Kartellschadensersatzklagen haben bereits stark zugenommen und werden – nicht zuletzt in Folge der EU‑Kartellschadensersatzrichtlinie – in den kommenden Jahren noch weiter an Bedeutung gewinnen.
Doch eine Herausforderung bleibt und gewinnt sogar noch an Relevanz: die Ermittlung, Berechnung und der Nachweis des entstandenen Schadens. Denn erfahrungsgemäß bilden die Gewinnung und beweissichere Darlegung von Informationen aus großen Mengen schadensbegründender Daten und Dokumente nach wie vor eine große Hürde für notwendige Substantiierung der Schadenersatzklagen.
So ist es für Geschädigte sowie auch Rechtsanwälte und Gutachter oftmals ein weiter Weg bis zur Extraktion der erforderlichen Daten. Darüber hinaus bieten Lücken in den Datengrundlagen regelmäßig Ansatzpunkte für die Abwehrseite.
Vielfach erfolgt die Auseinandersetzung mit den Inhalten der Schadensdokumentation zu spät oder nicht tiefgehend genug. So fehlen den oben genannten Beteiligten und gegebenenfalls auch den Prozessfinanzierern am Beginn eines neuen Schadensersatzverfahrens häufig die Grundlagen für eine Einschätzung, welches Schadenspotenzial in den einzelnen Einkäufen und Belegen steckt. Dieses macht die Bewertung von Chancen, Risiken und ökonomischen Parametern schwierig und verzögert unnötig die Entscheidungsprozesse, was wiederum Zufriedenheit und Engagement der Beteiligten gefährdet.
Erfolgsbaustein Dokumenten Quick Check
Mit einem kompakten Document Quick Check sind bereits eine erste Einschätzung über die Beschaffenheit der Dokumente, die Verteilung der Lieferanten, Dokumente, Seiten oder gar erste inhaltliche Aussage zu einzelnen Bestandteilen der Rechnungen/Belege möglich. Mittels zügig trainierter KI-Modelle und weiterer Werkzeuge können Aussagen über Mengengerüste, Qualität der Belege (optisch, inhaltlich), Komplexität der Layouts (Long Tail/Fragmentierung), Relevanz der Belege (Belegarten), Konsistenz der Datenquellen sowie eventuell fehlende Unterlagen getroffen werden.
Je nach Umfang des Vorhabens kann es auch erforderlich werden, in einem Proof of Concept einen kleinen Teil der Unterlagen mit dem geeigneten Datenmodell zu verarbeiten. Dieses kann dann die Grundlage für die massenhafte Auswertung und dedizierte Datenextraktion zu einem verbindlich definierten Aufwand bilden. Auch die Dauer für die Durchführung eines derartigen Projektes lässt sich auf diesen Grundlagen sehr genau bestimmen.
Mit unserer Erfahrung und KI-basierten IDP Plattform bieten wir durch Dokument Quick Checks, Partnern und Kunden eine schnelle, kostengünstige und pragmatische Lösung, um die Beteiligten sehr früh in dem jeweiligen Prozess mit den benötigten Informationen zu versorgen und so zu einem grundlegenden Verständnis des konkreten Schadensersatzfalles zu führen.
Wesentliche Mehrwerte für eine zügige und ergiebige Umsetzung sind z.B. die automatisierte Erkennung und Gruppierung von Layouts, die Trennung von Stapeln in Einzeldokumente, die Klassifizierung von Belegarten und die Erkennung der gesuchten Informationen durch zügiges und effizientes Training der KI Bausteine.
Mit Hilfe dieser Informationen können alle Beteiligten das Gesamtvorhaben gut planen und über die Durchführbarkeit und Erfolgsaussichten befinden. Darüber hinaus kann hierdurch auch eine frühzeitige Auswahl der relevanten Dokumente und Daten und damit eine Reduzierung des zu verarbeitenden Volumens erfolgen.
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Fazit: Weniger Aufwand, mehr Geschwindigkeit + Qualität
Nutzen Sie unsere – auf Basis vieler unterstützter Kartellverfahren – gereifte Technologie und unser Know-How, um sich die Arbeit zu erleichtern und die Transparenz in Ihren Gesamtverfahren zu erhöhen. Damit versetzen Sie sich in die Lage, frühzeitig potenzielle Risiken zu erkennen und die Abstimmung mit allen Prozessbeteiligten von Beginn an auf ein solides und effizientes Abstimmungsniveau zu bringen.
Lesen Sie ergänzend im ersten Teil unserer Artikelserie, welche weiteren Erfolgsbausteine die Geltendmachung von Schadensersatzansprüchen in kartellrechtlichen Verfahren zielgerichtet unterstützen. Im zweiten Teil haben wir die einzelnen Bestandteile der KI-basierten Dokumentenverarbeitung beleuchtet.
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*Das Whitepaper ist in deutscher Sprache verfasst.
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