Vertragsverlängerungssaison: Ablaufdaten extrahieren
aus über 100 Vereinbarungen
Mitte Oktober zählte eine Hausverwaltung mit 430 Einheiten ihre aktiven Mietverträge. Es waren 87 – jeweils 15 bis 40 Seiten lange PDFs, verteilt auf drei gemeinsame Laufwerke und zwei Property-Management-Plattformen. Niemand wusste, wie viele automatische Verlängerungsklauseln enthielten. Niemand konnte sagen, welche vor Jahresende ausliefen. Die Betriebsleiterin öffnete das erste PDF und begann zu lesen. Zwei Stunden später hatte sie vier Verträge durchgearbeitet. Bei diesem Tempo wäre sie Mitte November fertig – nachdem die Kündigungsfenster für etwa die Hälfte des Portfolios bereits geschlossen waren.
Wichtigste Erkenntnisse
- Jede Vertragsverfolgungs-Tabelle, die Sie je erstellt haben, dreht sich um das Ablaufdatum – und genau das Ablaufdatum ist die eine Zahl, die Ihnen nie sagt, wann Sie handeln müssen.
- Ein 90-Tage-Kündigungsfenster für einen Vertrag mit Ablauf am 31. Dezember schließt am 2. Oktober – die Kündigungsfrist ist also verstrichen, während Sie noch damit beschäftigt waren, die Anzahl der Verträge zu zählen.
- ImageToTable.ai liest 100 Verträge in fünfzehn Minuten im Batch und liefert eine Tabelle, sortiert nach den drei Datenpunkten, die Ihr Kalender allein nie aufdecken könnte – Ablaufdatum, automatische Verlängerungsklausel und Kündigungsfrist.
Wenn „Prüfen Sie die Tabelle“ nicht mehr ausreicht
Jede Organisation beginnt mit einer Tabellenkalkulation. Jemand – meist die Büroleitung, ein Rechtsanwaltsfachangestellter oder ein Junior Associate – öffnet Excel und legt Spalten an: Vertragspartner, Wirksamkeitsdatum, Ablaufdatum, automatische Verlängerung, Notizen. Bei 15 Verträgen funktioniert das. Bei 30 wird es fragil. Ab 50 ist es ein System, das mehr Wartung verlangt, als es einspart.
Der Tabellenkalkulationsansatz hat drei Fehlermodi, die mit zunehmender Menge eskalieren. Erstens das Übertragungsproblem: Jedes Ablaufdatum in dieser Tabelle wurde von jemandem aus einer PDF-Datei gelesen und in eine Zelle getippt. Übertragungsfehler – falsches Datum, falsche Spalte, falsche Vertragsversion – sind einzeln selten, aber in der Summe über 100 Zeilen unvermeidlich. Zweitens das Veraltungsproblem: Verträge werden geändert, Kündigungsfristen ändern sich, Verlängerungsbedingungen werden neu verhandelt. Die Tabelle spiegelt den Vertrag so wider, wie er beim letzten Update war – nicht unbedingt so, wie er heute lautet. Drittens das Lückenproblem: Die Verträge, die in der Tabelle landen, sind die, von denen jemand wusste, dass sie hineingehören. Vereinbarungen, die eine Abteilungsleitung ohne Einkaufsprüfung unterschrieben hat, Mietvertragsänderungen, die unter einem anderen Objektnamen abgelegt wurden, Lieferanten-Nachtragsdokumente in einem Seitenordner – sie schaffen es nie hinein.
Der Wendepunkt ist keine bestimmte Zahl. Es ist der Moment, in dem Sie erkennen, dass die Tabelle Ihnen falsche Sicherheit vorgaukelt – Sie glauben zu wissen, was ausläuft, aber Sie sehen nur die Verträge, an die jemand gedacht hat. Laut World Commerce & Contracting (WorldCC) können 71 % der Unternehmen mindestens 10 % ihrer Verträge bei Bedarf nicht finden, und Vertragsdaten sind über durchschnittlich 24 verschiedene Systeme in der Organisation verstreut.
In diesem Moment ist die richtige Frage nicht „Wie kaufe ich ein besseres Tracking-System?“, sondern „Wie bekomme ich die Ablaufdaten aus meinen Verträgen und an einen Ort, schnell genug, um vor Ablauf der Kündigungsfenster zu handeln?“ Das ist ein Datenextraktionsproblem, kein Vertragsmanagementproblem – und es ist lösbar, ohne Unternehmenssoftware zu kaufen.
Was Sie für die Verlängerungssaison tatsächlich aus jedem Vertrag benötigen
Der vollständige Text eines 30-seitigen Gewerberaummietvertrags oder Lieferantenvertrags enthält hunderte von Datenpunkten. Für die Verlängerungssaison benötigen Sie fünf oder sechs. Alles andere ist Rauschen, das Sie nur verlangsamt.
| Feld | Was es Ihnen verrät | Warum Sie es nicht weglassen können |
|---|---|---|
| Name der Gegenpartei | Mit wem Sie einen Vertrag haben | Grundlegende Kennung; verknüpft extrahierte Daten mit dem richtigen Lieferanten, Mieter oder Vermieter |
| Ablaufdatum | Wann die aktuelle Laufzeit endet | Das Datum, um das sich alle anderen Entscheidungen drehen; bestimmt Ihren Zeitplan für Maßnahmen |
| Automatische Verlängerungsklausel | Verlängert sich der Vertrag stillschweigend? | Stillschweigende Verlängerung = Sie sind gebunden, wenn Sie nicht handeln. Die teuerste einzelne Klausel, die man übersehen kann. |
| Kündigungsfrist | Wie lange im Voraus die Kündigung erfolgen muss | Üblicherweise 30, 60 oder 90 Tage. Eine 90-tägige Kündigungsfrist bei einem Ablauf am 31. Dezember bedeutet, dass Ihre Frist am 2. Oktober endet. |
| Vertragswert | Jährliche oder gesamte zugesagte Ausgaben | Priorisiert, welche Verlängerungen sofortige Aufmerksamkeit benötigen und welche warten können |
| Anwendbares Recht | Welche Rechtsordnung gilt | Bestimmt, welche Vorschriften zur automatischen Verlängerung gelten. Die FTC 16 CFR Part 425 hat die B2B-Regeln im Mai 2025 geändert. |
Sechs Felder. Das ist der minimale Datensatz für eine Verlängerungsprüfung. Alles andere – Versicherungsanforderungen, SLA-Bedingungen, Formulierungen zu höherer Gewalt – ist für das laufende Vertragsmanagement wichtig, blockiert aber nicht die Verlängerungsentscheidung. Die Priorität ist, die Karte zu erstellen, bevor Sie die Route planen.
Für kleine Anwaltskanzleien, die die Anbieterportfolios ihrer Mandanten verwalten, für Hausverwaltungen, die gewerbliche und private Mietverträge verfolgen, und für interne Rechtsabteilungen mittelständischer Unternehmen ist genau diese sechs-Felder-Übersicht das, was aus „wir sollten unsere Verträge überprüfen" ein konkretes, termingebundenes Projekt macht. Und die Einschränkung ist immer dieselbe: Die Daten sind in den PDFs vorhanden, aber sie manuell aus 80 oder 120 Dokumenten zu extrahieren, dauert länger, als es das Kündigungsfenster erlaubt.
So überführen Sie diese Felder ohne das Lesen von 200 Verträgen in eine strukturierte Tabelle
Hier wird die Unterscheidung zwischen einem Vertragslebenszyklus-Managementsystem (CLM) und einem Dokumentextraktionstool entscheidend. Ein CLM — Ironclad, Agiloft, CobbleStone — ist dafür konzipiert, Verträge kontinuierlich über ihren gesamten Lebenszyklus zu verwalten: Entwurf, Verhandlung, Genehmigungsworkflows, Verpflichtungsverfolgung, Verlängerungserinnerungen. Die Implementierung dauert Monate, die jährlichen Kosten bewegen sich im hohen fünfstelligen Bereich, und das System erfordert laufende Verwaltung. Für eine Rechtsabteilung, die Tausende von Verträgen verwaltet, ist diese Investition sinnvoll.
Aber wenn Sie derzeit nur eine strukturierte Tabelle mit sechs Feldern aus einem Stapel vorhandener Verträge benötigen, ist ein CLM für diese spezifische Aufgabe nicht das richtige Werkzeug — so wie der Kauf eines ERP-Systems für einen Monatsabschlussbericht übertrieben wäre. Das benötigte Werkzeug erfüllt eine engere Funktion: Es liest die von Ihnen hochgeladenen Dokumente, findet die Informationen, die Ihren angegebenen Spaltennamen entsprechen, und liefert eine Tabellenkalkulation mit einer Zeile pro Dokument.
Dies wird als Spaltennamensextraktion bezeichnet: Statt Vorlagen zu konfigurieren oder Zonen auf einem Dokument zu zeichnen, geben Sie die gewünschten Feldnamen in einfacher Sprache ein — „Ablaufdatum", „automatische Verlängerungsklausel", „Kündigungsfrist bei Nichtverlängerung" — und die KI liest jedes Dokument, um Werte zu finden, die diesen Konzepten entsprechen. Es hängt nicht davon ab, wo sich die Information auf der Seite befindet oder wie sie formuliert ist. Es liest die Bedeutung.
Warum das speziell für Verträge wichtig ist: Im Gegensatz zu Rechnungen, die ein relativ vorhersehbares Layout aufweisen, verstecken Verträge Ablaufdaten, automatische Verlängerungsklauseln und Kündigungsfristen in verschiedenen Abschnitten verschiedener Vereinbarungen. Die Verlängerungsklausel des einen Anbieters steht in Artikel 4 auf Seite 3. Bei einem anderen ist es ein einzelner Satz im Unterschriftenblock. Vorlagenbasierte Tools — die nach Daten an einer festen Position suchen — versagen bei Verträgen. Semantische Extraktion kümmert sich nicht darum, wo die Klausel steht.
So läuft der Workflow für einen Verlängerungsaudit-Batch ab:
Alle Verträge hochladen
PDFs, gescannte Vereinbarungen, geänderte Fassungen – laden Sie den gesamten Stapel auf einmal hoch. Das Tool akzeptiert die Formate PDF, JPG, PNG und WebP.
Spalten benennen
Geben Sie die sechs Verlängerungsprüf-Felder ein. Die von Ihnen eingegebenen Spaltennamen werden zu den Kopfzeilen in Ihrer Excel-Ausgabedatei.
Tabelle herunterladen
Eine Excel-Datei mit einer Zeile pro Vertrag und sechs Spalten wie angegeben. Sortieren Sie nach Ablaufdatum, filtern Sie nach automatischer Verlängerung – und Ihr Verlängerungskalender ist fertig.
Das Ergebnis ist eine Tabelle, die wie eine manuell erstellte Audit-Tabellenkalkulation aussieht – nur dass sie Minuten statt Tage gedauert hat. Hier ist eine repräsentative Ausgabe aus einem Stapel von Lieferantenvereinbarungen:
| Vertragspartner | Ablaufdatum | Automatische Verlängerung | Kündigungsfrist | Vertragswert | Anwendbares Recht |
|---|---|---|---|---|---|
| Acme Logistics Ltd | 2026-12-31 | Ja | 60 Tage | $84.000/Jahr | Delaware |
| Bright Systems GmbH | 2027-03-15 | Nein | — | €32.000/Jahr | Deutschland |
| Redwood Consulting | 2026-11-30 | Ja | 30 Tage | $15.000 pauschal | Kalifornien |
| NorthPark Properties | 2027-01-31 | Ja | 90 Tage | $210.000 gesamt | New York |
Sobald Sie diese Tabelle haben, wird das Verlängerungs-Audit zu einer Sortier- und Filterübung statt zu einem Lese-Projekt. Sortieren Sie nach Ablaufdatum aufsteigend, und die Verträge, die sofortige Aufmerksamkeit erfordern, rücken nach oben. Filtern Sie nach Automatische Verlängerung = „Ja“, und Sie sehen genau, welche Vereinbarungen Sie binden, wenn Sie die Frist verpassen. Die Arbeit verschiebt sich von „Daten finden“ zu „mit den Daten handeln“.
Für Teams, die dies direkt in bestehende Tabellenkalkulations-Workflows integrieren möchten, ermöglicht das Google Sheets-Add-on das Hochladen von Dokumenten und das Extrahieren von Daten, ohne Ihre Tabelle zu verlassen – die extrahierten Felder werden direkt an Ihr aktives Blatt angehängt. Wenn Sie Google Sheets als Ihr Vertragsverfolgungssystem nutzen, bleibt alles an einem Ort.
Dateien werden sicher verarbeitet und nicht gespeichert.
Die Falle der automatischen Verlängerung: Ein Datenpunkt, den niemand verfolgt, bis es zu spät ist
Von den sechs Feldern in einem Verlängerungsaudit erhält das Ablaufdatum die meiste Aufmerksamkeit. Es ist sichtbar. Es ist ein Kalenderdatum. Die Leute denken: Wenn ich das Ablaufdatum kenne, weiß ich, wann ich handeln muss. Aber das Ablaufdatum sagt Ihnen nur, wann die aktuelle Laufzeit endet. Die automatische Verlängerungsklausel sagt Ihnen, was passiert, wenn Sie nichts tun – und genau diese Frage hat die weitaus größere finanzielle Konsequenz.
Hier ist ein Szenario, das sich jedes vierte Quartal in kleinen Firmen abspielt. Ein Lieferantenvertrag läuft am 31. Dezember aus. Der Betriebsleiter notiert es im Kalender für „Anfang Dezember prüfen“. Was sie nicht wissen – weil niemand die automatische Verlängerungsklausel gelesen hat – ist, dass der Vertrag eine schriftliche Kündigungsfrist von 90 Tagen für die Nichtverlängerung verlangt. Die Frist war der 2. Oktober. Der Vertrag hat sich bereits automatisch um ein weiteres volles Jahr zu einem um 5 % höheren Satz verlängert. Die Firma wird zusätzliche $4.200 für einen Dienst zahlen, den sie kündigen wollte.
WorldCC-Forschung ergab, dass 35 % der Beschaffungs- und Vertragsprofis in den letzten 12 Monaten mindestens eine bedeutende ungeplante automatische Verlängerung erlebt haben. Von diesen hatten 28 % überhaupt kein zentrales System zur Verfolgung von Vertragsverlängerungsdaten. Die Kosten sind nicht theoretisch: WorldCC schätzt, dass schlechte Vorausplanung und Verlängerungsmanagement allein für 2–3 % des durchschnittlichen Vertragswertverlusts von 11 % verantwortlich sind, den Organisationen nach der Unterzeichnung erleiden.
Die Landschaft der automatischen Verlängerungen hat sich 2025 ebenfalls erheblich verändert. Die aktualisierte Negative-Option-Regel der FTC (16 CFR Part 425), wirksam ab Mai 2025, verlangt, dass B2B-Verträge mit automatischer Verlängerung nun eine klare und deutliche Offenlegung der Verlängerungsbedingungen, eine separate ausdrückliche Zustimmung zur automatischen Verlängerungsklausel und einen einfachen Kündigungsmechanismus enthalten. Schätzungsweise 99 % der bestehenden B2B-Verträge mit automatischer Verlängerung entsprechen den neuen Vorschriften in ihrer jetzigen Form nicht – das bedeutet, dass der Anbieter die Klausel möglicherweise nicht durchsetzen kann, wenn ein Kunde unter Berufung auf die FTC-Regel Einwände gegen eine automatische Verlängerung erhebt. Dies schafft sowohl Risiko (Ihre eigenen automatischen Verlängerungsklauseln könnten nicht durchsetzbar sein) als auch Chance (Sie könnten Gründe haben, unerwünschte automatische Verlängerungen von Anbietern anzufechten).
Das Extrahieren der automatischen Verlängerungsklausel bedeutet nicht nur, das Wort „auto-renew“ im Dokument zu finden. Verträge drücken dieses Konzept in Dutzenden von Formulierungen aus: „Diese Vereinbarung verlängert sich automatisch um aufeinanderfolgende einjährige Laufzeiten“, „die Laufzeit wird um einen zusätzlichen Zeitraum verlängert, sofern eine Partei nicht schriftlich kündigt“, „dieser Vertrag wird nach der ersten Laufzeit monatlich fortgeführt“. Ein semantisches Extraktionstool, das nach Bedeutung statt nach Schlüsselwörtern sucht, erfasst alle diese Varianten. Ein manueller Prüfer, der 100 Verträge schnell liest, übersieht einige.
Für einen tieferen Einblick, wie KI die spezifische Herausforderung der Extraktion unterschiedlicher Vertragssprache in großen Batches bewältigt, siehe unseren Leitfaden zur Extraktion spezifischer Felder aus Verträgen, und für die organisatorische Logistik der Verarbeitung hunderter Vereinbarungen auf einmal deckt der Batch-Extraktions-Workflow für kleine Anwaltskanzleien Dateibenennung, Zusammenführung von Ergebnissen und Ausnahmebehandlung ab.
Aufbau einer Verlängerungs-Entscheidungsmatrix aus extrahierten Daten
Datenextraktion löst das Informationsproblem. Sie löst nicht das Entscheidungsproblem. Sobald Sie die sechs Felder in einer strukturierten Tabelle haben, besteht der nächste Schritt darin, diese Tabelle in eine priorisierte Aktionsliste umzuwandeln. Nicht alle auslaufenden Verträge erfordern die gleiche Aufmerksamkeit, und sie gleich zu behandeln erzeugt eine andere Art von Überforderung.
Ein einfaches Zwei-Achsen-Framework sortiert jeden Vertrag in eine von vier Kategorien:
| Kategorie | Kriterien | Aktion | Zeitrahmen |
|---|---|---|---|
| Kritisch | Automatische Verlängerung = Ja, Kündigungsfrist ≥ 60 Tage, Ablauf innerhalb von 90 Tagen | Sofortige Prüfung. Entscheidung: verlängern, neu verhandeln oder Kündigung senden | Innerhalb von 72 Stunden |
| Dringend | Automatische Verlängerung = Ja, Kündigungsfrist < 60 Tage, Ablauf innerhalb von 90 Tagen | Prüfen und innerhalb der nächsten Woche entscheiden. Mehr Spielraum, aber nicht aufschieben | Innerhalb von 2 Wochen |
| Beobachten | Automatische Verlängerung = Nein oder Ablauf > 90 Tage entfernt | Zum Tracking-Kalender hinzufügen. Keine sofortige Aktion erforderlich | Monatliche Überprüfung |
| Rechtliche Prüfung | Ungewöhnliche Verlängerungsbedingungen, mehrere Rechtsräume oder mehrdeutige Klauselsprache | Vor jeder Aktion zur anwaltlichen Prüfung kennzeichnen | Innerhalb von 1 Woche |
Diese Matrix verwandelt einen Stapel PDFs in eine praktikable Prioritätenliste. Sortieren Sie Ihre extrahierte Tabelle aufsteigend nach Ablaufdatum, wenden Sie die Kategoriefilter basierend auf den Werten für automatische Verlängerung und Kündigungsfrist an, und innerhalb von 30 Minuten haben Sie einen Verlängerungsaktionsplan, dessen Erstellung manuell eine Woche Dokumentenprüfung gedauert hätte.
Die Matrix zeigt auch ein Muster, das die manuelle Prüfung oft verdeckt: welche Verträge in welchen Kündigungsfrist-Buckets konzentriert sind. Wenn Sie feststellen, dass 40% Ihrer automatisch verlängerten Verträge 90-Tage-Kündigungsfristen haben, ist die operative Implikation klar — Ihr Verlängerungsprüfungsprozess muss mindestens vier Monate vor Quartalsende beginnen, nicht sechs Wochen. Die Daten sagen Ihnen nicht nur, was Sie jetzt tun sollen. Sie sagen Ihnen, wie Sie den Prozess für das nächste Quartal strukturieren sollen.
Das ist der eigentliche Nutzen der Batch-Extraktion für die Verlängerungssaison: nicht nur dieses Quartal zu überstehen, sondern den operativen Rhythmus aufzubauen, der die nächste Überprüfung mit einer strukturierten Tabelle statt eines Stapels PDFs beginnen lässt. Eine detaillierte Aufschlüsselung, was die manuelle Vertragsprüfung tatsächlich an abrechenbarer Zeit kostet – und wie diese Kosten über ein Portfolio skalieren – finden Sie in unserer Kostenanalyse pro Fall für kleine Kanzleien.
Häufig gestellte Fragen
Ersetzt dies ein CLM-System (Vertragslebenszyklus-Management)?
Nein. Dieses Tool löst das spezifische Problem, Schlüsselfelder aus einem Stapel vorhandener Vertrags-PDFs zu extrahieren. Ein CLM leistet mehr: Genehmigungsworkflows, Verpflichtungsverfolgung, automatisierte Verlängerungserinnerungen, E-Signatur-Integration. Wenn Ihr Unternehmen Hunderte von Verträgen mit laufenden Änderungen verwaltet und eine kontinuierliche Überwachung benötigt, ist ein CLM die richtige langfristige Investition. Wenn Sie aber gerade jetzt nur „Ablaufdaten, automatische Verlängerungsklauseln und Kündigungsfristen aus diesen 100 Verträgen bis Freitag“ brauchen, ist die Extraktion das richtige Werkzeug dafür. Einen vollständigen Vergleich finden Sie unter Vertragsprüfsoftware vs. KI-Feldextraktion.
Wie genau ist die Extraktion bei gescannten Verträgen mit handschriftlichen Anmerkungen?
Bei sauberen digitalen PDFs ist die Genauigkeit bei klar angegebenen Feldern wie Daten, Parteinamen und Werten hoch – bis zu 99 % bei gedrucktem Text. Gescannte Dokumente mit Handschrift oder Stempeln führen zu mehr Variabilität. Handschriftliche Änderungsnotizen oder Randbemerkungen werden möglicherweise nicht zuverlässig erfasst. Die Ausgabe sollte als solider erster Entwurf betrachtet werden, der den Großteil der Lesearbeit übernimmt – mit einer Stichprobenprüfung bei Verträgen, von denen Sie wissen, dass sie handschriftliche Änderungen enthalten. Bei Verträgen mit komplexen definierten Begriffen oder Werten, die auf andere Dokumente verweisen, wird eine manuelle Prüfung dieser spezifischen Zellen empfohlen.
Was, wenn das Ablaufdatum oder die automatische Verlängerungsklausel in einer Änderung oder einem Nachtrag versteckt ist, getrennt vom Hauptvertrag?
Laden Sie die Änderung zusammen mit dem Hauptvertrag als separate Dateien hoch. Jede Datei erzeugt eine eigene Zeile in der Ausgabe. Für ein sauberes Ergebnis benennen Sie Ihre Dateien konsistent, damit Sie sie zuordnen können: „AcmeLogistics_MSA_2024.pdf“ und „AcmeLogistics_Amendment1_2025.pdf“ erscheinen bei alphabetischer Sortierung als benachbarte Zeilen. Wenn die Änderung das Ablaufdatum modifiziert, zeigt die Änderungszeile das aktualisierte Datum. Wenn die Änderung das Ablaufdatum nicht betrifft, bleibt diese Zelle in der Änderungszeile leer – und das Ablaufdatum des ursprünglichen Vertrags gilt weiterhin.
Kann dieses Tool Mietverträge (Wohn- und Gewerbe) mit denselben Spaltennamen wie Lieferantenverträge verarbeiten?
Ja. Der Spaltennamen-Ansatz funktioniert über Dokumenttypen hinweg, weil er nach Bedeutung statt nach Format sucht. „Ablaufdatum“ liefert das Vertragsende aus einem Wohnraummietvertrag, das Kündigungsdatum aus einem Gewerbemietvertrag und das Ablaufdatum aus einem Lieferantenvertrag – alles in derselben Spalte. Sie können eine gemischte Sammlung aus Mietverträgen, Lieferantenverträgen und Dienstleistungsverträgen in einem Upload hochladen. Dokumente, die ein bestimmtes Feld nicht enthalten, zeigen für diese Spalte einfach eine leere Zelle. Property-Management-Plattformen wie AppFolio und Buildium verfolgen Mietdaten in ihren Systemen – aber wenn Sie Altmietverträge als PDF oder Verträge aus der Zeit vor Ihrer PMS-Implementierung haben, schließt die Extraktion diese Lücke.
Wie lange dauert die Verarbeitung eines Batches von 100 Verträgen?
Die Verarbeitungszeit hängt eher von der Dokumentlänge als von der Anzahl der Dokumente ab. Ein einseitiger Vertrag wird in 5-10 Sekunden verarbeitet; ein 30-seitiger Gewerbemietvertrag dauert länger. Für einen typischen gemischten Batch von 100 Verträgen mit durchschnittlich 8-12 Seiten pro Vertrag sollten Sie mit einer Gesamtverarbeitungszeit von 15-25 Minuten rechnen. Ihre Aufgabe beschränkt sich auf das Hochladen und die Eingabe der Spaltennamen; die KI übernimmt das Lesen. Der Effizienzgewinn gegenüber der manuellen Extraktion – bei der ein einzelner 20-seitiger Vertrag 10-15 Minuten Lesen und Extrahieren von sechs Feldern erfordern kann – liegt bei etwa 18x oder mehr.
Was, wenn ich die Extraktionsaufgabe mit jemand anderem teilen möchte – können andere Dateien in mein Konto hochladen?
Ja, über die Funktion Sammellink. Generieren Sie einen teilbaren Link (im Format /c/xxxx) und senden Sie ihn an Kollegen, Kunden oder Teammitglieder. Diese öffnen den Link, geben einen kurzen Verifizierungscode ein und laden Dateien direkt in Ihre Verarbeitungswarteschlange hoch – ohne Registrierung oder Anmeldung auf ihrer Seite. Das ist nützlich, wenn Vertragsdateien über die Laufwerke verschiedener Teammitglieder verstreut sind und Sie das Hochladen zentralisieren möchten, ohne alle um E-Mail-Anhänge zu bitten.
Verwandle einen Stapel Verträge in eine verlängerungsbereite Tabelle
Laden Sie Ihren Stapel hoch, benennen Sie die sechs benötigten Felder und erhalten Sie eine sortierbare Tabelle mit Ablaufdaten, bevor die Kündigungsfristen ablaufen.