Die meiste Vertragsarbeit ist keine Prüfung.
Es ist die Suche nach bestimmten Feldern.

Wo die Zeit tatsächlich bleibt

Fragt man einen Syndikusrechtsanwalt nach den größten Zeitfressern, steht die Vertragsprüfung ganz oben. Doch „Prüfung" ist das falsche Wort. Die meiste Zeit wird nicht mit Risikobewertung oder Verhandlungen verbracht, sondern mit Suchen.

Die CLOC-Studie, basierend auf Antworten von Vertragsexperten aus Unternehmen aller Größen, unterteilt den Prozess in zwei messbare Phasen: Vertrag finden (45 Minuten) und relevante Klausel oder Passage lokalisieren (84 Minuten). Das sind über zwei Stunden, bevor die eigentliche Analyse beginnt – und das für einen einzigen Vertrag. Unternehmen mit 500 Verträgen pro Monat verbuchen über 6.000 pro Jahr. Die Rechnung geht nicht auf.

Dieses Muster zeigt sich auch auf individueller Ebene. Syndikusrechtsanwälte geben an, 60–80 % ihrer Zeit mit Routine-Dokumentenprüfung zu verbringen, die größtenteils aus Recherche und Dateneingabe besteht, nicht aus juristischer Bewertung. Eine Umfrage von LegalOn und In-House Connect aus dem Jahr 2025 ergab, dass der KI-Einsatz bei der Vertragsprüfung im Jahresvergleich um 75 % gestiegen ist – vor allem angetrieben von Teams, die genau dieses Problem lösen wollen.

Die Frustration ist nicht abstrakt. Auf Reddits r/legaltechAI beschrieb ein Legal-Ops-Profi die Situation unverblümt: „Klausel-Extraktion und Abweichungserkennung sind Grundvoraussetzungen. Das eigentliche Problem ist die Portfolio-übergreifende Intelligenz: Pflichtenextraktion aus Tausenden von Vereinbarungen, Verlängerungsrisiken, Change-of-Control-Klauseln vor M&A, regulatorische Prüfungen usw. Es geht weniger um Redlining, sondern darum, Verträge in strukturierte Daten zu verwandeln, die das Unternehmen abfragen kann." (Quelle)

Ein Paralegal in r/paralegal drückte es noch praktischer aus: „Ich würde Klausel-Extraktion als Filterebene vertrauen, nicht als Ersatz fürs Lesen. Der Gewinn ist ‚Bring mich schnell zur richtigen Seite/Passage‘, nicht ‚Sag mir, was es bedeutet.‘" (Quelle)

Warum Strg+F bei 50 Verträgen nicht skaliert

Die intuitive Lösung ist die Stichwortsuche. Jede PDF öffnen, Strg+F drücken, „Governing Law" oder „Effective Date" eingeben, das Ergebnis kopieren, in eine Tabelle einfügen. Bei zwei oder drei Verträgen funktioniert das. Bei fünfzig zeigen sich sofort die Risse.

Vertragssprache widersetzt sich der exakten Wortsuche. Dasselbe Konzept taucht unter verschiedenen Bezeichnungen auf: „Effective Date" in einer Vereinbarung wird in einer anderen zum „Commencement Date" und in einer dritten zu „This Agreement shall become effective as of". Eine Stichwortsuche nach „indemnification" übersieht Verträge, in denen die Klausel „Hold Harmless" heißt. Eine Suche nach „termination" liefert jede Erwähnung des Wortes über 80 Seiten hinweg und zwingt Sie, die eigentliche Kündigungsklausel manuell von beiläufigen Verweisen, definierten Begriffen und Querverweisen zu trennen.

Hinzu kommt das Formatproblem. Manche Verträge sind saubere Word-Dokumente. Andere sind gescannte PDFs – das Produkt aus Drucker, Scanner und genug Komprimierungsartefakten, um den Text kaum lesbar zu machen. Die Stichwortsuche versagt bei bildbasierten PDFs völlig, es sei denn, es wurde zuerst eine OCR durchgeführt, und selbst dann variiert die Qualität.

Die CLOC-Umfrage ergab, dass 65 % der Teams Verträge immer noch mit Tabellenkalkulationen und E-Mails verwalten – ohne integrierte Tools, ohne zentrales Repository, ohne automatisierte Extraktion. 46 % können manchmal den richtigen Vertrag überhaupt nicht finden. Weniger als die Hälfte ist sich sicher, dass das gefundene Dokument die aktuellste Version ist. Dies sind weniger Technologieeinführungsfehler als vielmehr Workflow-Designfehler: Die Werkzeuge, zu denen Menschen greifen, wurden nie für diese Aufgabe entwickelt.

Was CLM-Systeme tun (und was sie für die Extraktion nicht tun)

Wenn Sie in einem mittelgroßen oder größeren Unternehmen arbeiten, haben Sie möglicherweise bereits ein Vertragslebenszyklus-Managementsystem – DocuSign CLM, Ironclad, LinkSquares oder Juro. Diese Plattformen decken den gesamten Vertragslebenszyklus ab: Entwurf, Verhandlung, Genehmigungs-Workflow, elektronische Signatur, Speicherung und Nachverfolgung von Verpflichtungen nach der Unterzeichnung.

CLMs sind leistungsstark in dem, was sie tun. Ironclad automatisiert Genehmigungs-Workflows und führt ein zentrales Repository ausgehandelter Vereinbarungen. LinkSquares nutzt KI, um Metadaten zu extrahieren und Verlängerungsrisiken über ein Portfolio hinweg aufzuzeigen. DocuSign CLM integriert die Vertragserstellung mit elektronischer Signatur und Analysen nach der Ausführung. Juro bietet einen browserbasierten Arbeitsbereich für die gemeinsame Vertragserstellung und -unterzeichnung.

Aber hier liegt die entscheidende Unterscheidung für die Extraktion: CLMs sind um den Vertrag als Einheit herum aufgebaut. Sie verwalten das Dokument, seinen Status, seine Unterzeichner, seine Fristen. Wenn Sie dieselben fünf Datenpunkte aus fünfzig Verträgen extrahieren und in einer Tabelle ablegen müssen – unabhängig vom Format, unabhängig davon, ob die Verträge jemals in einem CLM lebten – ist das ein anderer Vorgang.

CLM-Plattformen können Metadaten extrahieren, für deren Erkennung sie trainiert wurden: Parteinamen, Wirksamkeitsdaten, Vertragswerte. Aber wenn Sie ein nicht standardisiertes Feld abfragen – sagen wir, den spezifischen Selbstbehalt pro Schadensfall in einer Versicherungspflichtklausel, die in einer Lieferantenvereinbarung versteckt ist – müssen Sie entweder ein benutzerdefiniertes Extraktionsmodell erstellen oder es manuell erledigen. Der Extraktionsumfang des CLM ist an seine Trainingsdaten gebunden. Wenn Ihr Feld nicht in der vortrainierten Taxonomie enthalten ist, wird es nicht extrahiert.

Das ist kein Versagen von CLMs. Es spiegelt wider, wofür sie entwickelt wurden. Vertragslebenszyklus-Management und feldspezifische Datenextraktion lösen zwar verwandte, aber unterschiedliche Probleme. CLMs verwalten den Vertragslebenszyklus. Extraktionstools ziehen gezielt Daten aus den Vertragsseiten – formatunabhängig, vorlagenfrei und gesteuert durch Ihre Vorgaben, nicht durch das, was das Tool zu finden antrainiert wurde.

So extrahieren Sie Schritt für Schritt bestimmte Felder aus Verträgen

Wenn Sie aus einem Stapel Verträge bestimmte Datenpunkte ziehen müssen – Parteien, Inkrafttreten, geltendes Recht, Haftungsobergrenzen, Verlängerungsbedingungen, Zahlungspläne –, dann funktioniert dieser Workflow über verschiedene Vertragsformate hinweg, ohne Vorlagen, ohne benutzerdefinierte Modelle und ohne jedes Dokument komplett lesen zu müssen.

Dieser Workflow ist das Gegenteil der traditionellen Vertragsdaten-Extraktion, bei der Sie ein Modell mit Beispielverträgen trainieren und hoffen, dass es generalisiert. Der Mechanismus hier ist die benutzerdefinierte Spaltenextraktion: Statt einem Tool beizubringen, wo Daten auf einer Seite sitzen (der Vorlagen-/Zonen-OCR-Ansatz), teilen Sie der KI mit, was Sie wollen, indem Sie Spaltennamen eingeben – „Partei A“, „Inkrafttreten“, „Geltendes Recht“, „Haftungsobergrenze“. Die KI liest jeden Vertrag und findet die entsprechenden Werte, indem sie versteht, was die Begriffe bedeuten, nicht indem sie eine vorgegebene Position auf der Seite abgleicht. Das ist der Unterschied zwischen positionsbasierter und semantischer Extraktion: Das Format des Vertrags spielt keine Rolle, weil die KI nicht auf Koordinaten schaut, sondern auf Bedeutung.

Die Stapelverarbeitung ist der entscheidende Unterschied zum Öffnen jeder einzelnen Datei. Fünfzig Verträge, ein Upload, eine Ausgabetabelle. Der mühsame Teil – jedes PDF öffnen, nach einem Feld suchen, den Wert kopieren, einfügen, auf Richtigkeit prüfen – wird vom Tool übernommen.

Wann die Extraktion funktioniert – und wann Sie noch einen Anwalt brauchen

Die Extraktion auf Feldebene löst ein echtes Problem, aber eine ehrliche Einschätzung erfordert eine klare Abgrenzung zwischen dem, was sie leistet, und dem, was nicht.

Was die Extraktion gut kann: strukturierte Datenpunkte aus Verträgen ziehen – Parteien, Daten, Geldbeträge, anzuwendendes Recht, Verlängerungsbedingungen, das Vorhandensein von Klauseln (enthält dieser Vertrag eine Freistellungsklausel? ja/nein). Dies sind Werte, die in irgendeiner Form auf der Seite existieren, ob explizit oder ableitbar. Die KI lokalisiert sie durch semantisches Verständnis, nicht durch Positionsabgleich, sodass Formatunterschiede zwischen Verträgen – unterschiedliche Layouts, Klauselreihenfolgen, sogar handschriftliche Anmerkungen – die Extraktion nicht beeinträchtigen.

Was die Extraktion nicht ersetzt: die rechtliche Auslegung des Wortlauts einer Klausel. Die KI kann Ihnen sagen, dass ein Vertrag eine Freistellungsklausel enthält, und deren Text extrahieren. Sie kann Ihnen nicht sagen, ob diese Klausel ungewöhnlich weit gefasst ist, ob sie mit einer anderen Bestimmung kollidiert oder ob sie Ihr Unternehmen nach der Rechtsprechung einer bestimmten Gerichtsbarkeit einem unannehmbaren Risiko aussetzt. Das ist juristische Beurteilung. Ebenso ersetzen Extraktionstools keine CLM-Plattformen – sie verwalten keine Verhandlungsabläufe, leiten keine Genehmigungen weiter, verfolgen keine Unterschriften oder überwachen Pflichten nach Vertragsunterzeichnung.

Das passende Gedankenmodell: Extraktionstools verhalten sich zu Vertragsdaten wie die erste Durchsicht eines Rechtsanwaltsfachs zu einer Fallakte. Sie fördern die benötigten Informationen zutage, organisiert und bereit für Ihr Urteil. Sie fällen das Urteil nicht für Sie.

FAQ

Funktioniert das mit eingescannten Verträgen oder nur mit digitalen PDFs?

Beides. Die KI liest den visuellen Inhalt jeder Seite – eingescannte Dokumente, Handyfotos von unterschriebenen Verträgen, saubere digitale PDFs, Word-Dateien – über denselben visuellen Analysepfad. Es gibt keinen separaten OCR-Schritt und keinen formatabhängigen Genauigkeitsverlust bei gescannten Dokumenten, obwohl sehr minderwertige Scans (unter ~150 DPI oder mit starken Komprimierungsartefakten) die Genauigkeit beeinträchtigen können.

Kann es ganze Klauseln extrahieren oder nur einzelne Datenpunkte?

Beides. Sie können eine Spalte "Freistellungsklausel" nennen, und die KI extrahiert den vollständigen Text dieser Klausel in die Zelle. Sie können auch einzelne Werte wie "Inkrafttreten" oder "Vertragswert" extrahieren. Bei langen Klauseln kann der extrahierte Text mehrere Absätze juristischer Sprache umfassen.

Brauche ich ein CLM, um dies zu nutzen?

Nein. Extraktionstools arbeiten unabhängig von CLM-Systemen. Sie können sie für Verträge nutzen, die überall gespeichert sind – einem gemeinsamen Laufwerk, E-Mail-Anhängen, einem SharePoint-Ordner. Falls Sie bereits ein CLM haben, ergänzen Extraktionstools es, indem sie Ad-hoc- oder nicht standardmäßige Feldanfragen bearbeiten, die außerhalb der vortrainierten Extraktionstaxonomie des CLM liegen.

Wie viele Verträge kann ich auf einmal verarbeiten?

Es gibt keine harte Grenze für die Vertragsanzahl pro Batch, obwohl der praktische Durchsatz von den Parallelitätsgrenzen Ihres Abonnementplans abhängt. Der Workflow ist batch-orientiert konzipiert: Laden Sie alle Verträge gemeinsam hoch, und die Ergebnisse landen in einer einzigen zusammengeführten Tabelle.

Wie genau ist die Extraktion?

Bei klar angegebenen Datenpunkten (Daten, Parteinamen, Geldbeträge) ist die Genauigkeit hoch – typischerweise über 95 % bei sauberen Dokumenten. Die Genauigkeit kann bei extrem dichten oder ungewöhnlichen Vertragsformatierungen, handschriftlichen Anmerkungen oder minderwertigen Scans nachlassen. Das System gibt das Quellbild neben jedem Extraktionsergebnis aus, sodass die Überprüfung unkompliziert ist: Sie können jede Zelle in Sekundenschnelle mit dem Originaldokument abgleichen. Für einen tieferen Einblick, was die Extraktionsqualität beeinflusst, lesen Sie unseren Leitfaden zur Genauigkeit der Vertragsextraktion.

Von der Suche zur Struktur

Die zwei Stunden, die die CLOC-Studie identifiziert – 45 Minuten, um den Vertrag zu finden, 84, um die richtige Klausel zu finden – sind keine Stunden, die mit juristischer Arbeit verbracht werden. Es sind Stunden, die mit der Navigation durch Dokumente verbracht werden. Der Unterschied ist wichtig, weil er behebbar ist.

Wenn Sie die gewünschten Felder benennen und als strukturierte Tabelle zurückerhalten können – über fünfzig Verträge hinweg, über gescannte PDFs, Word-Dateien und Handyfotos – wird die Prüfung selbst zur Arbeit, nicht zur Vorbedingung der Arbeit. Sie setzen sich mit einer Tabelle hin, die bereits die benötigten Datenpunkte enthält. Ihre Zeit fließt in das, was die Daten bedeuten, nicht wo sie sind.

Probieren Sie es mit einem Stapel Verträge aus. Benennen Sie die Felder, die für Sie wichtig sind. Sehen Sie, was zurückkommt.