KI Dokumentenanalyse: Definition, Funktionen & Nutzen im Überblick
Statt Dokumente lediglich nach festen Schlagworten zu durchsuchen, bietet die KI-gestützte Dokumentenanalyse auf Basis von LLMs die Möglichkeit, die Bedeutung von Sätzen und Abschnitten zu erfassen. Dies ermöglicht es, geschäftsrelevante Datenpunkte auch dann hinreichend präzise zu identifizieren und zu isolieren, wenn diese in komplexen juristischen Formulierungen oder untypischen Layouts verborgen sind. Die Technologie verbessert sich derzeit kontinuierlich, wobei eine kritische Überprüfung der Ergebnisse (Human-in-the-Loop) weiterhin geboten ist.
Im klassischen Vorgehen werden Dokumente erst maschinell lesbar gemacht (OCR-Technik) und dann nach Schlagworten durchsucht. KI-Modelle können auch Bilddateien durchsuchen und den relevanten Kontext wiedergeben. Sollen die digitalen Dokumente jedoch auch leicht manuell durchsuchbar gemacht werden, empfiehlt es sich, PDFs im ersten Schritt durch die OCR-Technik maschinell lesbar zu machen und im zweiten Schritt mit LLM-Modellen bestimmte Passagen zu identifizieren, bei denen eine Schlagwortsuche nicht ausreichend ist.
Warum ist der Einsatz von KI in der Dokumentenanalyse entscheidend?
Unternehmen haben detaillierte Informationen zu ihren Geschäftsbeziehungen meist nur in (Vertrags-)Dokumenten vorliegend. KI-Modelle bieten, richtig eingesetzt, die Möglichkeit, diesen Datenschatz zu heben sowie lange Dokumente und Datensätze systematisch zu überführen und damit ‚nutzbar‘ zu machen. Dies ermöglicht es, versteckte Risiken sichtbar zu machen und (kommerzielle) Chancen in der operativen Arbeit proaktiv zu nutzen.
Welche Vorteile bietet die KI-gestützte Analyse gegenüber manuellen Prozessen?
Der Einsatz von KI in der Analyse gewährleistet eine unerreichte Skalierbarkeit und Konsistenz der Datenqualität. Der größte Nutzen liegt in der massiven Zeitersparnis bei der Identifikation kritischer Inhalte, was die Durchlaufzeiten in der Rechts- oder Einkaufsabteilung drastisch verkürzt. Zudem ermöglicht die KI Dokumentenanalyse die Durchführung von komplexen Analysen über das gesamte Vertragsportfolio hinweg, die manuell wirtschaftlich nicht darstellbar wären. Dies führt zu einer objektiven Risikobewertung und einer fundierteren Entscheidungsgrundlage für das Management.
Praxisbeispiele für die KI Dokumentenanalyse
Massenverfahren: Die KI analysiert tausende eingehende Klageschriften, hilft dabei, Argumentationsmuster und Veränderungen dieser systematisch zu erkennen und damit die Basis für standardisierte und teilautomatisierte Erwiderungsschreiben vorzubereiten
Vertragsprüfung: Bei regulatorischen Veränderungen (Data Act, AI Act, UTP etc.) lässt sich mithilfe von KI systematischer Änderungsbedarf in Bestandsverträgen sowie Vertragsvorlagen auf Klauselebene effizient identifizieren.
Einkaufsoptimierung: Die KI Dokumentenanalyse wertet unterschiedliche Lieferantenverträge auf bestimmte Prüfpunkte (Rabattstaffeln, Rückvergütungen, automatische Preissteigerungen) aus, um Potenziale für Nachverhandlungen zu identifizieren, die aktuell nicht in Einkaufssystemen hinterlegt worden sind.