Leverton: Dieses LegalTech versteht und verarbeitet tausende Verträge auf KI-Basis

Verträge vom einfachen Versicherungs- oder Leasingvertrag bis hin zu umfangreichen Vertragswerk zwischen globalen Konzernen stellen Banken, Versicherungen, Analysten und Anwaltskanzleien regelmäßig vor zeitaufwändige Arbeiten. Oft sind die Verträge viele Jahre alt, unterscheiden sich in Details – und es sind hunderte, oft tausende. Das Legaltech-Startup Leverton unterstützt nun Finanzinstitute, Banken und Versicherungen bei der Verwaltung komplexer und umfangreicher Dokumente in großem Umfang. Das Unternehmen zeigt, wie sich mit Hilfe von Machine Learning und künstlicher Intelligenz die Arbeit insbesondere von Vertragsjuristen in den nächsten Jahren ändern könnte.

Das Berliner Startup, das im Jahr 2012 von zwei Anwälten im Bereich Mergers & Acquisition gegründet wurde, entwickelt und nutzt Deep-Learning-Technologie zur Extraktion, Strukturierung und Verwaltung von Daten aus Unternehmensdokumenten in mehr als 30 Sprachen. Bereits mehr als 100 weltweit tätige Großunternehmen, Immobilieninvestoren und Dienstleister vertrauen auf die Dienste des Unternehmens, um ein effizienteres und kostengünstigeres Daten- und Dokumentenmanagement in ihrem Unternehmen zu ermöglichen. Leverton unterhält Büros in New York, London, Neu Delhi und Berlin und beschäftigt rund 100 Mitarbeiter.

Die Herausforderung, der wir uns stellen, ist es, mit Hilfe künstlicher Intelligenz Daten aus Dokumenten und Verträgen so zu extrahieren, dass man sie weiterverarbeiten kann.”

Bastian Schulz, Head of Sales, Leverton

Das Berliner Unternehmen bietet eine Cloud-Software an, mit der beispielsweise die Fondsfirma Union Investment Immobilienportfolios verwaltet oder die bei Invesco, der Deutschen Bank oder der Barclays Bank zum Einsatz kommt, um nur einige der Kunden aus dem Banking-Umfeld zu nennen. Allen Aufgaben gemein ist, dass jeweils umfangreiche Vertragswerke systematisiert und katalogisiert verarbeitet werden und dass die Daten aufbereitet werden. Dazu erfasst die Software nicht nur die gegebenenfalls sogar gescannten Altverträge und wandelt diese per OCR in digitale Daten um, sondern erkennt auch auf Machine-Learning-Basis, welche Daten wofür stehen. Das geht sowohl bei strukturierten Daten wie Formularen (optimal), aber auch bei weitgehend unstrukturierten Daten wie individuellen Verträgen (weit schwieriger in der Verarbeitung).

Wie Leverton unstrukturierte Dokumente in nutzbare Daten wandelt

Als erster Schritt werden dazu die zahlreichen Dokumente hochgeladen, sortiert und klassifiziert, danach durch den OCR-Prozess geschickt und zuletzt validiert – je mehr desto besser im Sinne der Automatisierung . Wie viel von der Validierung durch menschliche Mitarbeiter geleistet werden muss, hängt dabei maßgeblich von der Komplexität und Vereinheitlichung der Dokumente ab. Doch diese Erfassung und Verarbeitung ist nur die halbe Miete. Mit der Verbindung zum Zielsystem, in der Regel einem CRM, dem Matching der Akten und der Synchronisierung der Attribute im Zielsystem ist der Import vollzogen. Aufgrund einer API lassen sich zahlreiche mehr oder weniger standardisierte Systeme verwenden, die beim Kundenunternehmen vorhanden sind.

Dabei können die Daten gegebenenfalls durch weitere Informationen angereichert werden, etwa aktualisierte Adressen aus einer Kundendatenbank. Der Leverton-Cloud-Service ist somit das Bindeglied zwischen einem Dokumentenmanagement-System (etwa auf Basis von PDFs auf einem Sharepoint-Server oder bei I-Deals) und einem ERP-System, das die dann strukturierten Daten und Dokumente mit der Datenquelle verlinkt (beispielsweise in einer SAP-Umgebung).

Benötigt beispielsweise der Portfoliomanager Informationen aus einem Vertrag, kann er nun, selbst wenn es sich um einen fremdsprachigen Vertrag handelt, gezielt auf die gesuchten Informationen zugreifen. Auch lassen sich die extrahierten Informationen, die ja nun in einer Datenbank vorliegen, weiter verarbeiten, beispielsweise bestimmte Teile eines Portfolios zur Veräußerung vorsehen, wenn bestimmte Voraussetzungen erfüllt sind. Das ist insbesondere bei Kredit- oder Versicherungsverträgen ein Vorteil, wenn hier (etwa aufgrund einer Übernahme) keine systematischen Daten vorliegen.

Leverton: Von Due Diligence bis Prozessautomatisierung

Die Aufgaben und Einsatzmöglichkeiten eines solchen Cloud-Services sind vielfältig und reichen von Due-Diligence-Prozessen über IFRS16 bis hin zu Prozessautomatisierungs- und Prozessbeschleunigungsprojekten. Dabei hat der Kunde die Wahl zwischen dem Kauf der reinen Cloud-Lösung, einem Managed Service sowie einer AI-as-a-Service-Lösung, bei der 200 Verträge pro Dokumententyp per AI-Training das System schulen. In Zukunft will Leverton auch die Verarbeitung von Kreditverträgen und Versicherungsverträgen anbieten. Gerade hier könnte das System mit Verträgen in großem Umfang arbeiten und das Potenzial von KI- und Automatisierungs-Features entfalten.

Die Verträge in solchen Umfeldern sind eine echte Herausforderung, da zwar einerseits viele Verträge ähnlich oder weitgehend gleich sind (und die Formulierung, bzw. die Formulare stets dieselben sind), aber über die Jahre dennoch zahlreiche Varianten existieren. Dieses Clustering ist geradezu ideal für eine schnelle und effiziente Verwaltung durch die Maschine. Haftungstechnisch ist das natürlich eine Herausforderung für den jeweiligen Auftraggeber, weil naturgemäß durch die weitgehende Automatisierung viel aus der Hand gegeben wird. Unterm Strich ist so ein System aber sicher weniger fehleranfällig als der Verwalter oder Versicherungsfachmann aus Fleisch und Blut, der insbesondere Abweichungen von Standardverträgen deutlich weniger schnell erfassen und verarbeiten kann als die Software. tw