Applied LegalTech 28. August 2017 Bertram Burtscher
The new legal technology landscape Kernbereiche von LegalTech 1 AI und Automation 2 Expert logic 3 Technology assisted review 4 Data und Analytics 5 Smart Documents 6 Blockchain und Smart Contracts 2
It s a new world Digitalisierungspotentialder Rechtsberatung die Außenperspektive 83% Anwälte 23% Juristische Mitarbeiter 67% 96% Gerichteund Behörden 21% 79% Juristisches Personal 26% 79% Source: McKinsey & Company 2017 2025 2030 3
Introduction 4
Introduction Anlaufschwierigkeiten Effizienz Disruption 5
The new legal technology landscape LegalTech Struktur@ Freshfields Von Associates getragen, von Partnern unterstützt 1 2 3 4 Zugang Ressourcen und Kompetenzen Organisation Metrics und Anreizsysteme Partner als Sponsoren Katalysatoren Einfache Prozesse Fehlerkultur 1-2 Partner leiten eine Initiative Zugang zu Mandanten Business needs erkennen von ~15 Associates quer über die Praxisgruppen Execution im Legal Innovations Team Für einfache Genehmigungsläufe in den administrativen Einheiten Scheitern ist ok, wenn rasch erkannt und Aufwand in Grenzen bleibt. Langzeitnutzen vor traditionellem ROI 6
AI and automation AI künstliche Intelligenz Was heißtdas wirklichfür Legal Teams? ComputerunterstützetVertragsanalysemittelslernfähigerAlgorithmenzurAuffindungund Extraktion kontextspezifischer Textpassagen(weit über Schlüsselwortsuche hinaus) AI funktioniert nicht "aus der Box" AI ist ein Teammitglied und braucht Training AI kann nicht alles ABER AI bringt Effizienz AI reduziert Risiko AI spart Geld AI schafft Kapazität ("more for less") Daten zusammenstellen Klauseln extrahieren AI engine Algorithmen trainieren 7
AI and automation innovative Anwendungskombinationen Internal case management database Document automation 8
AI and automation Vertragliche Vorbereitung Beispiel M&A-Transaktion (Bieterprozess, Virtueller Datenraum) Verkäufer NDA/ Process Letter Käufer R&WI R&WI-Terms Investmentbank NDA/ Engagement Terms VDR Anwälte Terms IT / AI AI 9
Technology-assisted review "Small" TAR Beispiel ABC-Review System - Relativity Ca. 1m Dokumente über Relevanzkriterien ermittelt Kombination aus Schlüsselwörtern, Datum, Personen zur Identifikation des Training Sets (34.000 Dokumente) Relevante Dokumente aus dem Training Set wurden zum Training des Algorithmus verwendet. 2 Wochen Training und QC durch Freshfields Teams 4,500 relevante Dokumente wurden insgesamt gefunden Effizienzsteigerung um Faktor 220! 10
Technology-assisted review "Large" TAR Beispiel Mega-Investigation 175m Dokumente 11
Expert logic Expert logic: Prozesse optimieren 12
VielenDank!
Ihr Ansprechpartner Mag. Dr. Bertram Burtscher T +43 15 1515-319 E bertram.burtscher@freshfields.com
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