# Wichtigste Anwendungsbereiche von Legal AI

> Hinweis: Dieser Artikel ist nur einer von mehr als 60 Abschnitten aus unserem vollständigen Bericht: The 2024 Legal AI Retrospective - Key Lessons from the Past Year .

**Locale:** de-de  
**Author:** Alex Denne  
**Category:** Insights  
**Published:** 2024-12-18  
**Reading time:** 5 min

**Hinweis:** Dieser Artikel ist nur einer von 60+ Abschnitten aus unserem vollständigen Bericht mit dem Titel: [The 2024 Legal AI Retrospective - Key Lessons from the Past Year](https://www.genieai.co/blog/legal-ai). Bitte laden Sie den vollständigen Bericht herunter, um Quellenangaben zu überprüfen.

**Wichtige Anwendungsbereiche**

**Dokumentenprüfung**

KI-gestützte Tools zur Dokumentenprüfung können im Vergleich zu menschlichen Prüfern täglich ein weitaus größeres Dokumentenvolumen sichten und analysieren, was den Prüfungsprozess erheblich beschleunigt. KI-Software hat das Potenzial, den Gesamtaufwand an Stunden, den Fachleute für die Dokumentenprüfung aufwenden, um bis zu 40 % zu reduzieren.[12] Der globale E-Discovery-Markt (kein Schwerpunkt dieses Whitepapers, aber relevant für die Dokumentenprüfung) soll bis 2027 einen Wert von 17,1 Milliarden US-Dollar erreichen, wobei KI eine wesentliche Rolle bei diesem Wachstum spielt.[13]

**Rechtsrecherche und Analytik**

KI-gestützte Rechtsrecherche-Plattformen können den Rechercheaufwand im Vergleich zu herkömmlichen Methoden um bis zu 70 % reduzieren.[14]

**Vertragsanalyse und -management**

76 % der Befragten einer Umfrage aus dem Jahr 2023 nutzen bereits Contract-Management-Software.[15]

**Regulatorische Compliance und Risikomanagement**

Machine-Learning-Algorithmen können im Vergleich zu Menschen effektiver "falsch positive" Ergebnisse reduzieren, verdächtiges Verhalten erkennen und Elemente innerhalb einer Transaktion nach ihrem Risikograd klassifizieren.[16] KI und Machine Learning können die Wirksamkeit von Anti Money Laundering (AML)-Systemen verbessern, indem sie die Genauigkeit bei der Erkennung verdächtiger Transaktionen steigern und falsch positive Ergebnisse reduzieren.[17] 60 % der Finanzinstitute setzen KI bereits für das Risikomanagement ein.[18]

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