Die Digitalisierung hat weitreichende Veränderungen in zahlreichen Geschäftsbereichen bewirkt, insbesondere durch den Einsatz fortschrittlicher Technologien wie der Künstlichen Intelligenz (KI). Im Bereich des Vertragsmanagements trägt KI dazu bei, Prozesse effizienter und genauer zu gestalten. Eine Analyse von Goldman Sachs hat ergeben, dass der Einsatz von Automatisierung im Vertragsmanagement Verhandlungen um bis zu 50% beschleunigen kann. Dank KI-Technologie können Vertragsinhalte präzise und schnell analysiert werden, was zu fundierten Entscheidungen und einer optimierten Ressourcennutzung führt.
Die KI-gestützte Vertragsanalyse ist ein strukturierter Prozess, bei dem modernste Technologien wie Natural Language Processing (NLP) und die Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Methode unterstützend wirken. Ziel ist es, Vertragsinhalte effizient zu analysieren, Schlüsselinformationen präzise zu extrahieren und diese für das Vertragsmanagement nutzbar zu machen. Der Prozess umfasst mehrere zentrale Schritte:
Zunächst wird der Vertrag anhand seines Inhalts klassifiziert. Die KI erkennt typische Merkmale und Begriffe, die auf den Typ eines Vertrages hinweisen, z. B. Arbeitsverträge, Lieferverträge oder Geheimhaltungsvereinbarungen. Diese Klassifizierung bildet die Grundlage für die weitere Analyse.
NLP, oder Natural Language Processing, ist eine Schlüsseltechnologie, die es der KI ermöglicht, menschliche Sprache zu verstehen und zu analysieren. Statt einen Vertrag als bloßen Text zu sehen, „liest“ die KI den Inhalt und erkennt Muster, Bedeutungen und Zusammenhänge. Dies geschieht, indem Wörter und Phrasen in ihren Kontext gesetzt werden, sodass die KI versteht, wie verschiedene Elemente eines Vertrags miteinander in Beziehung stehen. So kann die KI beispielsweise erkennen, dass „30 Tage“ mit „Zahlungsfrist“ und „Rechnungsstellung“ zusammenhängt. Auf diese Weise identifiziert NLP automatisch wichtige Vertragsklauseln und strukturiert die Inhalte sinnvoll für weitere Analysen.
Ein spezifischer Prompt (eine Anweisung) wird erstellt, um die relevanten Daten aus dem Vertrag zu extrahieren. Diese Prompts sind flexibel und anpassbar, was besonders hilfreich ist, um Klauseln unabhängig von ihrer Formulierung im Text zu erfassen. Dieser könnte beispielsweise so aussehen: „Bitte extrahiere die relevanten Informationen zu den Zahlungsbedingungen und gib die folgenden Datenpunkte zurück".
Nachdem Schlüsselinformationen extrahiert wurden, überprüft die KI die Ergebnisse auf Korrektheit und Vollständigkeit. Validierungstools gleichen die extrahierten Daten mit vordefinierten Unternehmensrichtlinien oder gesetzlichen Standards ab, um Fehler zu minimieren und die Qualität der Analyse sicherzustellen. Im letzten Schritt werden die extrahierten Informationen überprüft. Hierbei kommt oft die RAG-Methode ins Spiel:
Die Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Methode erweitert die Analyse, indem sie externe Datenquellen einbindet. Das Ziel ist es, Informationen aus aktuellen, relevanten Datenbanken oder Gesetzestexten abzurufen, die die KI zuvor nicht kannte. Im Kern bewertet die KI dabei, welche Informationen aus diesen Quellen für eine bestimmte Anfrage nützlich sind, und fügt diese gezielt in die Analyse ein. Das sorgt dafür, dass die KI auch bei komplexen oder unvollständigen Anfragen präzise Ergebnisse liefert und typische Fehler wie Halluzinationen (erfundene Angaben) vermeidet. Durch diese Methode wird die Dokumentenanalyse nicht nur umfangreicher, sondern auch deutlich zuverlässiger.
Der Prozess der Vertragsanalyse wird durch NLP und die RAG-Methode maßgeblich verbessert. Während NLP die Sprache und Struktur von Verträgen versteht und analysiert, stellt die RAG-Methode sicher, dass relevante externe Informationen herangezogen werden. Diese Kombination ermöglicht eine präzise, skalierbare und verlässliche Dokumentenanalyse.
KI-gestützte Vertragsanalyse ist vielseitig einsetzbar und bietet zahlreiche Vorteile in verschiedenen Bereichen. Die inhaltsorientierte und quantitative Analyse macht diese Technologie insbesondere in der Vertragsverwaltung, Risikoanalyse und Compliance-Prüfung unverzichtbar.
Ein klassisches Beispiel für die Anwendung der KI-gestützten Dokumentenanalyse ist das Erkennen von Zahlungsbedingungen. Statt ein Modell speziell zu trainieren, um Klauseln wie „Zahlungsfristen“ zu identifizieren, können bestehende Modelle mit gezielten Prompts arbeiten. So wird beispielsweise in einem Vertrag der Satz „Die Zahlung erfolgt spätestens 14 Tage nach Rechnungsstellung“ analysiert. Die KI erkennt „14 Tage“ als Frist und „Rechnungsstellung“ als Auslöser und extrahiert diese Informationen automatisch. Dadurch wird die qualitative Inhaltsanalyse beschleunigt und die Datenerhebung deutlich erleichtert.
Die Vertragsanalyse stellt einen zentralen Schritt im Vertragsmanagement dar. Sie dient dazu, die Inhalte und Details eines Vertrages systematisch zu erfassen. Mit dem Fortschritt der Technologie, insbesondere in Bereichen wie künstlicher Intelligenz, hat sich auch die Art und Weise, wie Verträge analysiert werden, weiterentwickelt. Eine KI-gestützte Vertragsanalyse nutzt Technologien wie Natural Language Processing (NLP) und maschinelles Lernen, um den gesamten Vertragstext zu analysieren, auszuwerten und in seine einzelnen Bestandteile zu zerlegen. Solche modernen Tools sind in der Lage, spezifische Vertragsdetails – sei es Fristen, Verpflichtungen oder andere relevante Aspekte präzise zu identifizieren und zu kategorisieren. Das Ergebnis ist ein schneller und umfassender Einblick in die wichtigsten Vertragsinformationen, die das Vertragsmanagement erheblich erleichtern und optimieren.
Während die gegenwärtigen KI-Tools bereits einen erheblichen Mehrwert in der Vertragsverwaltung bieten, steht die nächste Generation der Technologie kurz vor der Markteinführung. Sie wird die Möglichkeiten der Datenanalyse und -interpretation noch weiter vertiefen.
Zukünftige KI-basierte Werkzeuge könnten die Vertragsverwaltung revolutionieren, indem sie umfangreiche Datenmengen nicht nur verarbeiten, sondern auch detailliert analysieren. Diese fortschrittlichen Werkzeuge werden darauf ausgelegt sein, komplexe Muster in Vertragsdaten zu erkennen. Diese Fähigkeit wird besonders nützlich sein, da Muster oft Aufschluss über wiederkehrende Themen oder potenzielle Risiken in Verträgen geben können.
Darüber hinaus wird die zukünftige KI in der Lage sein, unerwartete Anomalien aufzudecken. Zum Beispiel könnte sie ungewöhnliche Klauseln in einem Vertrag aufspüren oder Abweichungen von den Standard-Vertragsbedingungen identifizieren. Solche Anomalien frühzeitig zu entdecken, wird entscheidend sein, um potenzielle Probleme zu identifizieren und angemessene Maßnahmen zu ergreifen. Das Endergebnis wird eine optimierte Vertragsverwaltung sein, die zu schnelleren, präziseren und kosteneffizienteren Ergebnissen führen wird.
In der Zukunft könnten KI-basierte Vertragsverwaltungslösungen zahlreiche Funktionen und Prozesse auf einer einzigen Plattform vereinen. Sie würden verschiedene Tools kombinieren, wodurch Nutzer nicht zwischen unterschiedlichen Anwendungen hin und her wechseln müssten, um Verträge zu überprüfen oder zu bearbeiten. Dies führt zu einer erheblichen Zeitersparnis und steigert die Effizienz. Zudem würden diese zukünftigen Systeme einen schnellen Zugriff auf relevante Vertragsinformationen ermöglichen und könnten sogar automatisierte Antworten generieren. Dies vereinfacht und beschleunigt das Reagieren auf vertragsbezogene Anfragen und Anforderungen.
KI-getriebene Vertragssoftware könnte Nutzern Tools zur Verfügung stellen, die für die Konsistenz und Einheitlichkeit in Verträgen sorgen. Ein zentrales Merkmal könnten vordefinierte Vorlagen sein, die auf Basis von mit Natural Language Processing (NLP) analysierten Daten generiert werden, um standardisierte Begriffe und Klauseln bereitzustellen. Nutzer könnten diese Vorlagen verwenden, um bei der Erstellung neuer Verträge Konsistenz zu gewährleisten. Zusätzlich könnte die Software eine Abweichungserkennungsfunktion bieten. Wenn ein Nutzer einen Vertrag eingibt oder hochlädt, der von den Standardformulierungen abweicht, würde die Software diese Abweichungen automatisch erkennen und den Nutzer darauf hinweisen. Dies würde es ermöglichen, Variationen in Vertragsklauseln effektiv nachzuverfolgen. Bei Erkennung von Abweichungen oder potenziellen Fehlern könnte die Software automatisierte Überarbeitungsvorschläge machen. Dies würde nicht nur helfen, menschliche Fehler zu minimieren, sondern auch sicherstellen, dass der Vertrag den Unternehmensstandards entspricht. So könnten Unternehmen Variationen in Vertragsklauseln effektiv nachverfolgen, standardisieren und das Risiko menschlicher Fehler und Unstimmigkeiten minimieren.
KI-gestützte Software lässt sich im Vergleich zu den begrenzten menschlichen Kapazitäten problemlos mit den wachsenden Anforderungen eines Unternehmens skalieren – ohne die Kosten für zusätzliches Personal. Unabhängig davon, ob ein Unternehmen 100 oder 10.000 Verträge zu verarbeiten hat, kann eine zukünftige KI-gestützte Lösung diese Aufgabe mühelos bewältigen. Dies bietet Unternehmen die Flexibilität, sich an veränderte Geschäftsanforderungen anzupassen, ohne in zusätzliche Ressourcen oder Schulungen zu investieren.
ContractHero nutzt die KI-Technologie, um essentielle Vertragsdaten automatisch aus den Dokumenten auszulesen. Dabei identifiziert und extrahiert die KI spezifische Daten wie den Namen des Vertragspartners, relevante Laufzeit- und Kündigungsdaten sowie finanzielle Details, beispielsweise monatliche Zahlungen. Nachdem diese Daten automatisch erfasst wurden, werden sie direkt in die zugehörigen Felder im System eingetragen. So bietet ContractHero dem Nutzer bereits eine umfassende Datenbasis, die er bei Bedarf noch weiter ergänzen kann. Dies spart wertvolle Zeit und reduziert den manuellen Aufwand, indem ein Großteil der erforderlichen Informationen bereits vorausgefüllt ist. Wenn Sie am potenziellen Return on Investment bei der Implementierung von ContractHero interessiert sind, laden wir Sie herzlich dazu ein, unseren ROI-Rechner in Anspruch zu nehmen.
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Die Vielfalt und Komplexität von Verträgen stellen große Herausforderungen dar, da unstrukturierte Inhalte und variierende Formulierungen die KI-Erkennung erschweren. Zudem können fehlerhafte Scans oder unterschiedliche Formate die Analysegenauigkeit beeinträchtigen. Ein weiteres Hindernis ist die Integration der Daten in bestehende Systeme sowie die Einhaltung von Datenschutzstandards wie der DSGVO. Unternehmen müssen diese Hürden überwinden, um die Vorteile der KI-gestützten Dokumentenanalyse voll auszuschöpfen.
Die Digitalisierung, insbesondere durch den Einsatz von KI, hat das Vertragsmanagement fundamental verändert. Traditionelle Methoden, die zeitaufwendig, fehleranfällig und oft nicht skalierbar sind, werden durch effiziente, genaue und skalierbare KI-gestützte Verfahren abgelöst. Die KI-Technologie ermöglicht nicht nur eine rasche und gründliche Analyse von Verträgen, sondern reduziert auch menschliche Fehler und fördert das Verständnis komplexer Inhalte. Lösungen wie ContractHero verwenden diese Technologie, um durch die KI-basierte Vertragsanalyse Prozesse rund um Verträge zu optimieren und Unternehmen dabei zu helfen, wertvolle Ressourcen einzusparen. Ein Beispiel dafür ist das Unternehmen hhpberlin, welches durch die Vertragsmanagement-Software von ContractHero bereits im ersten Geschäftsjahr Einsparungen in Höhe von 100.000 Euro realisieren konnte.
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