Anwendungsfall
Was ist eDiscovery mit fortschrittlicher KI?
eDiscovery mit hochentwickelter KI nutzt Techniken wie Predictive Coding, generative KI und konzeptionelle Suche, um große Dokumentenmengen zu klassifizieren, zu priorisieren und zusammenzufassen. Dies geht weit über die bloße Stichwortsuche hinaus, um die Prüfzeit zu verkürzen, während die menschliche Kontrolle stets gewahrt bleibt.
„Fortgeschrittene KI“ (Advanced AI) im Bereich eDiscovery bezieht sich auf Methoden, die über die einfache Stichwortsuche und grundlegende Filterung hinausgehen, um den Inhalt und Kontext von Dokumenten zu verstehen. Diese Techniken helfen Rechtsteams, das wachsende Volumen und die zunehmende Vielfalt an elektronisch gespeicherten Informationen zu bewältigen, ohne dass die Anzahl der Überprüfungsstunden im gleichen Maße ansteigt.
Zu den Funktionen, die am häufigsten als fortgeschrittene KI bezeichnet werden, gehören:
Predictive Coding und technologiegestützte Überprüfung (TAR): Modelle lernen aus den Entscheidungen der Prüfer, um Dokumente nach ihrer voraussichtlichen Relevanz zu ordnen, sodass die wichtigsten Dokumente zuerst angezeigt werden.
Konzeptuelle und semantische Suche: Findet Dokumente anhand ihrer Bedeutung und verwandter Ideen, nicht nur anhand exakter Wörter, und erfasst so relevante Datensätze, die bei einer Stichwortsuche übersehen würden.
Generative KI: Fasst lange oder komplexe Dokumente zusammen, extrahiert wichtige Fakten und Daten und beantwortet Fragen in natürlicher Sprache zu einem Datensatz.
Klassifizierungsmodelle: Kennzeichnen Privilegien, Vertraulichkeitsstufen oder Themenkategorien, um die Überprüfung zu steuern und zu priorisieren.
Richtig eingesetzt, verlagern diese Tools die Arbeit der Prüfer weg vom Lesen aller Dokumente hin zur Arbeit mit priorisierten, zusammengefassten und mit Fakten versehenen Inhalten. Zwei Prinzipien sorgen dafür, dass fortgeschrittene KI rechtlich vertretbar bleibt: Ein qualifizierter Mensch muss die Kontrolle über die endgültigen Kodierungsentscheidungen behalten, und die Leistung muss anhand der eigenen Daten validiert werden – beispielsweise durch Stichproben zur Messung von Genauigkeit (Precision) und Trefferquote (Recall), bevor man sich auf die Ergebnisse verlässt. Da die Genauigkeit je nach Datensatz und Anbieter variiert, ist es ratsam, jede Plattform an einer repräsentativen Stichprobe zu testen, anstatt sich auf Marketingzahlen zu verlassen.
Für einen leicht verständlichen Überblick darüber, was KI in diesem Bereich leisten kann und was nicht, lesen Sie eDiscovery AI: What It Is and What It Can Do.
Claira ist eine KI-basierte eDiscovery-Plattform, die diese Techniken – Klassifizierung, Zusammenfassung und Faktenextraktion – auf große Prüfungssätze anwendet. Sehen Sie, wie es funktioniert.
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