenden Verträge ist es jedoch zunächst notwendig, diese Alt-Verträge über entsprechende Scan-Lösungen aus der ursprünglichen Form in ein digitales Pendant zu übertragen. Dabei geht es nicht darum, einfach digitale Bilder, sondern digitale Dokumente zu generieren, deren Inhalt sich auch durchsuchen lässt. Denn der Wert der Verträge steckt ja in den einzelnen Klauseln. Und die KI kann die sich aus diesen Klauseln ergebenden Rechte und Pflichten der Vertragsparteien extrahieren. Das bedeutet für alle Beteiligten, weitaus schneller einen Überblick zu gewinnen, wie weit der Stand der Vertragserfüllung bereits gediehen ist.

Um später als Künstliche Intelligenz autonome Entscheidungen über sinnvolle und vielleicht weniger sinnvolle Klauseln für neue Verträge treffen zu können, braucht es eine Basis. Diese Basis entsteht durch Integration der Altverträge. Sie ermöglichen dem System zu lernen, Klauseln und Attribute zu erkennen sowie zu klassifizieren. Dies erfolgt immer besser auf Grundlage des Erlernten, aber auch mithilfe zweier weiterer wichtiger Faktoren: des Kontextes sowie der Richtlinien des jeweils analysierten Vertrages und seiner Klauseln.

Zudem kann es im Laufe des Lernens im System auch Fälle geben, in denen die automatisierte Zuordnung nicht funktioniert, da es sich vielleicht um eine neue Klausel handelt oder die erkannte Klausel mit Richtlinien kollidiert bzw. der Kontext unklar ist. An dieser Stelle erfolgt dann der Eingriff durch Mitarbeitende mit dem entsprechenden Fachwissen. Das System lernt daraus und kann folglich das so Erlernte bei der nächsten, ähnlich gelagerten Entscheidungsfindung berücksichtigen.

Darüber hinaus lernt die intelligente CLM-Lösung immer detaillierter nicht nur diese Rechte, Pflichten und Attribute zu extrahieren, sondern kann diese auch miteinander in Beziehung setzen. Eine Aufgabe, die ohne die Hilfe Künstlicher Intelligenz und maschinellen Lernens einfach nicht umsetzbar wäre.

Das gilt im Übrigen auch bei der Erfassung von Fremdverträgen. Die KI-basierte Analyse kann beispielsweise im Rahmen von Vertragsverhandlungen den Entwurf des Vertragspartners prüfen – wie oben bereits beschrieben – und dabei aufgrund des in der Vergangenheit erlernten akzeptable und/oder verhandelbare Klauseln, Bedingungen und Attribute entsprechend ausweisen. Darauf aufbauend ist ein KI-basiertes CLM in der Lage unpassende Elemente als „inakzeptabel“ zurückzuweisen, Alternativen vorzuschlagen und damit den Verhandlungsprozess enorm zu beschleunigen. Dass ein solches intelligentes CLM auch die einzig gültige Quelle für neue Verträge aus dem eigenen Unternehmen sein muss, ist offensichtlich, doch dies ist weniger eine Frage der KI als vielmehr der Richtlinien des Unternehmens.

Dennoch muss an dieser Stelle auf einen weiteren wichtigen Aspekt hingewiesen werden, der sich aus der KI-Analyse der Verträge ergibt: Die Verbesserung des Risiko-Managements. Denn die Zuordnung, die die KI treffen kann, erstreckt sich nicht nur auf die Bereiche Lieferfristen, Qualität oder Preis, sondern auch auf viele andere Aspekte, die heutzutage in den Beziehungen zwischen Unternehmen eine wichtige Rolle spielen. Das gilt im Übrigen nicht nur für direkt Beteiligte, sondern kann auch Verträge unterschiedlicher dritter Parteien der gesamten Lieferkette umfassen, wie es in immer mehr Brachen notwendig ist. Durch die KI sind Rechte und Pflichten der Akteure nicht nur abstrakte Klauseln, sondern konkrete, umzusetzende Handlungsanweisungen. Und aus Gründen der Konsistenz und insbesondere des Risikomanagements ist es wichtig, einen genauen Überblick zu haben, wo welche dieser Risiken bestehen.

Das Gesetz über die unternehmerischen Sorgfaltspflichten in Lieferketten (auch Lieferkettensorgfaltspflichtengesetz, LkSG), und die daraus resultierenden Verpflichtungen der Unternehmen sind Beispiele für solche Risiken. Denn diese regulativen Vorgaben waren in der Vergangenheit in den Verträgen nicht unbedingt berücksichtigt worden, weil es diese Pflichten zum Zeitpunkt des Vertragsschlusses einfach noch nicht in dieser verbindlichen Form wie heute gab. Die KI liefert hier eine wertvolle Hilfestellung, um aus unter Umständen Millionen von Verträgen, die ein weltweit tätiger Konzern geschlossen hat, die für das Risiko-Management richtigen und wichtigen Inhalte zu filtern und damit die Compliance wesentlich zu vereinfachen. Das gilt auch dann, wenn diese Verträge in unterschiedlichen Formen, Formaten und Sprachen vorliegen und möglicherweise über das gesamte Unternehmensnetz in unterschiedlichen Ländern verteilt sind.

Im Umkehrschluss bedeutet das, dass mithilfe eines digitalisierten Vertragsmanagements in der Organisation alle Mitarbeitenden, die über die entsprechenden Berechtigungen verfügen, jeden Vertrag in seinem Repository einsehen können. Auf diese Weise lassen sich die immer noch existierenden, traditionellen abteilungsspezifischen und geografischen Silos aufbrechen, die in der Vergangenheit ein optimales Vertragsmanagement behindert haben.

KI ermöglicht ganzheitliche Betrachtung aller Verträge

Die Rechtsabteilung kann dadurch Altes und Neues miteinander in Beziehung setzen, ohne damit Tage oder gar Wochen in Archiven Ordner um Ordner wälzen zu müssen. Für große Unternehmen, die Unternehmensbeziehungen mit einer 6-stelligen Lieferantenzahl qualifiziert managen müssen, ist es schlicht unmöglich, auf eine automatisierte Analyse zu verzichten, um eine ganzheitliche Sichtweise zu erhalten, denn nur die KI kann wirklich alle Verträge – alte und neue, fremde und eigene, komplexe und einfache – stets miteinander vergleichen und in Beziehung setzen. Auch eine ganze Kohorte von Juristen, Einkäufern und Vertriebsmitarbeitern kann dies schon rein quantitativ gar nicht leisten.

Entsprechend entsteht durch die ganzheitliche Analyse auch eine ganzheitliche Sicht auf die Vertragsbeziehungen des Unternehmens. Dies wiederum ermöglicht es, komplexe, unternehmens- und situationsspezifische Fragen zu beantworten.

Hier kommt das intelligente Vertragsmanagement ins Spiel. Mittels eines modernen Contract Lifecycle Managements lassen sich die Vertragsinhalte in die Business-Anwendungen und somit die Geschäftsprozesse des Unternehmens integrieren. Zudem sorgt CLM dafür, dass notwendige Vertragsänderungen – wie im Falle des Lieferkettengesetzes – an zentraler Stelle vorgenommen werden können und entsprechende Vertragsvorlagen von der Rechtsabteilung zur Verfügung gestellt werden können.

Das betrifft im Übrigen auch Fremdverträge, die nicht mithilfe des eigenen CLM erstellt wurden und damit aller Wahrscheinlichkeit nach auch Klauseln und Attribute enthalten, die gegebenenfalls einer anderen Semantik und Struktur folgen. Aber auch diese Herausforderung lässt sich mittels KI meistern. Denn durch die Kombination der Künstlichen Intelligenz und des CLM lässt sich ein Framework mit einem unternehmensweit – mithilfe der Cloud auch darüber hinaus – gültigen Datenmodell für die Verträge schaffen, das dann alle Arten von Verträgen darstellen / abbilden kann.

Für ein solches Szenario ist folglich eine Cloud-basierte CLM-Lösung optimal, die die Verträge unterschiedlicher Unternehmen verschiedener Branchen, Sprachen und geografischer Regionen beinhaltet. Sie kann trotz der Differenzen in diesen Eigenschaften durch Training die jeweils wichtigen und gültigen Elemente extrahieren.

Für große Unternehmen, die in vielen Ländern der Erde tätig sind, ist das ein unschätzbarer Vorteil, sind sie doch in der Lage, die Vertragsinhalte in Brasilien, Russland und Deutschland miteinander zu vergleichen und daraus resultierende Risiken sehr schnell zu identifizieren. Hierdurch wiederum lassen sich die passenden Maßnahmen ableiten, um diese Risiken zu eliminieren oder wenigstens zu minimieren. Ohne KI wäre das nicht möglich.

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