Wie KI die Dokumentenprüfung im eDiscovery-Bereich verändert

Entdecken Sie, wie KI eDiscovery verändert und die Überprüfung von Dokumenten genauer, zeit- und kosteneffizienter macht - ein entscheidender Fortschritt für Juristen.

Wie KI eDiscovery in einen Game-Changer für Rechtsexperten verwandelt

eDiscovery, die Abkürzung für Electronic Discovery, bezieht sich auf den Prozess der Identifizierung, Überprüfung und Offenlegung elektronisch gespeicherter Informationen während eines Gerichtsverfahrens. 

Im digitalen Zeitalter, wo Datenberge über Erfolg oder Misserfolg von Rechtsfällen entscheiden, ist eDiscovery unerlässlich geworden.  

Wo die herkömmlichen Methoden der Dokumentenprüfung nicht mehr ausreichen, kommt die künstliche Intelligenz (KI) ins Spiel - eine transformative Technologie, die die eDiscovery-Workflows revolutioniert.  

In dieser Übersicht erläutern wir, wie KI die Prozesse der Dokumentenprüfung verändert und sie für Juristen genauer, zeitsparender und kostengünstiger macht. 

Egal, ob Sie ein erfahrener Anwalt, ein eDiscovery-Manager oder ein eDiscovery-Berater sind, dieser Artikel zeigt Ihnen das enorme Potenzial von KI im Rechtsbereich auf.  

Wir erklären bewährte eDiscovery-Praktiken, die KI-Tools integrieren, um Prozesse zu rationalisieren und Ergebnisse zu verbessern. 

Bob Dillen

Partner, Leiter Forensik

KPMG Switzerland

Herausforderungen der traditionellen eDiscovery

Datenflut und steigende Kosten

Die Menge der elektronisch gespeicherten Informationen nimmt ständig zu. Für jedes Gerichtsverfahren muss eine enorme Menge an Daten gesammelt und geprüft werden. Dazu gehören oft verschiedene Arten von Datenquellen wie E-Mails, mobile Daten und vieles mehr.  

Ohne fortschrittliche eDiscovery-Software ist das manuelle Durchsuchen dieser riesigen Datensätze zeitaufwändig und dadurch kostspielig.  

Inkonsistente Überprüfungsentscheidungen

Manuelle Überprüfungsprozesse sind besonders ineffizient und fehleranfällig. Sie erschweren die durchgängige Konsistenz der Analyse und erfüllen die Anforderungen eines robusten eDiscovery-Workflows immer seltener. 

Menschliche Analysten bringen ihre eigenen Vorurteile, Kenntnisse und Erfahrungen ein, was zu Unstimmigkeiten bei der Prüfung von Dokumenten führt.  

Verschiedene Prüfer interpretieren dasselbe Dokument unterschiedlich, was zu Diskrepanzen führen kann.  

Insbesondere bei grossen Datenmengen können sich aufgrund der kognitiven Grenzen auch leicht menschliche Fehler einschleichen. 

Diese Unstimmigkeiten können zu Streitigkeiten mit der gegnerischen Partei führen und erfordern möglicherweise eine weitere Analyse durch eDiscovery-Forensik-Experten

Komplexe Rechtsfragen und zeitliche Beschränkungen

Rechtsfälle sind oft mit engen Fristen verbunden. Die zunehmende Datenmenge, gepaart mit verschiedenen Datenquellen und unterschiedlichen Prüfungsabläufen, macht den Prüfungsprozess noch komplexer.  

Die Durchführung einer gründlichen Überprüfung unter solchen Bedingungen wird zu einer aussergewöhnlichen Herausforderung, insbesondere ohne die Hilfe moderner eDiscovery-Tools.  

Die Verarbeitung und Analyse von Daten im Rahmen juristischer eDiscovery-Prozesse erfordert in der Regel eine hohe Geschwindigkeit. Ohne KI-gestützte Lösungen ist es schwierig, die dafür benötigte Zeit kurz zu halten. 

Datenschutz und Datensicherheit

Der Datenschutz ist bei eDiscovery von grösster Bedeutung, da die gesammelten Daten oft sensible Informationen wie persönlich identifizierbare Informationen (PII) und geschützte Gesundheitsinformationen enthalten.  

Ein falscher Umgang mit diesen Daten kann schwerwiegende rechtliche Konsequenzen nach sich ziehen und den Ruf des Unternehmens schädigen.  

Die Einhaltung der Datenschutzbestimmungen und der IT-Governance ist von entscheidender Bedeutung.  

Darüber hinaus sind die sichere Datenverarbeitung und die Nachvollziehbarkeit der Datenbearbeitung wesentliche Aspekte von eDiscovery Best Practices, insbesondere für eDiscovery-Dienstleister wie KPMG

Die Rolle der KI bei der digitalen Transformation der eDiscovery

  1. Adressierung des Datenvolumens

    KI-gestützte Tools eignen sich hervorragend für die Organisation und Automatisierung der Kategorisierung von Dokumenten. Dies ist eine entscheidende Komponente jedes eDiscovery-Workflows.  

     

    Algorithmen des maschinellen Lernens, wie z. B. Predictive Coding (auch bekannt als Technology-Assisted Review oder TAR), schätzen die Wahrscheinlichkeit, dass ein Dokument relevant ist.  

     

    So kann die KI grosse Datenmengen effizient verarbeiten und die Arbeitsabläufe skalieren, ohne dass mehr Personal benötigt wird.  

     

    Diese Automatisierung verbessert nicht nur die Genauigkeit, sondern spart auch Zeit. Das macht sie zu einem wertvollen Faktor für juristische eDiscovery-Prozesse. 

     

  2. Zeiteffizienz und Kostenreduzierung

    Maschinengestützte Prozesse reduzieren den Zeit- und Personalaufwand für die manuelle Prüfung von Dokumenten erheblich.  

     

    Die Automatisierung strafft die Arbeitsabläufe und ermöglicht es den Rechtsteams, knappe Fristen leichter einzuhalten.  

     

    Das Ergebnis? Höhere Effizienz und niedrigere Kosten.  

     

    Durch den Einsatz von KI-Tools können sich Juristen auf anspruchsvollere Aufgaben konzentrieren, während eDiscovery-Software die sich wiederholenden und zeitaufwändigen Aspekte der Datenverarbeitung und -prüfung übernimmt. 

     

  3. Verbesserte Identifizierung von Relevanz und Konsistenz

    Die Fähigkeit der KI, kontextbezogene Bedeutungen zu verstehen, erhöht die Genauigkeit bei der Identifizierung relevanter Dokumente.  

     

    Anders als bei der Suche nach Schlüsselwörtern erkennt die KI die Relevanz des Inhalts anhand des Kontexts. Dies verringert das Risiko, dass wichtige Informationen übersehen werden.   

     

    Dieses Vorgehen sorgt für einen einheitlicheren Überprüfungsprozess, der für die Einhaltung bewährter eDiscovery-Verfahren von entscheidender Bedeutung ist.  

     

    KI-gesteuerte eDiscovery-Software erleichtert auch eine genauere Datenanalyse und hilft Rechtsteams, wichtige Informationen zu identifizieren, die den Ausgang eines Falls beeinflussen können. 

     

  4. Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und der Datensicherheit

    Sichere Algorithmen für maschinelles Lernen verbessern die Genauigkeit bei der Erkennung privilegierter und sensibler Informationen.  

     

    Robuste Verschlüsselung und sichere Verarbeitungsprotokolle sorgen dafür, dass sensible Daten in Übereinstimmung mit den Datenschutzbestimmungen behandelt werden und vor unbefugtem Zugriff geschützt sind.  

     

    Dies ist besonders wichtig für eDiscovery-Dienstleister, die strenge IT-Governance-Standards einhalten müssen, um die Daten ihrer Kunden zu schützen. 

Neue Trends in der eDiscovery

Erhöhte Geschwindigkeit und Produktivität 

KI-gesteuerte Tools ermöglichen eine noch nie dagewesene Geschwindigkeit und Produktivität im Lebenszyklus des Electronic Discovery Reference Model (EDRM).  

Diese Tools sind benutzerfreundlich und ermöglichen es Juristen, KI ohne technische Kenntnisse zu nutzen.  

Massgeschneiderte Algorithmen und Workflows, die auf spezifische rechtliche Anforderungen zugeschnitten sind, bieten hohe Flexibilität und erleichtern einem eDiscovery-Manager die Überwachung komplexer Fälle.  

KI-Tools ermöglichen auch eine schnellere Datenverarbeitung und -analyse, was die Produktivität weiter steigert. 

Erweiterte Sicherheitsmassnahmen 

Sicherheitsfunktionen wie Datenverschlüsselung, umfassende Prüfprotokolle, kontinuierliche Überwachung und Bedrohungserkennung gewährleisten die Einhaltung gesetzlicher und behördlicher Vorschriften.  

Darüber hinaus wird die Information Governance durch diese fortschrittlichen Sicherheitsmassnahmen gestärkt und sichergestellt, dass alle Aspekte des eDiscovery-Workflows vor unbefugtem Zugriff und Datenverletzungen geschützt sind. 

Künftige Innovationen

Erwarten Sie weitere Fortschritte bei der Datenanalyse, dem maschinellen Lernen und der generativen KI für die Dokumentenprüfung.  

Innovationen wie intelligente Anwendungen für das Verständnis von Beziehungen, fortschrittliche Dokumentenklassifizierung und Funktionen zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) werden die Tools noch effizienter machen.  

Insbesondere Generative KI könnte die Erstellung von Zusammenfassungen automatisieren und bei der Erkennung von Mustern und Erkenntnissen helfen. Diese sind vielleicht nicht sofort ersichtlich, so dass der eDiscovery-Prozess weiter verbessert wird.  

Diese Verbesserungen werden zu einer genaueren und schnelleren Überprüfung von Dokumenten führen und das juristische eDiscovery weiter revolutionieren.  

In dem Masse, wie sich KI weiterentwickelt, werden auch die Möglichkeiten von eDiscovery-Software zunehmen und noch grössere Vorteile für Juristen und ihre Mandanten entstehen. 

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Forensische Technologie

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Die Integration von KI in eDiscovery ist nicht nur ein technologisches Upgrade, sondern ein entscheidender Schritt

Von der Bewältigung riesiger Datenmengen über die Verbesserung der Genauigkeit bis hin zur Gewährleistung der Datensicherheit - KI bewältigt viele Herausforderungen, die herkömmliche eDiscovery-Verfahren nicht bewältigen konnten.  

Für Juristen bedeutet die Einführung von KI-gesteuerten eDiscovery-Tools und -Software, in einer zunehmend datengesteuerten Welt wettbewerbsfähig und effizient zu bleiben.  

Sind Sie bereit, Ihren Dokumentenprüfungsprozess zu verändern?  

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Ganz gleich, ob Sie eDiscovery-Manager oder -Berater sind, der Einsatz von KI kann Ihnen helfen, Ihre Arbeitsabläufe zu optimieren, Kosten zu senken und bessere Ergebnisse für Ihre Kunden zu erzielen. 

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Die traditionelle eDiscovery-Dokumentenprüfung steht vor grundlegenden Veränderungen. Die Bewältigung dieser zunehmenden Herausforderungen ist ein wesentlicher Faktor bei der Integration fortschrittlicher Technologien wie der künstlichen Intelligenz in eDiscovery. 

Ihr Ansprechpartner

Bob Dillen

Partner, Leiter Forensik

KPMG Switzerland

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