Smart Contract Analytics: KI-befähigter Vertragsreview plus Deloitte-Expertise

Beim Vertragsreview werden aus mehr oder weniger großen Sammlungen von Dokumenten kritische juristische und geschäftliche Informationen extrahiert und bewertet. Bei dieser Tätigkeit kommt es sowohl auf das effiziente, präzise Abarbeiten von großen Dokumentenvolumina an als auch auf die fundierte Fachexpertise bei der Beurteilung der relevanten Detailaspekte. Diese doppelte Herausforderung bringt einige Probleme mit sich. Der klassische Vertragsreview ist beispielsweise kostenintensiv, da er durch die manuelle Herangehensweise zeitaufwändig und nur von juristisch qualifizierten Mitarbeitern durchführbar ist. Der hohe Zeitaufwand ist besonders im Kontext von Firmentransaktionen (M&A, Carve-Out) problematisch, da Unternehmen hier schnell zuverlässige Ergebnisse benötigen.

Die umfangreiche menschliche Sucharbeit bei der Überprüfung der Verträge auf relevante Klauseln kann außerdem Komplikationen eigener Art zur Folge haben. Neben der Herausforderung, alle Textklauseln zu finden, kann die Aufteilung der manuellen Arbeit auf ein großes Team Auswirkungen auf die Konsistenz der Ergebnisse haben – die individuelle Bewertung eines Reviewers ist stets bis zu einem gewissen Grad subjektiv. Dies impliziert auch, dass die Bewertungen in ihrem Zustandekommen für Audit-Zwecke nicht immer durchgängig transparent nachvollziehbar sind. Und die repetitive Natur der Aufgaben sowie das sprichwörtliche „Kleingedruckte“ in Verträgen können schließlich bisweilen auch zu Flüchtigkeitsfehlern durch Ermüdung führen.

Effiziente Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine

Auf diese Problemstellung – komplexe Review-Aufgaben bei umfangreichem, aber teilweise repetitivem Datenmaterial – ist die Kombination von KI-Ansätzen und menschlicher Expertise in Form von Deloitte Smart Contract Analytics (SCA) die perfekte Antwort. Durch iteratives Selbstlernen bildet die KI das menschliche Expertenurteil zu einem Großteil nach und bietet zugleich durch den digitalen und im Idealfall hoch skalierbaren Prozess massive Effizienzvorteile. Viele Schritte des Reviews werden zu weiten Teilen automatisiert, z.B. die Vertragserkennung, die Vertragstyperkennung, die Spracherkennung und die thematische Erkennung von Vertragsinhalten (Parteien, Klauseln, Bedingungen, Regelungen usw.). Dazu tritt dann aber noch die Expertise der Fachleute von Deloitte.

Sie kommt einerseits bei der wichtigen Stufe des Trainings der KI zum Tragen. Denn nur auf Grundlage einer korrekten „Einweisung“ kann die KI die gewünschten Kategorien identifizieren sowie selbsttätig ihre Algorithmen zur Problemlösung verbessern und verfeinern. Andererseits sind die Deloitte Experten auch für die abschließende, individuelle Prüfung und Beurteilung der Vertragsrisiken zuständig, die mit den durch die KI identifizierten Klauseln verbunden sind. Ebenso nehmen sie eine generelle abschließende Qualitätskontrolle vor, die bei juristisch sensiblen Themen weiterhin unerlässlich ist.

Die Vorteile von Smart Contract Analytics im Überblick

Die Abläufe sind im Vergleich zum klassischen Vertragsreview deutlich weniger aufwändig. Statt Dokumente individuell sammeln und strukturieren zu müssen, können sie als Gruppe über ein sicheres Webinterface hochgeladen, verarbeitet und strukturiert werden. An die Stelle der manuellen Identifikation von relevanten Datenpunkten tritt dank Maschinellem Lernen eine automatisierte Erkennung und Extraktion praktisch in Echtzeit. Die KI ist dabei in der Lage, den sprachlichen Kontext einer Textstelle zu analysieren und so zu einem Verständnis zu gelangen, das weit über eine bloße Schlagwortsuche hinausgeht. Die Ergebnisse können außerdem von den Reviewern einfach exportiert werden. Für ein Projekt mit einem beispielhaft angenommenen Umfang von 1.000 Dokumenten benötigt Smart Contract Analytics (SCA) etwa ein Fünftel der Zeit – und dabei ist SCA deutlich günstiger. Dies sind die Schlüsselvorteile der smarten Vertrags-Analyse zusammengefasst im Überblick:

Schnellere Resultate: Die zügige Analyse der Dokumente mithilfe der optimierten Oberfläche und des automatisierten Workflows reduziert den Zeitaufwand. Identifizierung, Strukturierung und Vertragsreview sind deutlich schneller erledigt, damit geht auch eine erhebliche Kostenersparnis einher.

KI-befähigtes „Self Learning“: Vom Experten rezensierte Dokumente werden in den Lernzyklus eingespeist. Das führt zu akkurateren Ergebnissen in konsistenter Qualität (inkl. Zusammenarbeit nach 4-Augen-Prinzip und Audit Trail).

Typ- und strukturagnostisch: Smart Contract Analytics unterstützt mehr als 140 Sprachen. Präzise Resultate sind auch bei unterschiedlichen Dokumenttypen und -layouts gewährleistet.

Hochgradig skalierbar: Der Workflow ermöglicht die effiziente Verarbeitung großer Mengen von Dokumenten in einem Review-Prozess, der zuverlässige Ergebnisse garantiert.

Strukturierte Ausgabe: Formatierte und strukturierte Daten können einfach exportiert und direkt in anderen Anwendungen weiterverarbeitet werden.

Freisetzung von Kompetenz: Die große Zeitersparnis durch SCA erlaubt es den juristischen Fachkräften, mehr Arbeitszeit für andere Themen einzusetzen und dadurch den Wertbeitrag zu erhöhen.

Ganzheitlicher Workflow, mehrstufiger Prozess

Die Deloitte Smart Contract Analytics Lösung stellt Kunden einen umfassenden Prozess für alle Stufen und Aspekte des Vertragsreviews zur Verfügung. Dabei kommt je nach Projekt eine Kombination von proprietären Deloitte-Tools und führenden Drittanbieter-Lösungen zum Einsatz. Der Workflow, den Dokumente bei Smart Contract Analytics durchlaufen, lässt sich in zwei Phasen einteilen, die jeweils zwei Unterschritte umfassen: einen Quick Review, in dem einschlägige Verträge identifiziert werden, und Deep Analysis, in der relevante Inhalte aus diesen Verträgen extrahiert und analysiert werden.

1. Quick Review – Vorprozessierung: Zunächst werden die Dokumente digital eingelesen. Zu diesem Schritt gehören auch die Texterkennung (OCR), eine Erkennung von defekten Dateien, eine Deduplizierung (Eliminierung doppelter Dokumente), die Identifizierung der Sprache und gegebenenfalls eine Identifizierung des Dokumenten- und Vertragstyps.

2. Quick Review – Klassifizierung: Im zweiten Schritt werden im vorliegenden Dokumentenmaterial die relevanten Verträge identifiziert. Je nach Projekt können die Verträge auch nach Workstreams gruppiert werden. Dies geschieht mit Hilfe komplexer Suchanfragen über Inhalt und Metadaten.

3. Deep Analysis – Review und Export: In der eigentlichen Analysephase werden die relevanten Vertragsklauseln automatisiert ausgelesen, bei Bedarf auch kleinteiligere Kategorien („Felder“) wie Vertragsdatum und -parteien. Anschließend erfolgt eine manuelle Qualitätskontrolle, bevor die Analyseresultate zur Weiterverarbeitung exportiert werden.

4. Deep Analysis – Training & Tagging: Dieser Schritt muss nur dann vorgenommen werden, wenn die als relevant definierten Klauseln noch nicht in der KI trainiert wurden. Dies kann z.B. bei bestimmten Klauseln in anderen Sprachen als Englisch der Fall sein. Für die englische Sprache liegen dagegen schon umfangreiche Trainings zu den meisten Themen vor. Durch den interaktiven und iterativen Trainingsprozess erhöht sich die Qualität der Analyse mit jedem neuen Durchgang.

Ein breites Spektrum von Anwendungsmöglichkeiten

Attraktive Anwendungen für Smart Contract Analytics existieren in einer Vielzahl von Bereichen – eben überall, wo präzise, umfangreiche Analysen von Verträgen notwendig sind. Ein besonderer Vorteil von SCA ist darin zu sehen, dass viele Schritte äußerst schnell erledigt werden können (z.B. DSGVO-Schwärzung oder Identifikation von Change of Control-Klauseln).

Im Bereich Risk & Compliance kann Smart Contract Analytics bei der Erfüllung regulatorischer Anforderungen, der Gewährleistung von Informationssicherheit und der Sicherung von Krisenfestigkeit helfen. Durch die smarte Analyse kann beispielsweise geklärt werden, ob sämtliche Kundenverträge konform mit den entsprechenden gesetzlichen Auflagen sind (z.B. DSGVO). Werden sensible, vertrauliche Daten und Informationen in den Kundenverträgen ausreichend geschützt? Ein anderer Anwendungsbereich sind Lieferverträge. Sie können im Fall finanziell angespannter Situationen unerwartete Probleme aufwerfen. SCA kann hier abklären, ob die Verträge genügend Flexibilität enthalten, um in solchen Lagen rasch angepasst werden zu können. Forschungsverträge wiederum können bestimmte ethische Risiken mit sich bringen, z.B. in Form von Tierversuchen. Bei ihrer Beurteilung unterstützt SCA mit einem automatischen Risk-Scoring. Hochrisiko-Verträge mit entsprechenden Klauseln werden so identifiziert und für einen vertieften manuellen Review bereitgestellt.

Im Bereich M&A und Audit unterstützt SCA bei der Risikobewertung von Übernahme-Targets (Due Diligence) sowie bei der Prüfung von Kreditverträgen und Transaktionsdokumenten. So kann zügig geklärt werden, ob in Verträgen des Targets potenzielle Rechtsrisiken wie etwa „Change of Control“-Kündigungsklauseln lauern. Auch Klauseln zu Vertragsstrafen können signifikante Risiken bergen. Geklärt werden kann durch die Analyse außerdem, wie hoch Belastungen aus zukünftigen Pensionsansprüchen sind. Smart Contract Analytics ermöglicht auch eine Zeitersparnis bei der Kreditprüfung und der Erkennung komplexer Klauseln. Besonders innovative Use Cases liegen zum Thema Carve-out Contract Separation vor: SCA hilft hier bei der Sicherstellung von “Day 1 Readiness”, bei der Erkennung von finanziellen und vertraglichen Risiken durch die Vertragszuweisung von Kunden sowie bei der Minimierung einmaliger und laufender Kosten.

Rechtsabteilungen profitieren ebenfalls erheblich von den SCA-Fähigkeiten. SCA hilft bei der Standardisierung vergleichbarer Verträge und unterstützt bei Vertragsverhandlungen. So kann etwa geprüft werden, wie konsistent die Konzessionen sind, die verschiedenen Kunden oder Lieferanten gemacht wurden. Es werden Möglichkeiten herausgearbeitet, durch geschicktes Nachverhandeln Kosten zu senken oder Preiserhöhungen durchzusetzen. Die Schwärzung sensibler Vertragsklauseln, ein besonders hilfreiches Zusatzfeature, das bei Bedarf entsprechende Klauseln oder Namen automatisch unkenntlich macht, erfolgt durch eine nachgeschaltete Schwärzungssoftware. Dabei nimmt aber SCA die für die Schwärzung notwendige, inhaltliche Identifizierung vor. Die Erkennung von Entitäten, d.h. Namen von Personen, Telefonnummern, Kreditkartennummern, Ausweisnummern, Firmennamen etc., ist nicht mit SCA möglich, aber hierfür bietet Deloitte andere Lösungen, die mit SCA kombinierbar sind.

Im Vertrieb unterstützt SCA die Ertragsoptimierung und das Führen von Vertragsverhandlungen. Der Ansatz kann beispielsweise klären, ob mit den Kundenverträgen ein maximaler Erlös erzielt wird. Außerdem lässt sich analysieren, welche Konzessionen zukünftig zu einer höheren Wahrscheinlichkeit führen, Zuschläge für Aufträge zu erhalten.

Auch im Bereich Finanzen & Rechnungswesen ist der Einsatz von SCA sinnvoll – etwa beim Management von Verbindlichkeiten und bei der Umsetzung von geänderten Rechnungslegungsstandards für die Umsatzabgrenzung oder für Mietenverrechnungen.

Auch im Rahmen forensischer Untersuchungen bietet sich ein Einsatz an. Mit Smart Contract Analytics lässt sich beispielsweise feststellen, welche vertraglichen Klauseln von Mitarbeitern verletzt wurden (z.B. Exklusivitätsklauseln, Geheimhaltungsverpflichtungen etc.).

Bewährt in der Praxis: Beispiel Carve-Out-Szenario

KI-basierte Smart Contract Analytics stellt eine fortgeschrittene Methode auf dem neuesten Stand der Technologie-Entwicklung dar, die sich bereits vielfach in der Praxis bewährt hat. Ein besonders relevantes Anwendungsfeld ist der Bereich M&A und Unternehmenstransaktionen. Als aufschlussreiches Beispielszenario kann hier ein deutscher Mittelständler aus dem Chemie-Sektor („ChemCo“, Firmenname anonymisiert) dienen. Das Unternehmen will einen Geschäftsteil veräußern („DivestCo“). Da in der Vergangenheit in ähnlichen Situationen beim manuellen Review schlechte Erfahrungen mit übersehenen Rechtsrisiken und deren kostspieligen Folgen gemacht wurden, wird bei dieser Transaktion der SCA-Ansatz von Deloitte angewandt. ChemCo stellt dafür Dokumente zur Verfügung, die in einem Datenraum, d.h. einem sicheren Datenpool, für die Verarbeitung vorgehalten werden. Im Kern besteht die Aufgabe darin, die Kunden so auf DivestCo und die verbleibenden Geschäftsbereiche („RemainCo“) zu segmentieren, dass die operationellen und finanziellen Auswirkungen von Notification- und Assignment-Klauseln minimiert werden. Um diese zu identifizieren, kommt Smart Contract Analytics zum Einsatz. Acht Kundendatenbanken mit mehr als 10.000 Kunden werden normalisiert und kombiniert. Über 1.000 Kunden mit fast 20% des Umsatzes müssen auf Grund kartellrechtlicher Vorgaben aufgeteilt werden. Im Vertragsreview werden 500 Kundenverträge auf Assignment-Restriktionen analysiert, in manchen Fällen ist eine explizite Einwilligung des Kunden nötig. Dafür werden im Anschluss die rechtlich notwendigen Assignment-Anschreiben entwickelt. Durch cross-funktionales Reporting und Day-1-Readiness-Aktivitäten können Business-Einheiten in Finanz, Einkauf, IT, Vertrieb und Marketing unterstützt werden. Außerdem wird durch eine SCA-Analyse der Vertrieb geographisch optimiert. Ein „War Room Management“ arbeitet drei Monate lang daran, die Einwilligung der identifizierten Kunden zu erhalten. Zusätzlich wird eine Anpassungsstrategie für die Auswärtsvergabe von Aufträgen entwickelt, um Rechtsrisiken auf diesem Gebiet zu vermeiden. Im Endergebnis können die betroffenen Kunden ohne Umsatzeinbußen erfolgreich segmentiert und der DivestCo zugeordnet werden.

Voraussetzungen, Umsetzung, Ausblick

Der Deloitte Smart Contract Analytics Ansatz ist sehr vielseitig und kann an unterschiedliche Aufgaben angepasst werden, sogar über den Bereich reiner Vertragsanalyse hinaus. Prinzipiell ist die Methodik in allen Fällen einsetzbar, in denen es um inhaltliche Suche in umfangreichem Textmaterial geht, die nicht rein auf Schlagworten basiert, sondern bei der es auf echtes Kontextverständnis ankommt. Dennoch gibt es bestimmte Voraussetzungen für den Erfolg, auf die hier hingewiesen werden sollte. Das betrifft insbesondere die unterschiedlichen Eignungsprofile von Dokumentensammlungen. Umfangreiche Konvolute mit mehr als 1000 Dokumente sind vorteilhaft, idealerweise mit hohem Textanteil, in durchgängig einheitlicher Sprache (lateinisches Alphabet), mit möglichst wenigen Tabellen und in guter Scan-Qualität.

Für die konkrete Umsetzung haben Kunden die Wahl zwischen verschiedenen Deployment-Modellen: On-Premise (durch Deloitte-Mitarbeiter vor Ort auf dem Firmengelände, die mobile Hardware und die Software sind nur intern mit der Unternehmens-IT verbunden), in der Deloitte Private Cloud (d.h. Daten und Software stehen, vom Internet getrennt, in einer hochsicheren, nur über Zwei-Faktor-Authentifizierung erreichbaren Umgebung bereit) oder, je nach Datensicherheitsanforderung, auch in der Public Cloud mit hoher Skalierbarkeit.

Schon heute erzielt der Einsatz von SCA im Vertragsreview hervorragende Ergebnisse mit klarem Effizienzgewinn. In den kommenden Jahren werden sich die Leistungsfähigkeit und damit auch die Anwendungsbereiche des Ansatzes aber noch deutlich weiterentwickeln. Es ist damit zu rechnen, dass in Zukunft ein wachsendes Angebot an vortrainierten Modellen kommerziell verfügbar wird. Das ermöglicht ein schnelleres Aufsetzen von Projekten, da keine Vorlaufzeit mehr für das Training benötigt wird. Thematisch neue Felder sowie weitere Sprachen und Alphabete erweitern das Anwendungsspektrum zunehmend. Die Experten von Deloitte werden außerdem von einem vermehrten internen, projektübergreifenden Teilen von trainierten Modellen profitieren, die etablierten Qualitätsstandards unterliegen. Die rapide voranschreitende Automatisierung des Ansatzes verbessert SCA immer weiter: Die Anonymisierung wird vereinfacht, das Teilen von Dokumentendatensätzen aus Projekten heraus erleichtert sowie die Trainingsdatenbasis vergrößert.

Schnell, rund um die Uhr einsatzbereit, skalierbar, kostengünstig und exakt: Wenn Sie mehr über diese zukunftsweisende Methode des Vertrags- und Dokumentenreviews erfahren wollen, kontaktieren Sie bitte unsere Experten.