Schlüsseldaten aus Beschaffungsverträgen mit KI erfassen

Traum der Einkaufsabteilung: jeden Lieferantenvertrag in nutzbare Daten verwandeln

Warum haben Einkaufs- und Rechtsabteilungen Schwierigkeiten, Lieferantenverträge effizient zu verwalten?

 
• Verträge liegen nur als Scans oder Bilder vor. Eine zuverlässige OCR-Software ist entscheidend, um sie durchsuchbar und nutzbar zu machen.
 
• Wichtige Klauseln sind in Anhängen versteckt. Kritische Änderungen befinden sich oft in separaten Dokumenten oder E-Mails, was zu Fragmentierung und mangelnder Transparenz führt.
 
• Dokumente sind über verschiedene Plattformen verteilt. Verträge liegen verstreut in Laufwerken, E-Mail-Postfächern und Einkaufssystemen – das erschwert Nachverfolgung und Kontrolle.
 
• Das Auffinden der relevanten Informationen dauert zu lange. Juristische Formulierungen und uneinheitliche Layouts erschweren das Extrahieren von Zahlen, Fristen und Verpflichtungen.

Was passiert, wenn die richtigen Daten nicht extrahiert werden?

 
• Verlängerungen werden übersehen: Ohne Fristtransparenz laufen Verträge automatisch weiter – oft zu ungünstigen Konditionen.
 
• Vermeidbare Strafzahlungen: Verspätete Zahlungen oder Fristverstöße führen zu Bußgeldern.
 
• Verpasste Einsparungen: Rabatte und Boni bleiben ungenutzt, weil sie niemand verfolgt.
 
• Übersehene Risiken: Haftungsbeschränkungen oder Entschädigungsklauseln bleiben verborgen und gefährden das Unternehmen.

Gibt es so etwas wie eine OCR für Beschaffungsverträge?

Ja – aber es ist mehr als nur eine OCR (Optical Character Recognition).

Der Prozess umfasst zwei Hauptschritte:

 
1. Umwandlung von PDFs in Text und Tabellen: OCR erkennt Zeichen und macht gescannte Dokumente maschinenlesbar.
 
2. Extraktion der Schlüsselinformationen mit KI: Sprachmodelle analysieren die Texte und erkennen wichtige Klauseln, Daten und Beträge.

Diese Kombination – Erkennung + Verständnis – ist Kern der intelligenten Dokumentenverarbeitung.

Das Ergebnis: keine reine Texterkennung, sondern ein System für Vertragsdatenmanagement, das Informationen nicht nur extrahiert, sondern auch interpretiert und berechnet.

KI ermöglicht die gewünschten Vertragsanalysen

Ziel ist eine zentrale, durchsuchbare Vertragsdatenbank – angereichert mit allen entscheidenden Informationen.

 
• Wie viele aktive Verträge habe ich in Europa?
 
• Wie hoch ist der Vertragswert pro Land oder Region?
 
• Welche Verträge kann ich aktuell ohne Strafe kündigen?
 
• Welche Verträge sollte ich jetzt neu verhandeln?

Mit strukturierten Daten können Sie filtern, sortieren und Kennzahlen berechnen.

Tools wie Koncile bieten eine fortschrittliche OCR-Datenextraktionssoftware, die unstrukturierte Verträge in zuverlässige, verwertbare Daten verwandelt.

So strukturieren Sie Ihre Datenerfassung

Ziel ist eine geschäftsorientierte Datenerfassung: Fokus auf die Informationen, die für Beschaffung, Kostenkontrolle und Risikomanagement relevant sind.

Mit einem kostenlosen Koncile-Konto können Sie dies mit 50 kostenlosen Credits direkt testen.

1. Lieferantendaten

Fehlerhafte Zuordnungen entstehen oft durch abweichende Firmennamen oder Ländervarianten.

 
• ProServ Digital Services LLC → ProServ Digital Services | US Entity
 
• PROSERV Digital Services S.C.A → ProServ Digital Services | Italian Entity

Das System sollte daher automatische Zuordnung zu Ihrer Lieferantendatenbank unterstützen und menschliche Überprüfung bei Unklarheiten ermöglichen.

2. Vertragskategorie

Dank OCR und Sprachmodellen (LLMs) kann die richtige Kategorie automatisch erkannt werden – auf Basis des Inhalts, nicht nur von Schlagwörtern.

Beispiele für Kategorien:

 
• Consulting & Intellectual Services
 
• Legal
 
• Audit
 
• Business Process Outsourcing
 
• Facility Management
 
• Insurance

Definieren Sie jede Kategorie klar und geben Sie Beispiele, um die KI zu trainieren und Missklassifikationen zu vermeiden.

3. Vertragsverlängerungen

Automatische Verlängerungsklauseln können teuer werden. KI kann die Kündigungsfrist erkennen und frühzeitig Warnungen auslösen.

Beispiel: Wenn ein Vertrag bis 23. Oktober 2025 läuft und 90 Tage Kündigungsfrist hat, erinnert das System ab 25. Juli 2025 automatisch.

4. Vertragswert

Fokus auf die 20 % der Verträge, die 80 % der Ausgaben ausmachen.

Zwei zentrale Felder:

 
• Preisstruktur und Umfang (fix, nutzungsabhängig, mehrere Tochtergesellschaften)
 
• Geschätzter Jahreswert (basierend auf Vertragslaufzeit und Nutzung)

KI kann fehlende Werte anhand von Kontextdaten (Unternehmensgröße, Region, Nutzungsumfang) schätzen.

5. SLA & Vertragsstrafen

SLA-Klauseln werden selten überwacht, obwohl sie essenziell für Leistungsbewertung und Rückforderungen sind.

 
• Schlüsselbedingungen: Uptime, Reaktionszeit, Service-Level
 
• Strafrahmen: Maximale Höhe oder Formel (z. B. „1.000 € pro Ausfallstunde“)

6. Kündigung aus Bequemlichkeit

Einige Verträge erlauben Kündigung ohne Grund – oft mit Kosten.

Ihr Modell sollte daher Felder enthalten für:

 
• Zulässigkeit der Kündigung
 
• Gebühren oder Bedingungen
 
• Berechnungsformel

7. Zahlungsbedingungen

Durch Erfassung der Zahlungsrichtlinien pro Lieferant lassen sich Risiken und Kapitalbedarf besser steuern.

In Frankreich gilt z. B. ein gesetzliches Zahlungsziel von 30 Tagen, außer anders vereinbart – Abweichungen sollten erfasst werden.

8. Geografische Abdeckung

 
• Europa: Ja/Nein
 
• USA: Ja/Nein
 
• Andere Regionen: APAC, LATAM etc.

9. Rückvergütungen und Boni

Rückvergütungen (Kickbacks, Rebates) basieren oft auf jährlichem Einkaufsvolumen und werden leicht übersehen.

 
• Mechanismus: Prozentsatz oder Schwelle
 
• Maximalbetrag oder Schätzung
 
• Bedingungen und Gültigkeit

10. Haftungsbeschränkungen

Diese Klauseln begrenzen die Haftung des Lieferanten im Schadensfall. Sie sind entscheidend für Ihr Risikomanagement und sollten immer markiert werden.

11. Exklusivität & Wettbewerbsverbote

Selten, aber wichtig: Exklusivitätsklauseln können Ihre Lieferantenwahl einschränken. Sie sollten erkannt und überwacht werden.

12. Kontrollwechsel

Relevant bei Fusionen oder Übernahmen: Enthält ein Vertrag ein Kündigungsrecht bei Eigentümerwechsel? Besonders kritisch, wenn der Lieferant von einem Wettbewerber übernommen wird.

Durch diese strukturierte Datenerfassung können Einkaufs- und Rechtsteams Verträge endlich vorausschauend steuern – statt nur zu reagieren.