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Mit künstlicher Intelligenz aus unstrukturierten Verträgen strukturierte Daten schaffen

Technologien zur Effizienzsteigerung stehen bei vielen Unternehmen im Fokus von Optimierungsmaßnahmen. Hierbei wird das Thema Vertragsmanagement allerdings häufig vernachlässigt – obwohl es ein erhebliches Einsparungspotenzial in sich birgt.

Technologien zur Effizienzsteigerung stehen bei vielen Unternehmen im Fokus von Optimierungsmaßnahmen. Hierbei wird das Thema Vertragsmanagement allerdings häufig vernachlässigt – obwohl es ein erhebliches Einsparungspotenzial in sich birgt.

Trotz des Digitalisierungstrends wird ein Großteil neu entstehender Unternehmensverträge heute noch immer analog, d.h. nicht digital erstellt. Nimmt man die historisch erstellten Verträge, die ein Unternehmen weiterhin verwalten muss, hinzu, steigt die Anzahl der relevanten Verträge und Dokumente immens an. Viele Unternehmen beschäftigen sich zwar bereits mit der reinen Digitalisierung von ursprünglich nicht-digital erstellten Verträgen, dennoch stehen viele Organisationen noch immer vor dem Problem der ineffizienten Handhabung dieser "digitalisierten" Dokumente.

Eines der größten Probleme im Umgang mit Verträgen in der Immobilienindustrie stammt aus der sowohl äußerst komplexen als auch extrem unstrukturierten Beschaffenheit relevanter Dokumente. Diese beiden Eigenschaften erschweren effektive, auf Daten basierende Entscheidungen über Objekte zu treffen, da kritische Informationen in den Verträgen häufig versteckt liegen und erst durch zeit- und aufwandsintensive Prozesse dargestellt werden können.

Künstliche Intelligenz schafft Effizienz

Genau an dieser Stelle kommt angewandte künstliche Intelligenz ins Spiel. Künstliche Intelligenz, oder auch Artificial Intelligence (AI), ermöglicht es große Mengen an unstrukturierten Dokumenten effizient und umfassend in strukturierte Daten und Informationen umzuwandeln. Spezielle Softwarelösungen lesen Dokumente aus und analysieren sie mit künstlicher Intelligenz. Um gezielte Informationen aus Verträgen herauszufiltern, muss niemand mehr die kompletten Verträge lesen, sondern kann sich von der Software die relevanten Stellen zeigen lassen.

Dazu zwei Beispiele: Ein deutscher Immobilienfonds kauft ein Shoppingcenter in Madrid. Wenig später bricht das Vordach ein und beschädigt die Einkaufswagen. Der deutsche Portfoliomanager will wissen, ob er die Reparaturen selbst bezahlen muss oder ein anderer dafür haftet. Bei Immobiliendeals kommen schnell Verträge von mehreren hundert Seiten zusammen. Statt nun selbst hunderte Seiten auf Spanisch verfasster Verträge zu durchforsten, kann sich der Manager mit der geeigneten Software die Stellen zeigen lassen, an denen die Haftung geregelt ist – und sich die Vertragsinhalte auch gleich auf Deutsch oder in eine andere Sprache übersetzt anzeigen lassen.

Will der Portfoliomanager in einem anderen Fall wissen, ob der Mieter einer Gewerbeimmobilie ein Sonderkündigungsrecht hat, erkennt die Software das Datum und zeigt dem Portfoliomanager vorher an, dass demnächst ein Sonderkündigungsrecht ausgeübt werden kann. Er kann dann direkt zu der relevanten Vertragsstelle springen und nachschauen, was die vereinbarten Voraussetzungen für eine Sonderkündigung sind und das weitere Procedere planen.

Diese Revolutionierung im Bereich des Dokumentenmanagements ermöglicht eine zuvor nicht vorstellbare Effizienzsteigerung des Managements von Immobilien. Durch die automatisierte Extraktion entscheidungsrelevanter Informationen können Managemententscheidungen schneller und auf Basis besserer Informationsqualität getroffen werden. Was zuvor als zeitintensive Arbeit mit hohem personellen Aufwand verbunden war, kann durch die automatisierte Extraktion der relevanten Kerndaten stark vereinfacht werden.

Das Unternehmen Leverton

Das Software-Unternehmen LEVERTON entwickelt und wendet seit 2012 innovative "Deep Learning" Technologien an, um globalen Großunternehmen, Immobilieninvestoren und -dienstleistern ein bedeutend effizienteres und kostengünstigeres Daten- und Dokumentenmanagement zu ermöglichen. Mit Hilfe von künstlich intelligenter "Deep Learning" Technologie werden bestimmte Datenpunkte automatisiert aus Unternehmensdokumenten extrahiert und in der Plattform übersichtlich und einfach zugänglich dargestellt. Das Unternehmen ist spezialisiert auf das IT-unterstützte Vertragsmanagement in der Immobilienbranche und nutzt modernste computerlinguistische Softwarelösungen, um wesentliche Informationen aus Verträgen zu extrahieren und somit das operative Vertragsmanagement zu optimieren. Somit werden per Mausklick strukturierte Daten aus unstrukturierten Datenquellen generiert, um datenbasierte Entscheidungen zu ermöglichen.

Diese strukturierten Daten können in der Plattform vorgehalten, gepflegt und auf vielfältige Art und Weise genutzt werden. Dabei wird stets die Verbindung zwischen dem originalen Dokument und dem extrahierten Datenpunkt gewahrt. Dank einer umfassenden Schnittstellenverwaltung können die in der Plattform erzeugten Daten direkt über eine API in ERP-Systeme, wie beispielsweise SAP, überführt werden. Die End-to-End-Lösung ermöglicht es somit unstrukturierte Dokumente, wie beispielsweise gewerbliche Mietverträge, in strukturierte und intelligente Daten umzuwandeln. Somit können Kunden ihre Datenqualität und -transparenz signifikant erhöhen, umfassendere Kontrolle über die jeweiligen Unternehmensinformationen gewinnen und letztendlich bessere, "data-driven" Entscheidungen treffen.

LEVERTON Platform - End to End from LEVERTON on Vimeo.

Mit Hilfe dieser disruptiven Technologie arbeitet LEVERTON daran, das Management von Dokumenten in der Immobilienindustrie grundlegend zu revolutionieren. "Es gibt Schatzkammern voller Daten, die Ihre Projekte optimieren und somit deren Wert für Investoren und Kunden steigern können. Mithilfe der KI-Technologie wird die Extraktion relevanter Kerndaten beschleunigt, wodurch alle Aspekte der Projektentwicklung - von der Planung, über das Management bis hin zur Interpretation der Daten - unterstützt werden", so Abhinav Somani, CEO Leverton.

Text:

  • B. Langer/ Exporo
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