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Verträge & NDAs

Die Parteien, die Daten, die Beträge — extrahiert.

Vertragstitel, Wirksamkeitsdatum, anwendbares Recht, vollständige Parteiadressen und Zahlungsbedingungen — aus mehrseitigen Verträgen über Seiten dichter juristischer Prosa gezogen.

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Extracted fields

Payment terms

Parties involved

Beispieldaten. Echte Engine-Ausgabe.

Übersicht

Was ist Vertragsdatenextraktion?

Vertragsdatenextraktion ist das automatisierte Lesen rechtlicher Vereinbarungen — Partnerverträge, MSA, NDA, SaaS-Abo-Verträge, Lieferanten-SOW — in strukturierte Felder, die ein Vertragsmanagementsystem, ein Procurement-Tool oder ein M&A-Due-Diligence-Datenraum indexieren kann. Die juristischen Informationen, die Sie brauchen, stehen selten in einem beschrifteten Kästchen: Sie sind in Absätzen vergraben, die mit "Dieser Vertrag wird abgeschlossen am" oder "Die Parteien vereinbaren wie folgt" beginnen. Manuelle Abstraktion ist langsam und teuer; regelbasierte Parser brechen bei jeder neuen Vorlage.

Im Beispielvertrag oben — einem 7-seitigen Partnervertrag — liefert Ztract auf oberster Ebene den Vertragstitel, das Wirksamkeitsdatum und das anwendbare Recht, plus zwei verschachtelte Gruppen: beteiligte Parteien mit dem vollen Namen und der eingetragenen Adresse jeder Partei, und Zahlungsbedingungen inklusive Zahlungsfrist und Verzugszinssatz. Jeder Wert ist an seiner exakten Seite und Bounding Box im Original-PDF verankert — wenn das Wirksamkeitsdatum auf der Unterschriftsseite steht und die Zahlungsbedingungen auf Seite 4 referenziert sind, kommen beide korrekt zugeordnet zurück.

Das Schema ist nicht auf eine Vertragsvorlage festgelegt. Partnerverträge, MSA, SOW, NDA und SaaS-Abo-Verträge lesen sich alle in dieselbe Form — Titel, Parteien, Daten, kommerzielle Bedingungen, anwendbares Recht — selbst wenn die zugrundeliegende Prosa völlig anders strukturiert ist. Definierte Begriffe wie "das Wirksamkeitsdatum bezeichnet …" werden über das Dokument hinweg auf ihre tatsächlichen Werte aufgelöst, und Nachträge oder Anlagen werden dem richtigen Grundvertrag zugeordnet.

Schwierige Stellen

Wo es knifflig wird.

Die Gründe, warum dieser Dokumenttyp schwieriger ist, als er aussieht — und wie wir damit umgehen.

  • Juristische Sprache statt beschrifteter Felder

    Verträge haben keine "Wirksamkeitsdatum:"-Kästchen. Das Datum ist in einem Absatz vergraben, der mit "Dieser Vertrag wird abgeschlossen am" beginnt. Die Engine liest die Prosa, nicht das Layout.

  • Definierte Begriffe seitenübergreifend aufgelöst

    "Das Wirksamkeitsdatum ist das auf der Unterschriftsseite genannte Datum" — und die Unterschriftsseite ist Seite 7. Wir lösen den definierten Begriff auf seinen tatsächlichen Wert auf, verankert an der Seite, auf der er erscheint.

  • Verschachtelte Parteien- und Zahlungsstrukturen

    Beteiligte Parteien und Zahlungsbedingungen kommen als verschachtelte Objekte zurück — Name + Adresse von Partei 1, Name + Adresse von Partei 2, Zahlungsfrist, Verzugszinsen — nicht zu mehrdeutigen Strings abgeflacht.

  • Mehrseitige Vereinbarungen

    Ein Vertrag von 7 bis 80 Seiten ist normal. Die Engine hält das Schema über Seiten hinweg konsistent und liefert Konfidenz auf Seitenebene, damit Prüfer wissen, welche Abschnitte sie stichprobenartig prüfen sollten.

Wer es nutzt

Workflows, in denen es landet.

  • Legal Ops

    Unterzeichnete Verträge in ein CLM einspielen, mit Parteien, Daten, Beträgen und anwendbarem Recht bereits befüllt — kein paralegaler Abstraktionsschritt.

  • Procurement

    Verlängerungsfenster, Kündigungsfristen und Zahlungsbedingungen über Tausende MSAs und SOWs in einem einzigen durchsuchbaren Datensatz verfolgen.

  • M&A Due Diligence

    Wesentliche Verträge, Change-of-Control-Klauseln und Abtretungsbeschränkungen über das gesamte Vertragskorpus eines Targets während eines Deals sichtbar machen.

FAQ

Häufige Fragen.

Welche Vertragstypen verarbeitet Ztract?
Partnerverträge, MSAs, SOWs, NDAs, SaaS-Abo-Verträge, Lieferantenverträge und die meisten kommerziellen Vertragstypen. Das Schema (Titel, Parteien, Wirksamkeitsdatum, anwendbares Recht, Zahlungsbedingungen) ist allgemein genug, um die meisten B2B-Vereinbarungen ohne vorlagenspezifisches Setup abzudecken.
Können Daten aus Verträgen mit mehr als 50 Seiten extrahiert werden?
Ja. Das Beispiel auf dieser Seite hat 7 Seiten und die Engine verarbeitet deutlich längere Vereinbarungen. Definierte Begriffe werden dokumentübergreifend aufgelöst — wenn "das Wirksamkeitsdatum" auf Seite 1 definiert und auf der Unterschriftsseite gedruckt wird, fließt der Wert in das richtige Feld.
Wie werden verschachtelte Felder wie Parteiadressen zurückgegeben?
Strukturiert verschachtelt. Parteien kommen als parties_involved.party_1_name / party_1_address / party_2_name / party_2_address zurück. Zahlungsbedingungen kommen als payment_terms.payment_due_period / late_payment_interest zurück. Die Form passt zu dem, was die meisten CLM- und ERP-Systeme für die Aufnahme erwarten.
Liest die Engine gescannte oder fotografierte Verträge?
Ja. Gescannte PDFs und hochauflösende Fotos funktionieren neben digital erzeugten PDFs. Das Bounding-Box-Overlay zeigt exakt, woher jeder Wert stammt, sodass ein Prüfer jedes extrahierte Feld gegen die Quellseite verifizieren kann.
Erstellt oder überarbeitet Ztract Verträge?
Nein. Ztract liest Verträge und liefert die strukturierten Daten — Titel, Parteien, Daten, Bedingungen, anwendbares Recht. Entwurf, Redlining und Klauselvergleich sind separate Workflows, die Sie in einem Vertragsentwurfs-Tool oder CLM erledigen würden.

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