Schnellere Due Diligence mit Klausel-Matrix
Wer schon einmal eine Due Diligence oder einen grösseren Datenraum-Review begleitet hat, kennt das Muster: Hunderte Dokumente, knappe Fristen – und am Ende entscheidet oft nicht „wie viel“ man gelesen hat, sondern wie schnell man die kritischen Punkte identifiziert, vergleicht und sauber dokumentiert.
Genau hier setzt der CASUS AI Data Room an: Er hilft dir, zentrale Klauseln über viele Dokumente hinweg zu extrahieren, Abweichungen sichtbar zu machen und gleichzeitig personenbezogene Daten im Datenraum zu erkennen.
Warum AI Data Rooms gerade jetzt relevant sind
Datenräume sind längst nicht mehr nur ein M&A-Thema. Auch bei Vendor-Onboarding, Outsourcing, IP-Transfers, Joint Ventures oder grösseren Rahmenverträgen entstehen heute datenraumähnliche Situationen: viele Dokumente, viele Varianten, viele Risiken.
Der Engpass ist dabei selten fehlendes Fachwissen – sondern Zeit und Konsistenz:
Wo sind die Vertragsrisiken wirklich verteilt?
Welche Dokumente weichen vom Standard ab?
Welche Kündigungsmodelle existieren parallel?
Welche personenbezogenen Daten stecken unbemerkt im Datenraum?
Mit einem AI-gestützten Ansatz wird der Datenraum von Dokumentenablage zu einer durchsuchbaren, vergleichbaren Risiko- und Klausellandschaft.
Use Case 1: Zentrale Klauseln über viele Dokumente extrahieren und vergleichen
Der wichtigste Hebel ist meistens nicht das einzelne Dokument – sondern der Vergleich über alle Dokumente. CASUS identifiziert Schlüssel-Klauseln (z. B. Haftung, IP, SLA, Kündigung) automatisch und stellt sie strukturiert dar. So siehst du schneller, wo du genauer hinschauen musst.
Typische Outputs im Alltag:
Klausel-Matrix: zentrale Themen pro Dokument extrahiert (Haftung, IP, SLA, Kündigung etc.)
Abweichungen & Auffälligkeiten: markiert und priorisiert (z. B. Haftung ohne Cap, Kündigungsfrist > 12 Monate)
Konsistenz-Checks über den Datenraum: z. B. Vergleich von Kündigungsmodellen, Haftungslogik oder SLA-Standards über alle Files hinweg
Statt dich durch jede Version einzeln zu kämpfen, bekommst du schneller ein Bild: Welche Dokumente sind „sauber“, welche sind Ausreisser – und welche sind echte Dealbreaker?
Use Case 2: Personenbezogene Daten erkennen und DSG/DSGVO-konform teilen
Datenräume enthalten oft mehr personenbezogene Daten, als man denkt – und zwar nicht nur offensichtliche (Namen, E-Mails), sondern auch versteckte oder sensible Inhalte (z. B. HR-Daten, Ausweisnummern, Bankdaten, Gesundheitsbezüge).
CASUS unterstützt dabei, solche Daten im gesamten Datenraum zu finden und zu priorisieren, damit du Dokumente sicher weitergeben oder vorbereiten kannst.
Was dabei besonders hilft:
Identifikation personenbezogener Daten in allen Dokumenten (z. B. Namen, E-Mails, Telefonnummern, Adressen, IDs)
Priorisierung sensibler Daten (z. B. HR-/Gesundheitsdaten, Ausweis-/Bankdaten)
Sauberer Prozess für Anonymisierung: damit du im Team nachvollziehbar dokumentieren kannst, was angepasst wurde und warum
Gerade in der Schweiz (DSG) und in DACH-Konstellationen mit DSGVO-Bezug ist das nicht nur „Nice to have“, sondern oft ein echter Compliance-Blocker, wenn es zu spät auffällt.
Was sich dadurch in der Praxis verbessert
Ein AI Data Room bringt vor allem drei praktische Effekte, die du direkt spürst:
Geschwindigkeit: Du kommst schneller von „Dokumenten lesen“ zu „Risiken erkennen“.
Vergleichbarkeit: Du siehst Abweichungen über alle Dokumente – nicht nur in Einzelfällen.
Sicherheit beim Teilen: Personenbezogene Daten werden sichtbar, bevor etwas extern rausgeht.
Und ganz wichtig: Das entlastet nicht nur Legal. Auch M&A, Procurement, Compliance und Management profitieren, weil Ergebnisse strukturierter, priorisiert und kommunizierbarer werden.
Fazit
Der CASUS AI Data Room macht Datenraum-Reviews effizienter, weil er zentrale Klauseln über viele Dokumente hinweg extrahiert, vergleichbar macht und Abweichungen priorisiert. Gleichzeitig unterstützt er dabei, personenbezogene Daten zu erkennen und Inhalte DSG-/DSGVO-konform zu teilen. So wird aus „viel Material“ schneller eine klare Risikolandkarte – und aus Review-Stress ein reproduzierbarer Prozess.
FAQ
Für welche Situationen lohnt sich ein AI Data Room am meisten?
Für Due Diligence (M&A), Vendor-/Supplier-Reviews, Outsourcing, grössere Vertragsmigrationen, Rahmenverträge mit vielen Anhängen – überall dort, wo viele Dokumente konsistent geprüft und verglichen werden müssen.
Was ist der Unterschied zu normaler Volltextsuche im Datenraum?
Volltextsuche findet Worte. Ein AI Data Room extrahiert und strukturiert Klauseln nach Themen und macht Abweichungen und Risiken über mehrere Dokumente sichtbar.
Ersetzt das die juristische Prüfung einzelner Dokumente?
Nein. Es beschleunigt die Orientierung, Priorisierung und Vergleichbarkeit – die juristische Bewertung und Entscheidung bleibt bei den Jurist:innen.
Wie hilft das bei DSG/DSGVO konkret?
Indem personenbezogene (und sensible) Daten über alle Dokumente hinweg identifiziert und priorisiert werden, damit du Sharing/Anonymisierung sauber vorbereiten und dokumentieren kannst.
