Die Macht der Vorhersage – Wie Legal Judgement Prediction den Rechtsmarkt revolutioniert
Der Rechtsmarkt steht an der Schwelle einer technologischen Revolution. Künstliche Intelligenz (KI) hat bereits tiefgreifende Veränderungen in der Arbeitsweise von Anwaltskanzleien, Prozessfinanzierern und Legal-Tech-Unternehmen bewirkt – doch das wahre Potenzial von KI wird sich wohl erst noch entfalten.
Ein wichtiges Beispiel dafür ist die Fähigkeit, den Ausgang von Gerichtsverfahren mit Hilfe von KI-Modellen treffsicher vorherzusagen – wenn dies gelingt, könnte das den gesamten Rechtsmarkt nachhaltig verändern. Diese Entwicklung, bekannt als Legal Judgement Prediction (LJP), wird schon seit langem untersucht und hat große Bedeutung für die strategische Prozessführung, die Risikoanalyse und die Struktur von Mandatsbeziehungen (Überblick bei Medvedeva/McBride, 2023).
Doch welche Chancen und Herausforderungen birgt die LJP wirklich? Welche Voraussetzungen müssen erfüllt sein, damit KI-basierte Entscheidungsprognosen den Sprung von der wissenschaftlichen Theorie in die praktische Anwendung schaffen? Und welche Rolle werden Legal-Tech-Unternehmen und Prozessfinanzierer in diesem neuen Marktumfeld spielen?
Der Einfluss von KI auf den Rechtsmarkt
KI ist längst keine abstrakte Vision mehr, sondern bereits Teil des juristischen Alltags. Kanzleien, Legal Techs und Prozessfinanzierer nutzen KI-gestützte Systeme für die automatisierte Analyse von Verträgen, die Durchführung juristischer Recherchen und die Unterstützung bei der Strukturierung von Schriftsätzen. Studien zeigen, dass bis zu 40 % der anwaltlichen Tätigkeit automatisiert werden könnten – insbesondere bei wiederkehrenden Aufgaben wie Vertragsprüfung, Recherche und Dokumentenanalyse.
Die Automatisierung dieser Routineaufgaben führt zu einer spürbaren Effizienzsteigerung: KI-gestützte Systeme arbeiten schneller und – so zeigen jedenfalls ganz aktuelle Studien – teils mit besseren Ergebnissen als menschliche Juristen (näher z.B. Martin/Whitehouse et al., 2024). Doch die eigentliche Revolution könnte, wie angedeutet, weit über diese Effizienzgewinne hinausgehen.
Legal Judgement Prediction – die nächste Stufe der KI-Nutzung
LJP beschreibt die Fähigkeit von KI-Modellen, gerichtliche Entscheidungen auf Basis historischer Fallkonstellationen und gerichtlicher Argumentationsmuster vorherzusagen. Hierbei werden große Mengen an Gerichtsentscheidungen und, sofern vorhanden, zugehörigen Schriftsätzen in ein KI-Modell eingespeist, das daraus Muster und Zusammenhänge ableitet. Auf dieser Grundlage erstellt die KI eine Prognose darüber, wie ein Gericht in einem ähnlichen Fall entscheiden wird.
Erste wissenschaftliche Untersuchungen auf diesem Gebiet zeigen vielversprechende Ergebnisse:
• In einer bekannten Studie wurden Entscheidungen des Europäischen Gerichtshofs für Menschenrechte (EGMR) mithilfe eines LJP-Modells analysiert. Das System erreichte eine Trefferquote von rund 79 % bei der Vorhersage des Urteilsausgangs (Aletras et al., 2016).
• In den USA konnten bei Class Actions teilweise – den menschlichen Einschätzungen überlegene – 63 % Trefferquote bei der Vorhersage erreicht werden (Semo/Bernsohn et al., 2022).
Doch trotz dieser durchaus bemerkenswerten Ergebnisse gibt es eine entscheidende Einschränkung: Die meisten LJP-Modelle basieren auf bereits gerichtlich festgestellten Sachverhalten. In der Praxis liegt der größte Mehrwert jedoch genau zu einem Zeitpunkt, an dem diese Sachverhalte noch nicht feststehen – nämlich in der Frühphase eines Verfahrens, wenn Anwälte und Prozessfinanzierer über die Erfolgsaussichten einer Klage entscheiden müssen.
Herausforderungen bei der praktischen Umsetzung
Damit LJP in der Praxis funktioniert, benötigt die KI also Zugang zu umfassenden und detaillierten Daten – nicht nur zu den Urteilen selbst, sondern auch zu den Schriftsätzen und Verfahrensabläufen, die zu diesen Entscheidungen geführt haben. Genau hier liegt jedoch die größte Hürde:
• In Deutschland werden bekanntermaßen nur die wenigsten Urteile veröffentlicht. Während in den USA und China viele gerichtliche Dokumente öffentlich zugänglich sind, fehlen in Deutschland in aller Regel selbst grundlegende Daten zu Prozessverläufen.
• Prozessfinanzierer und große Kanzleien verfügen zwar über interne Datensätze, doch diese sind oft nicht anonymisiert und können daher aus Datenschutzgründen nicht ohne weiteres für die KI-gestützte Analyse genutzt werden.
Ein möglicher Ausweg könnte die Nutzung synthetischer Daten sein. Dabei werden auf Basis verfügbarer Gerichtsurteile und Schriftsätze mithilfe der KI künstliche Datensätze erstellt, die die statistischen Muster und Strukturen realer Fälle nachbilden. Die so generierten synthetischen Daten könnten als Trainingsgrundlage für LJP-Modelle dienen und so die Vorhersagekraft dieser Modelle erheblich verbessern.
Strategische Einsatzmöglichkeiten von Legal Judgement Prediction
Sollte es gelingen, die beschriebenen Herausforderungen zu überwinden, könnte LJP eine Vielzahl strategischer Vorteile bieten – und zwar nicht nur für Anwälte, sondern auch für Legal-Tech-Unternehmen und Prozessfinanzierer:
1. Prozessrisikoanalyse: LJP könnte dabei helfen, die Erfolgsaussichten eines Verfahrens bereits in der Frühphase realistisch einzuschätzen – ein entscheidender Vorteil für die Mandatsannahme und die strategische Prozessführung.
2. Effiziente Ressourcenallokation: Prozessfinanzierer könnten mithilfe von LJP präzisere Entscheidungen darüber treffen, welche Verfahren finanziert werden sollten – und welche nicht.
3. Verhandlungsstrategien: Wenn die Wahrscheinlichkeit eines Prozessausgangs frühzeitig erkennbar ist, könnte dies die Bereitschaft zur außergerichtlichen Einigung erhöhen – was Zeit und Kosten spart.
4. Entwicklung neuer Geschäftsmodelle: Legal-Tech-Unternehmen könnten auf Grundlage von LJP-Analysen neue Dienstleistungen anbieten – etwa eine automatisierte Risikoanalyse von Vertragsklauseln oder eine KI-gestützte Einschätzung der Erfolgsaussichten von Klagen.
Fazit: Die Zukunft hat begonnen
LJP steht am Anfang einer Entwicklung, die den Rechtsmarkt nachhaltig verändern wird. Die Fähigkeit, gerichtliche Entscheidungen präzise vorherzusagen, wird die Prozessstrategie, die Mandantenberatung und die Geschäftsmodelle von Legal-Tech-Unternehmen und Prozessfinanzierern grundlegend verändern.
Die entscheidende Frage ist bei alledem nicht mehr, ob LJP den Markt verändert – sondern nur noch, wie schnell und wie umfassend dies geschehen wird. Die Unternehmen, die diesen Wandel frühzeitig erkennen und die Technologie in ihre Geschäftsmodelle integrieren, werden einen klaren Wettbewerbsvorteil haben.
Autor: Dr. Benedikt Quarch ist Unternehmer und Jurist, studierte in Wiesbaden und Montreal und gründete u.a. das Legal-Tech-Unternehmen RightNow und die Initiative „Founders in Law“. Für seine Tätigkeit im Zusammenhang mit der Digitalisierung des Rechts wurde er als „Forbes 30 under 30“ und „JUVE 40 unter 40“ ausgezeichnet. Er gibt u.a. die Legal-Tech-Zeitschrift (LTZ) im Nomos-Verlag heraus und lehrt an der Universität zu Köln, wo er sich auch habilitiert.
