Der Einfluss von KI in der Rechtsbranche

· Thomas Wood
Der Einfluss von KI in der Rechtsbranche

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Wir untersuchen den potenziellen Einfluss von maschinellem Lernen und KI auf die Rechtsbranche.

KI hat eine Reihe von Branchen verändert, hatte aber bisher keine disruptiven Auswirkungen auf die Rechtsbranche. Es ist nicht genau bekannt, wie und wann KI im Rechtswesen Auswirkungen haben wird, aber es ist wichtig, sich auf diesen Wandel vorzubereiten.

Heute unterstützt die KI im Rechtswesen (juristische KI) Anwälte und ganze Rechtsabteilungen dabei, mehr zu leisten, dies viel besser zu machen und auch zu geringeren Kosten.

KI im Rechtssektor – ein Wendepunkt

AI and natural language processing in particular can be used to process contracts in the legal industry

KI bei Ermittlungen, KI in der Kriminalität, KI im Rechtswesen – klingt das nicht wie etwas, das direkt aus einem Science-Fiction-Film wie Blade Runner oder vielleicht aus der futuristischen Dystopie von Minority Report stammt? Es ist ironisch und durchaus passend zu sagen, dass Filme das reale Leben imitieren und den Zuschauern einen kleinen Einblick in die Zukunft, wenn nicht in die Gegenwart, geben.

KI im Rechtswesen hat gerade erst begonnen, sich durchzusetzen und zu etablieren. Anwälte auf der ganzen Welt sind aufgeregt, besorgt und sogar ein wenig nervös, was die Auswirkungen auf den gesamten Rechtssektor sein könnten. Man kann wohl mit Fug und Recht behaupten, dass wir uns in den kommenden Jahren mitten in einer surrealen Revolution befinden könnten, in der das Rechtswesen von der Einführung von KI geprägt sein wird, insbesondere durch interne Rechtsteams und Anwälte.

So wie E-Mails unsere Art zu kommunizieren verändert haben, wird KI in der Kriminalpolizei oder in der Rechtspraxis allgegenwärtig sein; ein unverzichtbarer Vorteil für fast jeden zukunftsorientierten Anwalt. Und einfach ausgedrückt: Wer diesen Wandel nicht versteht oder sich scheut, ihn anzunehmen, wird entweder abgehängt oder wird nicht mehr als „erfolgreicher Anwalt“ angesehen. Wer diesen Wandel jedoch annimmt, wird letztlich mehr Zeit und Energie für zwei Dinge finden, für die Anwälte scheinbar nicht genug Zeit haben: Nachdenken und Beratung.

Bevor wir uns eingehend mit den Auswirkungen von KI im Rechtsbereich befassen, lohnt es sich, zunächst zu verstehen, was künstliche Intelligenz im Kern ist, um besser einschätzen zu können, wie KI in der Rechtsbranche die Art und Weise, wie Ermittlungen durchgeführt oder Fälle gelöst werden, revolutionieren könnte.

Was ist KI?

Die Begriffe KI oder „künstliche Intelligenz“ sind manchmal etwas irreführend – zumindest, wenn es um ihre Anwendung im Rechtssektor geht. Lassen Sie uns das gleich vorwegnehmen: KI im Rechtssektor bedeutet sicherlich nicht, dass ein Terminator-ähnlicher Roboter in Anzug und Krawatte mit einer Aktentasche voller belastender Beweise in den Gerichtssaal marschiert – obwohl die Idee zugegebenermaßen von Natur aus cool klingt!

Eine bessere Beschreibung von KI für die Rechtsbranche wäre vielleicht „kognitive Informatik“, ein Begriff, den Anwälte immer häufiger begreifen. Dabei handelt es sich im Wesentlichen um Computer, die lernen, kommunizieren, schlussfolgern und Entscheidungen treffen können – und zwar ohne jegliche menschliche Beteiligung. Diese KI-gestützten kognitiven Werkzeuge können entweder trainiert oder programmiert werden.

Bei ersterem geht es darum, Aufgaben zu erledigen, die normalerweise von Menschen erledigt werden – wobei der Schwerpunkt auf der Suche nach bestimmten Mustern in Daten, dem Testen dieser Daten und der Bereitstellung von Ergebnissen liegt. Bei letzterem können Sie es sich wie einen Forschungsassistenten vorstellen, der einen ganzen Stapel an Informationen durchgehen und dann seine Ergebnisse melden kann.

Warum sollte das alles für den Anwalt oder das Rechtsteam wichtig sein? Weil laut einem IBM-Bericht täglich 2,5 Trillionen Bytes an Daten generiert werden – das sind 2.500.000.000.000.000.000 Bytes an Daten! Im Gegensatz dazu ist es für einen Menschen so gut wie unmöglich (ohne externe Hilfe), diese Datenmenge zu überprüfen und zu verstehen.

Der Gewinner bekommt alles?

In manchen Branchen herrschte bei Daten die Dynamik eines „Winner-takes-all“-Szenarios. Beispiele für eine „Winner-takes-all“-Dynamik wären die Technologiegiganten, die die sozialen Medien und die Online-Suche dominieren. Dies sind klare Beispiele für Netzwerkeffekte und Skaleneffekte, bei denen ein Unternehmen mit großen Datenmengen mehr Kunden gewinnen kann.

Für eine Anwaltskanzlei, die den Einsatz von KI für juristische Zwecke erwägt, ist die Frage von Interesse, ob KI in der Rechtsbranche zu einem „Winner-takes-all“-Szenario führen wird, in dem große Kanzleien den Einsatz von KI in der Branche dominieren.

Disruptive Neueinsteiger

Es gibt eine Reihe von Legal-Tech-Startups, die auf den Markt kommen. Fast Data Science präsentierte unseren Insolvency Bot auf der JURIX 2023- Konferenz in Maastricht, und wir nahmen auch an der LEGALEX 2023- Konferenz im Londoner Excel Centre teil. Wir konnten eine Reihe faszinierender neuer Anwendungen der KI sehen, von Recht und Philosophie über den Zugang zum Recht bis hin zur Verbesserung routinemäßiger Aufgaben wie Fallmanagement und Bündelmanagement.

KI im Rechtswesen – Auswirkungen und Funktionsweise verstehen

Der jüngste explosionsartige Anstieg der Popularität von KI in allen Branchen ist auf verbesserte Rechenleistung und Algorithmen für maschinelles Lernen sowie auf die zunehmende Menge elektronischer Daten und sinkende Kosten für die Datenspeicherung zurückzuführen. Die Rechtsbranche war wie die Gesundheits- und Pharmabranche historisch konservativ und stark reguliert und hat KI noch nicht in demselben Maße übernommen wie einige andere Branchen, wie beispielsweise Transport, Einzelhandel, Technologie oder Gastgewerbe, um nur einige zu nennen. Dies wird sich jedoch bald ändern.

Die Rechtsbranche kann mit einer weitverbreiteten Einführung von KI und maschinellem Lernen rechnen. Experten zufolge beliefen sich die Unternehmensausgaben für KI im Jahr 2020 auf 47 Milliarden US-Dollar – das ist ein Anstieg von fast 600 % seit 2016, als es noch 8 Millionen US-Dollar waren. Diese erschreckenden Statistiken weisen eindeutig auf eines hin: KI für den Rechtsbereich ist etwas, das Rechtsteams und -abteilungen überall nur schwer ignorieren und ohne das sie nur schwer leben können.

Argumente für KI in der Rechtswissenschaft

Es ist sinnvoll, einen Moment innezuhalten und über diese enormen Ausgaben für KI nachzudenken: Es sind enorme Kosteneinsparungen und Produktivitätssteigerungen zu erwarten, ebenso wie der oben erwähnte Zugang zum Recht. Nämlich dadurch, dass Menschen von Routineaufgaben befreit werden, die Computer sehr leicht erledigen können – wodurch sich Menschen (Anwälte) stärker auf Aufgaben konzentrieren können, die einen echten Mehrwert bieten (bessere, rationalisiertere Beratung der Mandanten) – Dinge, die Computer normalerweise nicht gut können.

Dieses Zieldenken passt nur allzu gut zum Rechtssektor. Aber noch wichtiger ist, dass sich Rechtsabteilungen auf den Wandel einstellen und sich schnell an „KI für den Rechtsbereich“ anpassen müssen. Es ist nicht überraschend, dass viele führende Universitäten, darunter Stanford, MIT, Oxford und Harvard, MBA-Programme mit Kursen in KI einführen.

Interessant ist dabei, dass CEOs und CFOs den Wandel begrüßt und angenommen haben und höchstwahrscheinlich erwarten werden, dass die Mitglieder der C-Suite „diesem Beispiel folgen“. Dazu gehören natürlich auch die Rechtsabteilung und die General Counsel. Daher werden Unternehmensjuristen, die KI für Anwaltskanzleien schnell annehmen, für die neue Generation von CFOs und CFOs von unschätzbarem Wert sein.

Wie funktioniert KI also oder wie könnte KI im Rechtswesen konkret funktionieren? Lesen Sie weiter, um die spannenden Möglichkeiten zu entdecken, die KI bei Ermittlungen und in der Rechtsbranche im Allgemeinen bieten kann.

Welche Auswirkungen kann KI auf den Rechtssektor haben?

Bei der KI geht es darum, einem Computer beizubringen, wie er lernt, wahrnimmt, schlussfolgert, kommuniziert, Schlussfolgerungen zieht und Entscheidungen trifft, so wie es echte Menschen tun. Der Prozess umfasst zunächst etwas, das als maschinelles Lernen (ML) bezeichnet wird. Dabei beginnt die Maschine – ein Computer – mit einem minimalen Satz an Programmieranweisungen, selbstständig Entscheidungen zu treffen. Das Interessante dabei ist, dass ML-Algorithmen es dem Computer ermöglichen, alle Regeln selbst zu bestimmen, anstatt nur manuell Regeln dafür zu schreiben, wie der Computer einen bestimmten Datensatz interpretieren soll. Falls Sie sich das fragen: Ein Algorithmus ist eine Reihe von Anweisungen, die zur Lösung eines bestimmten Problems oder einer Reihe von Problemen verwendet werden.

Über das maschinelle Lernen hinaus gibt es jedoch noch ein viel größeres Ziel: Deep Learning . Beim Deep Learning kommen weitaus fortgeschrittenere Algorithmen zum Einsatz, um Aufgaben auszuführen, die viel abstrakterer Natur sind, wie zum Beispiel das Erkennen von Bildern.

Letztendlich werden Computer durch maschinelles Lernen durch Erfahrung besser in dem, was sie tun sollen. Es ist eine Art Selbstlernen oder genauer gesagt kognitives Computing – ähnlich wie der Skynet-Computer aus den Terminator-Filmen, wo der Computer so weit lernt und sich anpasst, dass er beginnt, ganze Systeme und Infrastrukturen in der Stadt zu kontrollieren und dabei Chaos anzurichten. Aber wir sind noch lange nicht so weit fortgeschritten und es ist wahrscheinlich nur ein Konzept, das zu einem Science-Fiction-Thriller passt.

Grundlegend für diesen Selbstlernprozess sind drei zentrale Miniprozesse, die die Funktionsweise des Cognitive Computing im Allgemeinen beschreiben:

  • Informationen sammeln;
  • Versuchen Sie durch eine Analyse, diese Informationen zu verstehen.
  • Treffen Sie auf Grundlage der Informationen konkrete Entscheidungen.

Wie jeder Anwalt aus Erfahrung weiß, handelt es sich hierbei um einen iterativen Prozess. Das heißt, je öfter wir etwas tun, desto besser werden wir, insbesondere wenn jemand unsere Arbeit überwacht und wir von Zeit zu Zeit Anleitung und Korrekturen erhalten (typisch für einen jungen Mitarbeiter, der gerade in einer Anwaltskanzlei die ersten Schritte macht).

Im Rechtssektor funktioniert es mit KI ziemlich genau genauso.

Ein weiterer Aspekt des kognitiven computergestützten Lernens besteht darin, dass der Computer bestimmte Dinge filtert, damit kein Platz für zu umfassende Antworten bleibt. Ein Computer, der beispielsweise 5.000 bis 10.000 Ergebnisse zurückgibt, ist für einen Anwalt sicherlich nicht wertvoll oder verwendbar. Daher muss der Computer lernen, was für die Suchkriterien des Anwalts relevant ist, und dann Vorschläge machen, die verwendbar sind, um die Ergebnisse auf eine viel brauchbarere Menge einzugrenzen – sagen wir, einige wenige Antworten, vielleicht etwa 50 bis 100. Je weniger, desto besser.

Wenn das alles zu kompliziert oder zu schön klingt, um wahr zu sein, dann denken Sie an das folgende reale Szenario, in dem KI in der Kriminalpolizei eingesetzt wurde, um einen Mordfall aufzuklären:

Ende 2020 wurde KI von der Verteidigung in einem Aufsehen erregenden Mordprozess vor dem Central Criminal Court of England and Wales – gemeinhin als Old Bailey bekannt – eingesetzt.

Der Angeklagte James Watson sollte im Januar 2021 vor Gericht stehen. Der Vorwurf: Mord an dem 6-jährigen Rikki Neave Ende 1994. Der Schüler wurde unbekleidet und erwürgt in einem Waldstück in Peterborough aufgefunden, seine fehlende Uniform lag in einer nahe gelegenen Mülltonne.

Ruth Neave, die Mutter des Verstorbenen, musste sich 1996 einem Mordprozess stellen und wurde statt einer Strafe wegen „Kindesvernachlässigung“ verurteilt. Anschließend wurde sie zu einer siebenjährigen Gefängnisstrafe verurteilt.

Das Verbrechen blieb weitgehend ungeklärt und Watson bestritt die Vorwürfe auch nach der Wiederaufnahme der Ermittlungen im Jahr 2015 weiterhin. Im Laufe des achtwöchigen Prozesses im Old Bailey enthüllten Watsons Verteidiger, dass sie mithilfe von KI-Software über 10.000 Dokumente analysiert hatten, um seine Unschuld zu beweisen.

Sie behaupteten, dass das Unternehmen, das ihnen die KI-Software lieferte, dazu beigetragen habe, Ermittlungsverfahren erheblich zu beschleunigen. Dies betreffe sowohl die Untersuchung von Beweismitteln als auch die Suche nach bestimmten Mustern und Zusammenhängen, die bei menschlichen Inspektions- und Ermittlungsarbeiten möglicherweise übersehen worden seien.

Obwohl die Erkenntnisse oder der Ausgang des Falles aus rechtlichen Gründen nicht bekannt gegeben werden können, erklärte Watsons leitende Verteidigerin Sally Hobson, dass die KI-gestützte Software wichtige Vorteile biete und die Art und Weise der Untersuchung von Beweismitteln oder der Durchführung von Ermittlungen revolutionieren könne.

Frau Hobson erklärte, dass sie die gigantische Aufgabe hatte, mehrere tausend Seiten an Beweisen und Material zu sichten, die sie innerhalb weniger Tage verarbeiten und interpretieren musste; dass das bestehende digitale Fallsystem des Gerichts „massive Einschränkungen“ aufwies und dass die KI-Software lernte, wonach sie suchen, was sie lesen und verstehen musste – und dass sie innerhalb von Stunden die erforderlichen Ergebnisse lieferte – was normalerweise Monate gedauert hätte. Und dass die Genauigkeit dieser Ergebnisse auch etwas ist, das Hunderte bis Tausende Pfund an Steuergeldern sparen könnte.

Frau Hobson fügte hinzu, dass die Einführung von KI in der Rechtswissenschaft die Bemühungen beschleunigen könnte, den oft überwältigenden Rückstand bei Gerichtsverfahren abzubauen, der sich aufgrund der Pandemie angehäuft und zu unnötigen Verzögerungen geführt hatte. Sie sagte auch, dass Anwälte zwar weiterhin wichtige Entscheidungen selbst treffen würden und Richter weiterhin „der Richter“ seien, aber jeder durch KI-Technologie unterstützt würde, um jeden Fall auf wirklich erstaunliche Weise zu verbessern und zu beschleunigen.

Die Technologie, die zur Feststellung der Unschuld von Herrn Watson eingesetzt wurde, basierte auf der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Mustererkennungstechniken und einer Mischung aus unüberwachtem und überwachtem maschinellem Lernen – um Beweise zu analysieren und eine schnelle Entscheidung zu treffen.

Hier ein kurzes Beispiel, wie das in der Praxis ablaufen könnte: Wenn Sie Zeugenaussagen von Personen durchgehen, die angeben, einen verdächtig aussehenden Mann mit einem Hund spazieren geführt zu haben, und Sie nach dem Stichwort „Hund“ suchen, liefert das normale Suchsystem möglicherweise nicht die genauesten Ergebnisse, da ähnliche Suchbegriffe wie „Mischling“ oder „Köter“ nicht berücksichtigt werden.

Eine KI-gestützte Anwendung oder Software hingegen erkennt, dass der Anwalt nach einem Mann mit Hund sucht, und zeigt alle relevanten Suchergebnisse an, nicht nur die, die „Hund“ enthalten. Dies kann sozusagen dabei helfen, das Goldstück zu finden.

Der Einsatz von KI in der Rechtsbranche zur Fallvorbereitung wird bereits in kommerziellen Fällen umgesetzt. Tatsächlich wurde KI für die Strafverfolgung bereits in einer kürzlichen Untersuchung des Serious Fraud Office gegen Rolls Royce eingesetzt.

KI wird in der Kriminalpolizei voraussichtlich zum Alltag werden, da die Notwendigkeit, riesige Mengen digitaler Daten auf Telefonen und anderen ähnlichen Geräten nach Beweisen zu durchsuchen, deutlich zunehmen wird. Ein Hauptgrund für die Integration von KI in die Justiz ist die höhere Effizienz und Geschwindigkeit bei der Untersuchung von Daten, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Ein weiterer Grund ist, dass Analysen von Maschinen durchgeführt werden können, was tatsächlich viel billiger und potenziell viel genauer ist, als sich auf Menschen zu verlassen.

Allein das, was wir unter dieser Unterüberschrift besprochen haben, bildet die Grundlage für den großen Sprung nach vorne, nicht nur in der KI für Rechtsabteilungen, sondern auch für die KI für die gesamte Rechtsbranche: die Fähigkeit von Maschinen, Aufgaben zu erlernen, die bisher nur von Anwälten ausgeführt werden konnten, und die Fähigkeit von Anwälten, genau die benötigten Informationen zu extrahieren, indem sie einfach eine Abfrage eingeben oder die Maschine bitten, eine bestimmte Aufgabe auszuführen.

KI im Recht – Alles in einen Kontext mit praktischen Anwendungen stellen

Die technologischen Innovationen im Bereich der KI können es Rechtsabteilungen und ganzen Kanzleien ermöglichen, ihren Mandanten eine deutlich bessere Vertretung zu bieten und juristische Dienstleistungen zu optimieren. Hier sind nur einige der Möglichkeiten, wie KI für den Rechtsbereich die Branche wirklich aufrütteln kann:

Zugang zum Recht: Ein Trickle-up-Phänomen?

Artikel 6(3)(c) der Europäischen Menschenrechtskonvention (EMRK) garantiert das Recht auf Prozesskostenhilfe, wenn ein Angeklagter nicht über die Mittel verfügt, diese zu bezahlen, oder wenn dies im Interesse der Rechtspflege liegt. In der Praxis ist der Zugang zu Rechtsberatung im Vereinigten Königreich und anderswo oft den Wohlhabenden vorbehalten. Im Vereinigten Königreich wurde die Prozesskostenhilfe so stark gekürzt, dass Strafverteidiger im Juni 2022 im ganzen Land streikten , da viele feststellten, dass die Prozesskostenhilfe nicht ausreichte, um ihre Reisekosten zu decken.

Aus diesem Grund macht KI in der Rechtsbranche Fortschritte bei weniger anspruchsvollen Fällen wie Einwanderungs- und Insolvenzrecht. Auf der JURIX 2023 sahen wir eine faszinierende Präsentation über KI für Insolvenz und Konkurs in Finnland. Bereiche wie Familienrecht, Einwanderungsrecht sowie Konkurs und Insolvenz sind Rechtsgebiete, in denen Prozessparteien und Angeklagte weltweit oft nur schwer Zugang zu Rechtsberatung haben. Aus diesem Grund ist es durchaus möglich, dass viele juristische KI-Innovationen aus der Access to Justice (A2J)-Bewegung hervorgehen und möglicherweise in anspruchsvollere Rechtsgebiete wie das internationale Vertragsrecht „einsickern“.

Insolvenz- und Konkursberatung

Gemeinsam mit einem internationalen Team am Royal Holloway, Gunnercooke OPL und der University of Surrey haben wir einen Frage- und Antwort-Bot entwickelt, der Fragen zum englischen Insolvenzrecht mithilfe von Retrieval Augmented Generation (RAG) beantworten kann. Das Tool verwendet relevante Texte wichtiger britischer Gesetze wie den Insolvency Act 1986 , wichtige Rechtsprechung aus den National Archives und Informationen zu Verfahren von der Website des HMRC . Das System sortiert eingehende Anfragen und sendet eine intelligente und informative Eingabeaufforderung an ein generatives Modell. Weitere Informationen finden Sie in unserem begleitenden Blogbeitrag .

Fast Data Science - London

Try the insolvency bot

Demo zur Unternehmensinsolvenz RAG, präsentiert bei JURIX in Maastricht. Keine Rechtsberatung.

Klicken Sie hier, um die auf der JURIX 2023-Konferenz präsentierte Diashow herunterzuladen .

Unser Artikel wurde im Protokoll der JURIX-Konferenz 2023 in Maastricht, Niederlande, veröffentlicht. DOIDOI10.3233/FAIA23097910.3233/FAIA230979

Ribary, M., Krause, P., Orban, M., Vaccari, E., Wood, TA, Prompt Engineering und Bereitstellung von Kontext bei der domänenspezifischen Verwendung von GPT , Frontiers in Artificial Intelligence and Applications 379: Rechtliches Wissen und Informationssysteme, 2023. https://doi.org/10.3233/FAIA230979

Vertragsüberprüfungen

Ein Teil der Arbeit einer Anwaltskanzlei besteht darin, Verträge für ihre Mandanten zu überprüfen, um alle Bedingungen zu identifizieren, die möglicherweise negative Folgen für sie haben könnten. KI- und ML-Technologie kann Dokumente und Verträge mühelos auf Risiken prüfen und Änderungen vorschlagen, um den Mandanten zu besseren Bedingungen zu verhelfen. Da maschinelles Lernen im Mittelpunkt steht, wird die Software mit jedem Einsatz schneller, intelligenter und effektiver.

Eigentumsübertragung und Grundstückstransaktionen

Wir wurden einmal von einem potenziellen Kunden in Australien kontaktiert, der eine groß angelegte KI-Lösung zur Verwaltung von Grundbucheinträgen einsetzen wollte. Im australischen Recht gibt es eine besondere Art von Grundbuchdokumenten, die oft schnell analysiert werden müssen, um die Namen bestimmter Bürgen zu finden.

In ähnlicher Weise haben wir in beratender Funktion für ein nationales Grundbuchamt an einem Projekt gearbeitet und dabei eine Methode zur Verarbeitung natürlicher Sprache entwickelt, mit der Abschnitte des freien Textes der Grundbucheinträge identifiziert werden können, die Polygonen in einer Kartendatei entsprechen.

Vorhersage von Fallergebnissen

Ein Proof of Concept, den wir bei Fast Data Science untersuchen sollten, war die Möglichkeit, maschinelles Lernen zu nutzen, um Kriminalfälle zu identifizieren, die wahrscheinlich zu einer erfolgreichen Strafverfolgung für eine große öffentliche Einrichtung führen. Kurz gesagt, Kriminalfälle beinhalten eine Reihe von Zeugen, Zeugenaussagen, das Alter der Zeugen und andere Informationen. Die Wahrscheinlichkeit einer erfolgreichen Strafverfolgung variiert je nach Art des Gerichts und der Art des Verbrechens. LexisNexis hat ein Spin-off für Rechtsanalysen namens LexMachina , das behauptet, den Ausgang von Fällen anhand historischer Gerichtsurteile vorherzusagen.

Bessere Rentabilität

KI-Analysen können sich auf nahezu jeden Aspekt einer Anwaltskanzlei positiv auswirken, darunter Buchhaltung, Werbung und Kundenakquise. Was das menschliche Auge nicht erkennt, können Maschinen in riesigen Datenmengen schnell Muster erkennen, um bestimmte Zusammenhänge und Trends, aber auch Unstimmigkeiten festzustellen.

Das frühzeitige Erkennen solcher Muster kann Anwaltskanzleien dabei helfen, Aufträge so zu delegieren, dass eine vorbildliche Rechtsberatung gewährleistet ist. So können Maschinen beispielsweise dabei helfen, alle erforderlichen Informationen zu sammeln, die Daten nach der Erfassung auszuwerten und gleichzeitig Wege zu finden, wie Anwaltskanzleien rentabler und effizienter arbeiten können.

Verbesserte Produktivität

Der Großteil der juristischen Arbeit kann sehr monoton und mühsam sein – KI kann die Produktivität erheblich steigern, indem sie mühsame Alltagsaufgaben automatisiert, die eigentlich keine Experteneingabe erfordern. Auf diese Weise kann KI die Effizienz und Genauigkeit von Rechtsverfahren verbessern, indem sie eine Reihe einfacher Aufgaben automatisiert, die andernfalls unnötig Zeit und Ressourcen verschwenden würden. Anwälte in Großbritannien sind alle mit Online-Ressourcen wie LexisNexis vertraut, die die Verarbeitung natürlicher Sprache zur Unterstützung der Informationsbeschaffung nutzen.

Automatisierte Text- und Bildredaktion, NLP zur Anonymisierung

Unter Redigieren versteht man das Entfernen von Text und/oder Bildern aus einem ursprünglichen Rechtsdokument durch Schwärzen bestimmter Wörter, Sätze oder ganzer Textabschnitte oder Verpixeln von Bildern. Allerdings erfordert das Redigieren nicht nur viel Liebe zum Detail, sondern auch die Überprüfung und genaue Prüfung des endgültigen Dokuments durch mehrere Augenpaare. Aufgrund der enormen Menge an Dokumenten, die Anwälte täglich bearbeiten, können leicht Fehler unterlaufen – und trotz aller Bemühungen, vertrauliche Informationen zu schützen und zu verbergen, ist es sehr schwierig, Fehler gänzlich zu vermeiden.

KI-basierte Schwärzungssoftware kann Audio-, Video- und PDF-Dateien schnell und einfach schwärzen, indem sie musterbasierte automatisierte Schwärzung verwendet. Und durch die Automatisierung des Schwärzungsprozesses auf diese Weise können Anwaltskanzleien die Kosten erheblich senken – denn die manuelle Schwärzung von Datensätzen ist nicht nur kostspielig, sondern auch sehr zeitaufwändig.

Vermeidung von Forschungsfehlern

Die Durchführung juristischer Recherchen gehört zur täglichen Arbeit eines Anwalts, aber auch Anwälte sind nur Menschen und es besteht die Gefahr, dass sie Fehler machen oder etwas übersehen. KI-gestützte Software kann dazu beitragen, diese Fehler vollständig zu vermeiden, indem sie die gewünschten Ergebnisse viel schneller und effizienter liefert.

Algorithmen des maschinellen Lernens sind beispielsweise in der Lage, sehr schnell Dokumente und Daten zu finden, die für einen bestimmten Fall relevant sein könnten. Sie sind auch in der Lage, Gesetzesänderungen im Laufe eines festgelegten Zeitraums und deren Unterschiede von Rechtsraum zu Rechtsraum hervorzuheben. Dies spart Anwaltskanzleien viel Zeit, da die gesammelten Informationen nahezu fehlerfrei sind und nicht erneut von einem Anwalt überprüft werden müssen.

Verfolgung der Kundenakquise

In Kombination mit Marketingdaten kann maschinelles Lernen die Gewinnung und Bindung von Kunden wesentlich erleichtern – einschließlich der spezifischen Werbekampagnen, die am beliebtesten waren, und der Gründe, warum bestimmte Kunden eine Anwaltskanzlei einer anderen vorgezogen haben. Diese Daten können zu einem klareren Verständnis darüber beitragen, welche Anwaltskanzlei die beste Leistung erbringt und welche Anwälte die beste Erfolgsquote haben.

Abschließend

Künstliche Intelligenz bereichert den Anwaltsberuf in vielerlei Hinsicht. Zu den Vorteilen ihrer Integration gehören unter anderem eine höhere Rentabilität, ein optimiertes Zeitmanagement und der Zugriff auf relevantere Informationen.

Die Beratungsdienste von Fast Data Science für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen helfen Ihnen dabei, eine maßgeschneiderte juristische KI-Lösung zu entwickeln, mit der Sie Ihre internen Prozesse deutlich effizienter und kostengünstiger gestalten können. Rufen Sie jetzt für eine Erstberatung an: +44 20 3488 5740, oder senden Sie uns eine Nachricht .

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