Als E-Discovery (Electronic Discovery / eDiscovery ) werden Vorhergehensweisen bezeichnet, bei denen Daten lokalisiert, gesichert und durchsucht werden, um diese dann als Beweismaterial in Verfahren verwenden zu können. Es wird oft nicht als Cutting Edge angesehen unter den Legal Tech Technologien, unter anderem weil es schon länger auf dem Markt ist. Aber der Nutzen spricht für sich selbst auch bei zukünftigen Prognosen, wie auch diese Umfrage von Ari Kaplan zeigt.

Effektiv werden diese E-Discovery Systeme durch den Einsatz von Predictive Coding in der Review-Phase. Einfach heruntergebrochen, ist Predictive Coding eine Form von Machine Learning, welches von Menschen eingepflegte Daten nutzt und diese dann auf größere Datensätze anwendet. Als erstes nimmt der Nutzer ein Beispielset heraus und markiert die jeweiligen Dokumente als relevant/ nicht relevant. Verdächtige Dokumente bilden dann die Grundlage für ein Training der Software. Auf dieser Basis kreiert das System einen internen Algorithmus und identifiziert automatisch weitere verdächtige Dokumente.

Die anwaltliche Tätigkeit wird also nicht verdrängt, da der Nutzer das E-Discovery System trainiert und die vorgefilterten Dokumente überprüft— Kosten und Zeitaufwand könnten allerdings gesenkt werden. Weiterhin werden Juristen wohl schon bei Vertragsverhandlungen benötigt, um Verbote bei der Discovery nach Datenschutzgesetzen oder dem Datenexportverbot zu durchsuchen und zu berücksichtigen.

Einige Beispiele für E-Discovery Systeme sind: Leverton, Everlaw, opentext , consilio, logikcull.
Diese Systeme können Banken, Versicherungen, Industriekonzernen und Anwaltskanzleien bei der Verwaltung ihrer Dokumente helfen. Viele sind Start-Ups, welche cloud-basiert filtern und analysieren.
Mit dieser Umwälzung der Daten auf die Cloud wird auch anderen Faktoren Beachtung geschenkt. Zum Beispiel: Cloud Service Providers und Verträge mit jenen; Datenintegrität; Datenschutz; Informationskontrolle und Rechtsstreitvorbereitung; etc…

Ihr Future-Law Team

Sophie Martinetz & Sophie Werner

PS: wir geben hier keine Empfehlung für Softwarehersteller ab. Wir bieten Ihnen hier Anschauungsbeispiele.