Anleitung
Wie läuft der KI-gestützte E-Discovery-Prozess ab?
Der KI-gestützte eDiscovery-Prozess durchläuft dieselben Phasen wie die traditionelle eDiscovery – Identifizierung, Aufbewahrung, Erfassung, Verarbeitung, Überprüfung und Produktion –, nutzt jedoch in jedem Schritt KI, um Dokumente zu suchen, zu klassifizieren, zu priorisieren und zusammenzufassen, wodurch die Überprüfung schneller und konsistenter erfolgt.
eDiscovery ist der Prozess des Findens, Sicherns und Offenlegens von elektronisch gespeicherten Informationen (ESI) für Gerichtsverfahren oder Untersuchungen. Ein KI-gestützter Prozess folgt den bekannten Phasen des Electronic Discovery Reference Model (EDRM), setzt jedoch maschinelles Lernen und Sprachmodelle ein, um den manuellen Aufwand bei jedem Schritt zu reduzieren.
Ein typischer KI-gestützter eDiscovery-Prozess durchläuft folgende Phasen:
Identifizierung und Aufbewahrung: Erfassen, wo sich relevante Daten befinden, und Einrichten von Legal Holds, damit nichts verloren geht oder verändert wird.
Sammlung: Forensisch einwandfreie Erfassung von Daten aus E-Mails, Chats, Dateifreigaben und anderen Systemen.
Verarbeitung: Deduplizierung, Filterung und Normalisierung der Daten zur Vorbereitung auf die Prüfung, unter Verwendung von Analysen wie der Erkennung von Fast-Duplikaten und E-Mail-Threading.
Prüfung (Review): Die Phase, in der KI den größten Nutzen bringt. Predictive Coding priorisiert potenziell relevante Dokumente, Klassifizierungsmodelle kennzeichnen vertrauliche oder geschützte Inhalte, und Zusammenfassungen sowie die Extraktion von Fakten helfen Prüfern, lange Dokumente schnell zu erfassen.
Offenlegung (Production): Bereitstellung der relevanten, nicht vertraulichen Dokumente im vereinbarten Format mit intakten Metadaten.
Der Einsatz von KI soll das menschliche Urteilsvermögen nicht ersetzen, sondern gezielter einsetzen. Die Prüfer verbringen weniger Zeit mit der Lektüre irrelevanter Inhalte und können sich stattdessen auf die entscheidenden Dokumente konzentrieren, während ein vollständiger Audit-Trail die Nachvollziehbarkeit des Prozesses gewährleistet. Validierungsschritte wie Stichproben zur Messung von Treffsicherheit (Precision) und Abdeckungsgrad (Recall) bestätigen die Leistung der KI, bevor Sie sich auf die Ergebnisse verlassen.
Für eine ausführliche Darstellung, wie sich KI in die einzelnen Phasen einfügt, lesen Sie Wie sich KI in moderne eDiscovery-Prozesse einfügt.
Claira ist eine KI-gestützte eDiscovery-Plattform, die Klassifizierung, Zusammenfassung und Faktenextraktion in der gesamten Prüfungsphase einsetzt, um den manuellen Aufwand zu reduzieren, während die Prüfer stets die Kontrolle behalten. Erfahren Sie, wie es funktioniert.
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