Eine Fallchronologie ist ein datierter, mit Quellenangaben versehener Index der Ereignisse und Dokumente, die für einen Fall von Bedeutung sind. Jeder Eintrag ist dabei mit dem zugrunde liegenden Discovery-Dokument und dem jeweiligen Bates-Bereich verknüpft. Dies bietet Anwaltsteams eine durchsuchbare Zeitleiste der Beweise, ohne Datumsangaben, Dokumente und Referenzen aus der gesamten Produktion manuell rekonstruieren zu müssen.
Wichtigste Erkenntnisse:
- Eine Fallchronologie verwandelt Discovery-Dokumente in eine datierte, durchsuchbare Zeitleiste, in der jeder Eintrag mit seiner Quelle verknüpft ist.
- Bates-Stempelung und der Aufbau von Chronologien sind unterschiedliche Aufgaben. Parseur wendet keine Bates-Nummern an, kann jedoch Informationen aus Dokumenten extrahieren, die bereits gestempelt wurden.
- Eine nützliche Chronologie kann Bates-Bereiche, Dokumentendaten, Dokumententypen, Verwahrer (Custodians), Empfänger, Zusammenfassungen, Privilege-Markierungen und Links zu den Quell-PDFs enthalten.
- Die Vision AI von Parseur kann diese Felder aus PDFs, Scans, E-Mails und anderen Dokumenten extrahieren und die strukturierten Daten an Tabellenkalkulationen oder nachgelagerte Workflows senden.
- KI kann das repetitive Lesen und die Dateneingabe übernehmen, aber Relevanz, Geheimhaltungsschutz (Privilege) und rechtliche Bedeutung erfordern weiterhin eine menschliche Überprüfung.
Was eine Fallchronologie ist und was sie enthält
Eine Fallchronologie ist eine chronologische Aufzeichnung der Ereignisse, die für einen Fall wichtig sind, geordnet nach Datum und gestützt durch die zugrunde liegenden Discovery-Dokumente. Sie bietet Anwälten und Rechtsteams eine Zeitleiste, die sie schnell überfliegen können, anstatt Datumsangaben, Personen, Handlungen und unterstützende Beweise über Hunderte oder Tausende von Seiten hinweg mühsam zusammenzusetzen.
Der Bedarf ist hochaktuell: In einer Umfrage von Nextpoint aus dem Jahr 2026 unter 101 Rechtsexperten wurden die Befragten gebeten, die größten Discovery-Herausforderungen ihrer Kanzlei zu nennen. Dokumentenmanagement, -prüfung und -reduzierung führten mit 58 %, gefolgt von der Datensammlung mit 34 %, der Zusammenarbeit mit Mandanten bei der Sammlung mit 31 % sowie der Erstellung von Chronologien und Zeitleisten mit 28 %.
Eine typische Fallchronologie-Tabelle umfasst:
| Feld | Was erfasst werden soll |
|---|---|
| Datum | Wann das Ereignis stattfand |
| Ereignis | Was passiert ist, klar und sachlich formuliert |
| Beteiligte Personen | Die Parteien, Zeugen, Mitarbeiter oder andere relevante Personen |
| Dokument | Das Discovery-Dokument, das das Ereignis belegt |
| Seite / Bates-Nummer | Wo die unterstützende Information erscheint |
| Quelle | E-Mail, Vertrag, Krankenakte, Bericht, Foto, Beweisstück für eine Zeugenaussage usw. |
| Notizen | Kontext, Unstimmigkeiten, Folgefragen oder andere nützliche Details |
Die Chronologie ist nicht dasselbe wie ein Privilege Log oder die Zusammenfassung einer Zeugenaussage (Deposition Summary).
Ein Privilege Log (Geheimhaltungsprotokoll) erfasst Dokumente oder Teile von Dokumenten, die aufgrund des Anwaltsgeheimnisses, des Arbeitsproduktschutzes oder eines anderen geltenden Schutzes von der Vorlagepflicht ausgenommen sind. Sein Zweck ist es, das zurückgehaltene Material zu identifizieren und genügend Informationen bereitzustellen, um den geltend gemachten Schutz zu bewerten. Es handelt sich um ein Discovery-Management-Protokoll, nicht um eine Zeitleiste von Ereignissen.
Eine Zusammenfassung einer Zeugenaussage ordnet das, was ein Zeuge während einer Aussage gesagt hat. Sie kann wichtige Aussagen, Geständnisse, umstrittene Tatsachen und relevante Transkriptseiten enthalten. Im Gegensatz zu einer Chronologie konzentriert sie sich auf die Aussage, nicht unbedingt auf den Ablauf der Ereignisse im zugrunde liegenden Fall.
Eine Fallchronologie kann Informationen aus beiden ziehen. Eine Zeugenaussage kann belegen, dass etwas an einem bestimmten Datum passiert ist, während eine E-Mail, eine Rechnung, ein Bericht oder ein Vertrag die dokumentarische Unterstützung liefert. Die Chronologie führt diese Teile in einer einzigen Zeitleiste zusammen.
Auch in der dokumentenlastigen Arbeit haben Anwaltsteams zunehmend auf KI gesetzt. Der Generative AI in Professional Services Report 2025 von Thomson Reuters ergab, dass unter den Rechtsexperten, die bereits KI-Tools verwenden, die Dokumentenprüfung mit 77 % die häufigste Anwendung war, gefolgt von der Dokumentenzusammenfassung mit 74 %. Dabei ist die Basis beachtenswert: Die aktive Nutzung generativer KI bei Rechtsorganisationen lag zu diesem Zeitpunkt bei 26 %. Diese Zahlen beschreiben also, wie Early Adopter die Technologie nutzen, und nicht, wie verbreitet sie in der gesamten Branche ist.
Die genauen Spalten variieren je nach Fall, aber das grundlegende Ziel bleibt dasselbe: Verstreute Discovery-Dokumente in eine Zeitleiste zu verwandeln, die ein Anwaltsteam durchsuchen, verifizieren und nutzen kann.
Was ist eine Bates-Nummer?
Eine Bates-Nummer ist eine eindeutige fortlaufende Kennung, die auf jede Seite oder jedes Dokument in einem juristischen Produktionssatz gestempelt wird. Sie hat typischerweise die Form eines alphanumerischen Präfixes gefolgt von einer mit Nullen aufgefüllten Zahl, wie z. B. ABC000001, ABC000002 und so weiter.
Der Name stammt von der Bates Manufacturing Company, die ab 1891 den "Bates-Nummerierer" herstellte: einen mechanischen Handstempel, der seinen Zähler mit jedem Abdruck automatisch weiterschaltete. Vor dem digitalen Dokumentenmanagement nutzten Anwaltsteams diese Geräte, um nachverfolgbare, eindeutige Referenzen über große Mengen an Papier hinweg zu erstellen.
Auch heute noch ist die Bates-Nummerierung die Standardmethode zur Identifizierung und Nachverfolgung von Seiten in Discovery-Produktionen. Wenn Anwaltsteams von einem "Bates-Bereich" sprechen, meinen sie die Spanne von der ersten gestempelten Seite eines Dokuments (ABC000001) bis zu seiner letzten (ABC000004). Dieser Bereich ermöglicht es jeder Partei, die spezifischen Seiten zu finden, die ein Ereignis in der Chronologie unterstützen, ohne den gesamten Produktionssatz erneut öffnen zu müssen.
Tools wie Adobe Acrobat, Relativity und Everlaw übernehmen die eigentliche Stempelung. Sobald Dokumente gestempelt sind, kann Parseur diese Nummern von den Seiten ablesen und sie als strukturierte Felder in eine Fallchronologie oder einen Discovery-Index aufnehmen.
Warum die manuelle Erstellung so lange dauert
Die manuelle Erstellung einer Fallchronologie macht die Dokumentenprüfung zu einem reinen Dateneingabeprojekt. Jemand muss die Discovery-Dateien öffnen, die relevanten Datumsangaben und Ereignisse finden, die Bates-Nummern erfassen, eine nützliche Beschreibung schreiben und dann die Tabelle im Zuge der fortschreitenden Prüfung konsistent halten.
Paralegals (Rechtsanwaltsfachangestellte) beschreiben diesen Workflow regelmäßig in Fachforen. In einem Thread fragte ein Paralegal, der mit 14.000 Seiten offenlegungspflichtiger Dokumente zu tun hatte, nach Möglichkeiten, den Prozess effizienter zu gestalten, da er jedes Dokument, sein Datum und seine Bates-Nummer in chronologischer Reihenfolge erfassen musste. Eine Antwort beschrieb das übliche Setup als Word- oder Excel-Tabelle mit Spalten für Datum, Bates-Nummer, Dokumententyp oder Quelle sowie Beschreibung.
Das klingt einfach, bis man es mit Tausenden von Seiten multipliziert.
Die Tabelle ist nicht das Problem
Excel oder Word kommen mit der endgültigen Tabelle problemlos zurecht. Der langwierige Teil besteht darin, verlässliche Informationen in sie hineinzubekommen.
Ein typischer manueller Workflow sieht ungefähr so aus:
- Ein Discovery-Dokument öffnen.
- Nach Datumsangaben, Namen und relevanten Ereignissen suchen oder scannen.
- Den Bates-Bereich des Dokuments identifizieren.
- Genügend umgebenden Kontext lesen, um zu verstehen, was passiert ist.
- Eine präzise Beschreibung verfassen.
- Die Zeile in Excel oder einer Word-Tabelle hinzufügen.
- Für das nächste Dokument wiederholen.
- Zurückgehen und fehlerhafte Datumsangaben, doppelte Einträge, fehlende Bates-Nummern oder inkonsistente Beschreibungen korrigieren.
Die Tools mögen sich ändern, aber der Mensch muss nach wie vor das Lesen und die Bewertung übernehmen.
Die Schätzungen zur Durchsatzrate von Praktikern variieren stark. In einer Diskussion über die Discovery-Indizierung schätzte ein Paralegal, der einen Index mit Feldern für Bates-Nummer, Datum, Absender und Empfänger, Beschreibung, Dokumententyp, Notizen und Hot Documents (besonders relevante Dokumente) pflegt, bei zügigem Arbeiten 500 Dokumente in 8 Stunden, während andere in derselben Diskussion eher 300 bis 400 Dokumente als realistisches Tempo angaben. Dies sind individuelle Schätzungen anstelle gemessener Benchmarks, und sie hängen stark von der Länge der Dokumente, deren Qualität und dem Kontext ab, den jeder Eintrag erfordert. Das entscheidende Signal ist nicht die genaue Zahl, sondern die Größenordnung: Diese Arbeit wird in Stunden pro ein paar hundert Dokumente gemessen und skaliert linear mit der Produktion.
Word-Tabellen, Excel und Strg+F lösen das Problem nur teilweise
Anwaltsteams haben viele Möglichkeiten, den manuellen Prozess weniger schmerzhaft zu gestalten.
Einige nutzen Word-Tabellen. Andere verwenden Excel, um nach Datum, Bates-Nummer, Dokumententyp oder Notizen zu sortieren und zu filtern. Ein Paralegal beschrieb die Verwendung von Excel zur Verfolgung von Discovery-Material und empfahl Felder wie Bates-Bereich, Datum, Dokumententyp, Eltern- oder Kind-Beziehung, Absender, Empfänger, Betreff und Notizen. Makros können ebenfalls einen Teil der sich wiederholenden Arbeit abnehmen.
Und ja, Strg+F hilft enorm. Es kann einen Namen, ein Datum, eine Phrase oder ein Schlüsselwort in einem durchsuchbaren Dokument viel schneller finden als jedes Wort zu lesen.
Aber eine Phrase zu finden ist nicht dasselbe wie eine Chronologie aufzubauen.
Die Person, die die Prüfung durchführt, muss immer noch entscheiden, ob der Treffer ein bedeutsames Ereignis darstellt, sein Datum bestimmen, den umgebenden Kontext verstehen, ihn mit dem korrekten Bates-Bereich verknüpfen und ihn in eine brauchbare Chronologie-Zeile verwandeln.
Diese Unterscheidung wird umso wichtiger, je größer die Dokumentenmenge wird. Eine Tabellenkalkulation kann Tausende von Zeilen organisieren. Sie kann jedoch nicht die Dokumente lesen und entscheiden, welche Fakten in diese Zeilen gehören.
Das Ergebnis ist ein Workflow, der von außen automatisiert aussieht, weil das Endprodukt eine Excel-Datei ist. In Wirklichkeit fand der Großteil der Arbeit zwischen der PDF-Datei und der ersten Zelle statt.
Das ist der Teil, den es sich zu automatisieren lohnt.
Bates-Stempelung vs. Bates-Indizierung - Wo Parseur ins Spiel kommt
Bates-Stempelung und Bates-Indizierung sind zwei verschiedene Aufgaben. Parseur versieht Dokumente nicht mit Bates-Nummern. Die Bates-Stempelung ist der Prozess, bei dem Seiten oder Dokumenten in einem juristischen Produktionssatz eine eindeutige Kennung, meist eine fortlaufende Nummer oder ein alphanumerischer Code, zugewiesen wird. Tools wie Adobe Acrobat, Relativity, Everlaw und andere Legal-Discovery-Plattformen können die Bates-Nummerierung und damit verbundene Produktions-Workflows handhaben.
Die Bates-Indizierung erfolgt erst danach. Sobald die Dokumente gestempelt sind, muss ein Anwaltsteam die Informationen darüber möglicherweise in einem durchsuchbaren Index oder einer Fallchronologie organisieren.
Dieser Unterschied ist wichtig, wenn Sie eine Fallchronologie aus Discovery-Dokumenten erstellen.
Parseur entscheidet nicht, dass Seite 1 zu ABC000001 und Seite 2 zu ABC000002 werden soll. Es kommt nachdem die Dokumente vorbereitet und gestempelt wurden zum Einsatz.
Das verbleibende Problem ist oft viel repetitiver:
Dokument öffnen → lesen → relevantes Ereignis identifizieren → Datum finden → Bates-Nummer erfassen → Beschreibung schreiben → Zeile zur Tabelle hinzufügen.
Wenn Sie Hunderte oder Tausende von Seiten haben, bedeutet das, dass Sie im Grunde genommen denselben Dokumenten-Lese- und Dateneingabeprozess Hunderte oder Tausende Male wiederholen.
Hier kann das Document-Parsing helfen.
Parseur kann die Discovery-Dokumente, die Sie bereits vorbereitet haben, aufnehmen und die gewünschten Informationen in strukturierte Felder extrahieren. Je nach den Dokumenten und dem Workflow kann dies Folgendes umfassen:
- Ereignisdaten
- Namen der beteiligten Personen
- Dokumententypen
- Beschreibungen oder relevanter Text
- Bates-Nummern, die bereits im Dokument vorhanden sind
- Andere Felder, die für die Chronologie benötigt werden
Die extrahierten Daten können dann an eine Tabellenkalkulation, eine Datenbank, eine API oder einen Automatisierungs-Workflow gesendet werden, anstatt sie manuell in jede Zeile zu kopieren.
Die wichtige Grenze ist einfach: Parseur ist kein Ersatz für eine Bates-Stempelungs-Software. Es automatisiert die Arbeit, die nach dem Stempeln erfolgen kann: das Lesen von Dokumenten und das Umwandeln der darin enthaltenen Informationen in strukturierte Daten.
Das macht es nützlich für die Frage, die oft unmittelbar nach der Bates-Stempelung aufkommt: Wie mache ich aus diesem Stapel gestempelter Discovery-Dokumente einen nutzbaren Index oder eine Chronologie?
Das Feldschema
Ein nützlicher Discovery-Dokumentenindex sollte genügend Informationen erfassen, um jedes Dokument zu identifizieren, zu sortieren, zu überprüfen und nachzuverfolgen, ohne den gesamten Produktionssatz erneut öffnen zu müssen.
Diese Felder stammen aus dem Dokument selbst und sind das, was eine Extraktions-Engine liest:
| Feld | Was es erfasst |
|---|---|
| Bates-Anfang | Die erste Bates-Nummer, die dem Dokument zugewiesen wurde |
| Bates-Ende | Die letzte Bates-Nummer, die dem Dokument zugewiesen wurde |
| Dokumentendatum | Das auf dem Dokument angegebene oder ihm zugeordnete Datum |
| Eingangsdatum | Wann das Dokument empfangen wurde, sofern diese Information verfügbar ist |
| Dokumententyp | E-Mail, Vertrag, Rechnung, Bericht, Brief, Fotografie, Tabelle und so weiter |
| Autor oder Verwahrer | Die Person, die das Dokument erstellt hat, oder die Person, die für dessen Aufbewahrung zuständig ist |
| Empfänger | Die Person oder Personen, an die das Dokument gesendet oder adressiert wurde |
| Einzeilige Zusammenfassung | Eine prägnante Beschreibung dessen, was das Dokument enthält oder warum es wichtig ist |
| Geheimhaltungsstufe (Privilege Designation) | Jede Privilege-Markierung, die während der Prüfung bereits auf das Dokument angewendet wurde |
Diese Felder beschreiben die Datei und nicht ihren Inhalt, und Parseur erfasst sie über Metadatenfelder anstatt über KI-Extraktion:
| Feld | Was es erfasst |
|---|---|
| Seitenanzahl | Anzahl der Seiten im Dokument |
| Produktionsvolumen | Der Produktionssatz, das Volumen oder eine andere Gruppierung, zu der das Dokument gehört |
| Link zur Quell-PDF | Ein direkter Pfad oder Link zurück zum Originaldokument |
Die Unterscheidung ist in der Praxis wichtig. Eine KI-Engine nach einer Seitenanzahl oder einem Link zur Quelldatei zu fragen, bedeutet, sie nach Informationen zu fragen, die nicht auf der Seite stehen. Diese Werte stammen aus den Metadaten des Dokuments, und wenn man sie als Extraktionsfelder behandelt, erhält man oft Zeilen, die zwar vollständig aussehen, es aber nicht sind.
Dem Feld für die Geheimhaltungsstufe (Privilege) gebührt besondere Aufmerksamkeit. Es erfasst eine Zuweisung, die ein Prüfer bereits vorgenommen hat. Die Extraktions-Engine trifft diese Entscheidung nicht, und Sie sollten sie auch niemals als solche behandeln.
Die Felder Bates-Anfang und Bates-Ende verankern die Zeile in der Produktion selbst. Die Metadatenfelder machen den Index durchsuchbar und sortierbar. Die einzeilige Zusammenfassung gibt einem Prüfer genügend Kontext, um zu entscheiden, ob das Dokument einen genaueren Blick verdient.
Der Link zur Quell-PDF ist besonders nützlich. Ein Index sollte es einfacher machen, die zugrunde liegenden Beweise zu finden, und keinen weiteren Ort schaffen, an dem die Beweise von ihrem Kontext getrennt werden.
Nicht jeder Dokumentensatz enthält jedes Feld. Ein Eingangsdatum ist beispielsweise in der Produktion möglicherweise nicht vorhanden, und ein Verwahrer (Custodian) kann unbekannt sein. Das Schema ist ein Ausgangspunkt, keine Vorgabe, Metadaten herzustellen, die die Dokumente nicht enthalten.
Das Wichtigste ist Konsistenz. Wenn jedes Dokument zu einer Zeile mit denselben Feldern wird, die resultierende Tabelle kann nach Datum sortiert, nach Dokumententyp oder Verwahrer gefiltert, nach Bates-Bereich durchsucht und wieder mit dem Quelldokument verknüpft werden.
Genau hier wird Automatisierung nützlich: Das Schema ist fest, die Dokumente jedoch nicht. PDFs, E-Mails, Scans, Tabellen und Berichte präsentieren ihre Informationen alle unterschiedlich. Die Arbeit besteht darin, dieselben nützlichen Felder aus jedem einzelnen zu extrahieren und sie in dieselbe Struktur zu bringen.
Wie man sie mit Parseur erstellt
Sobald Sie das Feldschema definiert haben, ist der Workflow unkompliziert. Parseur nutzt seine Vision AI-Funktionen, um die Dokumente zu lesen, die benötigten Informationen zu identifizieren und sie als strukturierte Daten zurückzugeben.
1. Laden Sie Ihre Discovery-Dokumente hoch
Laden Sie die Discovery-Dokumente hoch, die Parseur verarbeiten soll. Parseur kann PDFs lesen, einschließlich gescannter Dokumente und bildbasierter Dateien, und die von Ihnen definierten Felder extrahieren.
Bewahren Sie Dokumente aus derselben Produktion oder demselben Workflow nach Möglichkeit zusammen auf. Dies hilft, eine konsistente Struktur aufrechtzuerhalten, während Parseur die Dateien verarbeitet und die extrahierten Daten zurückgibt.
2. Lassen Sie Vision AI die Felder extrahieren
Vision AI liest jedes Dokument und gibt die auf der Seite geschriebenen Felder zurück:
- Bates-Anfang und Bates-Ende
- Dokumentendatum
- Eingangsdatum
- Dokumententyp
- Autor oder Verwahrer
- Empfänger
- Einzeilige Zusammenfassung
- Jede Privilege-Markierung, die bereits auf dem Dokument vermerkt ist
Seitenanzahl, Produktionsvolumen und der Link zurück zur Quelldatei stammen aus Metadatenfeldern statt von der KI-Engine, da keine dieser Informationen im Inhalt des Dokuments erscheint.
Der wichtigste Punkt ist, dass Sie das System nicht bitten, alles zu extrahieren. Sie definieren die Informationen, die Ihre Chronologie tatsächlich benötigt, und verwandeln diese Felder in strukturierte Daten.
Dies ist besonders nützlich, wenn das Ausgangsmaterial PDFs, gescannte Dokumente, E-Mails und andere Formate umfasst. Das Layout kann von einem Dokument zum nächsten wechseln, ohne dass Sie die Tabellenstruktur manuell neu aufbauen müssen.
3. Überprüfen Sie die extrahierten Daten
Automatisierung bedeutet nicht, auf die Überprüfung zu verzichten.
Prüfen Sie die extrahierten Ergebnisse, insbesondere Datumsangaben, Bates-Bereiche, Namen, Zusammenfassungen und alle Felder, bei denen das Quelldokument schwer zu lesen ist. Korrigieren Sie alles, was Aufmerksamkeit erfordert, bevor Sie die Daten weiterleiten.
Das Ziel besteht darin, die extrahierten Daten zu überprüfen, anstatt jede Zeile manuell aus den Originaldokumenten abzutippen.
4. Exportieren Sie die Chronologie
Sobald die Daten korrekt aussehen, senden Sie sie an das Ziel, das Ihr Workflow verwendet.
Sie können die strukturierten Ergebnisse in eine Tabellenkalkulation exportieren oder Parseur über Integrationen, APIs, Webhooks oder Automatisierungsplattformen mit anderen Tools verbinden.
Von dort aus können Sie die Chronologie nach Dokumentendatum sortieren, nach Dokumententyp oder Verwahrer filtern, nach Bates-Nummer suchen und jede Zeile wieder mit der zugrunde liegenden Quelle verknüpfen.
Das Ergebnis ist dieselbe strukturierte Chronologie, die Sie manuell erstellen würden, jedoch automatisiert Parseur den sich wiederholenden Schritt zwischen Discovery-Dokumenten und Tabellenzeilen.
Wie es mit der Tabelle weitergeht
Eine Fallchronologie muss nicht als Excel-Datei im Download-Ordner von jemandem enden. Sobald Parseur Discovery-Dokumente in strukturierte Zeilen verwandelt, können diese Zeilen in die Tools einfließen, die Ihr Anwaltsteam bereits nutzt.
Für einen unkomplizierten Workflow senden Sie die Ergebnisse direkt an Google Sheets oder Microsoft Excel. Parseur verfügt für beide über native Integrationen, sodass die Chronologie zu einer Live-Tabelle werden kann und nicht nur ein einmaliger Export bleibt.
Wenn die Tabellenkalkulation nur ein Schritt in einem größeren Prozess ist, verwenden Sie eine Automatisierungsplattform:
- Zapier kann analysierte Felder von Parseur übernehmen und an Tausende von verbundenen Anwendungen senden, darunter Tabellenkalkulationen und andere Business-Tools.
- Make ist nützlich, wenn der Workflow Verzweigungen, Datentransformationen oder mehrere Ziele erfordert. Parseur sendet die extrahierten Daten an Make, das das Routing übernimmt.
- Power Automate eignet sich für Teams, die bereits im Microsoft-Ökosystem arbeiten, und kann extrahierte Daten in Excel, SharePoint, Dynamics und andere verbundene Anwendungen leiten.
- APIs oder Webhooks sind sinnvoller, wenn das Ziel ein Fallmanagementsystem, eine interne Datenbank oder eine benutzerdefinierte Anwendung ohne vorgefertigte Integration ist. Parseur kann die extrahierten Felder als strukturiertes JSON an einen von Ihnen kontrollierten Endpunkt senden.
Die Wahl hängt davon ab, was passieren soll, nachdem die Chronologie erstellt wurde. Ein einfacher Fall benötigt möglicherweise nicht mehr als ein Google Sheet. Eine größere Rechtsabteilung möchte vielleicht, dass dieselben extrahierten Daten in ein Fallmanagementsystem geleitet, in einer internen Datenbank gespeichert oder verwendet werden, um einen weiteren Workflow auszulösen.
Der nützliche Teil besteht darin, dass der Schritt des Dokumentenlesens nicht mit einer manuellen Tabelleneingabe enden muss. Parseur extrahiert die Felder einmal, und die strukturierten Daten können automatisch weiter durch den Workflow fließen.
Vor dem Hochladen - Vertraulichkeit und Aufbewahrung
Discovery-Dokumente sind keine gewöhnlichen Geschäftsdateien. Ein Produktionssatz kann privilegiertes Material, Informationen, die unter eine Schutzanordnung fallen, Geschäftsgeheimnisse, Krankenakten oder persönliche Daten von Personen enthalten, die keine Parteien im Fall sind. Bevor etwas davon an einen Drittanbieterdienst geht, lauten die Schlüsselfragen: Wo wird es gespeichert, wie lange und wer kann darauf zugreifen?
Bei Parseur sind die relevanten Kontrollen:
Aufbewahrung. Die Aufbewahrungsfrist ist je nach Plan von einem Tag bis unbegrenzt konfigurierbar und wird pro Postfach festgelegt. Für Discovery-Arbeiten ist ein kurzes Aufbewahrungsfenster in der Regel die richtige Standardeinstellung: Parseur liest die Dokumente und übergibt die strukturierten Daten an Ihre Tabellenkalkulation oder Ihr Fallmanagementsystem, sodass die Quelldateien danach selten in der Parsing-Ebene verbleiben müssen.
Hosting und Compliance. Parseur bietet EU-Hosting an und veröffentlicht seine Sicherheitskontrollen, Unterauftragsverarbeiter und Compliance-Aufstellung über sein Trust Center. Ein Auftragsverarbeitungsvertrag (Data Processing Agreement) ist verfügbar und gilt automatisch bei der Anmeldung.
Zugang. Postfächer können so eingegrenzt werden, dass nur die Personen, die an einem bestimmten Fall arbeiten, die darin enthaltenen Dokumente sehen können.
Wofür weiterhin ein Mensch benötigt wird
Die Automatisierung der Dokumentenaufnahme bedeutet nicht, die juristische Beurteilung zu automatisieren. Parseur kann Discovery-Dokumente lesen und die Informationen in strukturierte Felder umwandeln, aber ein Anwalt oder ein qualifizierter Rechtsexperte muss weiterhin entscheiden, was die Informationen bedeuten und was damit zu tun ist.
Diese Unterscheidung ist in drei Bereichen besonders wichtig.
Entscheidungen über Geheimhaltungsrechte (Privilege Calls). Eine Privilege-Markierung kann helfen, Dokumente für die Überprüfung zu organisieren, aber Parseur sollte nicht als Entscheidungsträger darüber behandelt werden, ob das Anwaltsgeheimnis, der Arbeitsproduktschutz oder ein anderer rechtlicher Schutz anwendbar ist. Dies sind juristische Feststellungen, die einer menschlichen Überprüfung bedürfen.
Relevanz. Ein Dokument kann das richtige Datum, die richtigen Namen und Schlüsselwörter enthalten und dennoch für die zu untersuchende Angelegenheit irrelevant sein. Umgekehrt kann ein Dokument, das routinemäßig aussieht, wichtig werden, wenn es im Zusammenhang mit anderen Beweisen betrachtet wird. Die automatisierte Extraktion kann Informationen ans Licht bringen. Sie kann deren rechtliche Bedeutung jedoch nicht zuverlässig bestimmen.
Juristische Beurteilung. Eine Chronologie ist letztlich ein Arbeitswerkzeug für Anwälte und Rechtsteams. Die Entscheidung, welche Ereignisse von Bedeutung sind, wie widersprüchliche Beweise zu interpretieren sind, ob eine Aussage signifikant ist oder welche zusätzliche Discovery erforderlich ist, erfordert Kontext und professionelles Urteilsvermögen.
Betrachten Sie Vision AI als Assistenten für die Dateneingabe und das Dokumentenlesen, nicht als Ersatz für eine juristische Überprüfung. Es kann dem Team die repetitive Arbeit des Findens und Strukturierens von Informationen abnehmen und gleichzeitig die Entscheidungen, die juristisches Fachwissen erfordern, den Personen überlassen, die dafür verantwortlich sind.
Aus diesem Grund gehört auch ein Überprüfungsschritt in den Workflow. Automatisieren Sie die Extraktion. Überlassen Sie die Beurteilung dem Menschen.
Dieser Artikel beschreibt einen Workflow zur Dokumentenverarbeitung und stellt keine Rechtsberatung dar. Qualifizierte Rechtsexperten, die an dem Fall arbeiten, treffen Entscheidungen über Geheimhaltungsschutz, Relevanz, Produktionsverpflichtungen und den Umgang mit Discovery-Material.
Zuletzt aktualisiert am
