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Kommentar von Erçin Aslan, Sinequa So erleichtert KI die Vertragsprüfung und -gestaltung

Autor / Redakteur: Erçin Aslan / Nico Litzel

Das digitale Aufrüsten von Anwälten und Hausjuristen in der Welt der Vertragsprüfung hat begonnen. In komplexen und schnell getakteten Volkswirtschaften kollidieren regelmäßig gegenläufige Interessen, was durch das Recht und den Mitteln, die es bereitstellt, zum Ausgleich gebracht wird, wie z. B. durch den Abschluss von Verträgen. So kann es kommen, dass mancher Vertrag zum echten Wälzer gerät.

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Der Autor: Erçin Aslan ist deutscher Volljurist (Kammergericht Berlin) mit 8 Jahren internationaler Auslandserfahrung in Washington, Barcelona, Sydney und seit 5 Jahren in Paris. Derzeit beim französischen Softwarehersteller Sinequa SAS mit Sitz in Paris als konzernweiter „Legal Officer“ tätig.
Der Autor: Erçin Aslan ist deutscher Volljurist (Kammergericht Berlin) mit 8 Jahren internationaler Auslandserfahrung in Washington, Barcelona, Sydney und seit 5 Jahren in Paris. Derzeit beim französischen Softwarehersteller Sinequa SAS mit Sitz in Paris als konzernweiter „Legal Officer“ tätig.
(Bild: Sinequa)

Eine ganze Industrie von Anwälten, Hausjuristen, Referendaren und Beratern ist damit beschäftigt, Ordnung in die Welt zu bringen – dabei nicht selten der Hexenmeisterei bezichtigt-, in der vielschichtige Begriffe und ein undurchdringlicher Fachjargon vorherrschen.

Gerichte sind notorisch überlastet und kostspielig, sodass ein solider Vertrag manchmal den großen Unterschied im Wettrennen mit der Masse ausmachen kann. „Ernst sein ist alles“ und effizient sein ist gar mehr, wenn es um das Entwerfen und Prüfen von Verträgen geht. Nichtsdestotrotz ist die Vertragsprüfung als solche geradezu versteinert durch das Konzept verrechenbarer Stunden, das alt hergebrachte Betriebsmodell externer Rechtsberatung und den oft eklatanten Innovationsmangel interner Rechtsberatung. Kurzum, die Branche ist reif für technologischen Umbruch.

Verzeichnisse und inhaltliche Analysen automatisieren

Frühe Pioniere, die diesem Umbruch Tür und Tor öffneten, waren Produkt- und Lifecycle-Management-Anwendungen, die versuchen, das Vertragsmanagement besser in den Griff zu bekommen. Es folgten Anwendungen, die etwa Verträge nach kundenspezifischem Design erstellen, indem sie standardisierte Bestandteile im Baukastensystem nutzen, die der an einem Entscheidungsbaum entlang hangelnde Anwender selbst zusammenstellt. Andere Anwendungen vereinfachen die Vertragsprüfung an ihren Rändern, wie etwa der mittlerweile weit verbreitete Einsatz der elektronischen Signatur.

Derzeit drängen neue Akteure auf den Plan und erschließen das Marktpotenzial für Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning, die durch den Fortschritt in Technologie und Rechenleistung immer greifbarer werden. Die neuen Anwendungen bieten zum Beispiel Vorhersagetechnologien, automatisierte inhaltliche Analysen, Verzeichnisautomatisierung, vereinfachte Verwaltung von Vertrags- und Immaterialgüterrechteportfolio sowie Lösungen rund um die Prozessfinanzierung.

Die höchsten Produktivitätsgewinne erreichen dabei Unternehmen, welche die neuen Werkzeuge tatsächlich als solche verstehen – als Mittel zum eigenen Zweck, den letztendlich der Anwender selbst am besten kennt. Hauseigene und fachübergreifende Teams erreichen dabei an Ausmaß an Kreativität und Verwertungstiefe des neuen technologischen Potenzials, das nicht einmal sektorspezifische Tech-Anbieter und externe Berater erreichen.

Dies gilt umso mehr für Verträge, die – ungeachtet ihres Standardisierungsniveaus – so unterschiedlich in Natur und Anwendungsgebiet sein können wie jeder ihrer Nutzer und seine Absichten. Das Unternehmen muss sein Automatisierungswerkzeug also anpassen, um eine auf Dauer lebensfähige Anwendung zu erhalten, die zur Beschleunigung von Vertragsentwurf und -prüfung gedacht ist.

Praktische Verwertung rechtlicher Inhalte

Technisch gesehen ist es das Ziel von Vertragsprüfungstools, rechtliche Inhalte in relevante und kontextualisierte Information zu transformieren. Mit anderen Worten: das Einpressen vieldeutiger Wortgruppen in die makellose Gewissheit des Binärcodes, 0 und 1. In dieser Einfachheit ist dies jedoch nur der erste Kopf der Hydra. Denn Verträge als Bestandteil des Rechts gehören zu den Sozialwissenschaften im weiteren Sinne und entziehen sich naturgemäß einer reinen Schwarz-Weiß-Kategorisierung. Alles ist gräulich. So bedarf auch weiterhin auf unabsehbare Zeit jede Automatisierung auf dem Gebiet der Vertragsprüfung des Menschen: zum Verknüpfen, um Über-den-Tellerrand-schauen, Sinn geben und dort Ordnung herstellen, wo Chaos ist.

Andererseits ist Vertragsprüfung auch kein Hexenwerk. Die meisten Verträge, insbesondere in der Geschäftswelt, neigen zum wiederholten Gebrauch von Begriffen und zu einer Sprache, deren Bedeutung durch Recht, Präzedenz und Tradition fest etabliert ist. Fügt man dem ein bekanntes Umfeld hinzu, etwa eine bestimmte Branche an einem bestimmten Ort zu einer bestimmten Zeit, ist der Schritt zu Automatisierung von Teilen der Arbeit im großen Maßstab nicht mehr weit:

  • Identifizieren fallrelevanter Dokumente (siehe etwa „e-discovery“)
  • Erkennen und Markieren bestimmter Vertragsklauseln und Rechtsbegriffe (kontextualisierte Suche)
  • Entdecken und Aufzeigen unüblicher Abweichungen, Formulierungen oder ungebührlicher Auslassungen
  • Zuordnen einer Akte zu einem bestimmten Vertragstypen, einem bestimmten Ort, bestimmten Produkt oder einer Währung (Kategorisierung)

All dies kann helfen, die für eine vollständige Vertragsprüfung von enormen Aktenbergen aufgebrachte Zeit erheblich zu reduzieren.

Informationsgesteuerte rechtliche Organisation

Wie ist das alles nur möglich? Auf Englisch und salopp formuliert: „It’s the search, stupid!“ Je besser eine Suchmaschine relevante Information erkennen kann, desto besser wird das Ergebnis des automatisierten Ablaufs ausfallen. Hierfür muss das Werkzeug also fähig sein, Kontext zu verstehen. Außer für den Fall, dass ein Vertragsdokument in einer eher ausgefallenen oder sonderbaren Mundart verfasst ist, ist es grundsätzlich ohne weiteres möglich, Marker zu definieren, die in Vertragssprache und -schrift geläufig sind und oft spöttisch als Juristenjargon bezeichnet werden. Sobald nun die Suchmaschine diese Konzepte finden kann, bedarf es eines Abgleichs mit einem Standard, der entweder vordefiniert oder frei bestimmt sein kann.

Dies entspricht im Prinzip der Handarbeit im althergebrachten Vertragsprüfungswesen. Nunmehr ist es aber möglich, allen betroffenen Akteuren Werkzeuge an die Hand zu geben, die es ermöglichen, die zu einem Vorgang getroffenen Feststellungen mit der Masse vergleichbarer Vorgänge in Vergleich zu setzen. Wenn das Werkzeug dabei auch noch in der Lage ist, sich anhand der Eingaben und Maßnahmen des Anwenders fortwährend und automatisch zu rekalibrieren, in anderen Worten zu „lernen“, ist der Weg nicht mehr weit zu einer Anwendung, die Empfehlungen gibt oder gar selbst Maßnahmen ergreift, z. B. automatische Warnung eines menschlichen Prüfers bei vom Standard ungewöhnlich abweichenden Anomalien.

An dieser Stelle angelangt, hat man ein Werkzeug gefunden, das in seinem Kern einfache Suchfunktionen mit maschinellem Lernen („Machine Learning“) kombiniert. Dadurch erleichtert es das Leben von Anwälten, Hausjuristen und allen weiteren Berufsgruppen/Anwendern, die auf dem Feld der Vertragsprüfung und anliegenden Bereichen tätig sind: Unternehmer, Einkäufer, Referendare, Rechtsanwaltsfachangestellte, Notare, Referenten … Sie alle würden von einer automatisierten Vertragsprüfung und damit Neubelebung versteinerter Geschäftsmodelle und undurchdringlicher Strukturen sichtlich profitieren.

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