Verträge in durchsuchbare Daten verwandeln bei OpenAI.
Dies ist Teil unserer Serie darüber, wie OpenAI seine eigenen Lösungen auf unserer Technologie aufbaut.
Jedes Enterprise-Geschäft erfordert einen unterzeichneten Vertrag. Jeder enthält Startdaten, Abrechnungsbedingungen und Verlängerungsklauseln.
Anfangs war der Prozess überschaubar: Zeile für Zeile lesen, in eine Tabelle übertragen und weitermachen. Als sich das Volumen jedoch verdoppelte und erneut verdoppelte, funktionierte dieser manuelle Ansatz nicht mehr.
Innerhalb von weniger als sechs Monaten stieg die Anzahl der monatlichen Vertragsüberprüfungen im Team von mehreren Hundert auf über tausend. Und trotzdem hatten wir nur eine einzige Person neu eingestellt. Es war klar, dass sich dieser Prozess nicht skalieren lässt“, sagt Wei An Lee, AI Engineer.
Statt immer mehr Leute auf das Problem anzusetzen, haben unsere Finance- und Engineering-Teams einen Vertragsdaten-Agenten entwickelt. Das Designprinzip war simpel: die Wiederholungen aus der Vertragsüberprüfung entfernen, die Kontrolle bleibt bei den Experten.
Der Agent arbeitet in drei Schritten:
- Daten aufnehmen: PDFs, eingescannte Kopien, sogar Handyfotos mit handschriftlichen Anmerkungen. Was früher Dutzende uneinheitliche Dateien waren, läuft jetzt durch eine zentrale Pipeline.
- Schlussfolgern per Prompting: Mithilfe von Retrieval-augmented Prompting wandelt das System Verträge in strukturierte Daten um. Es kippt nicht tausend Seiten in den Kontext, sondern zieht nur Relevantes heraus, analysiert es und legt seine Schlussfolgerungen offen.
- Überprüfung: Finanzexperten prüfen die strukturierten Ergebnisse, inklusive Anmerkungen und Verweise für alle nicht standardisierten Begriffe. Der Agent hebt Auffälliges hervor, Menschen übernehmen die anschließende Überprüfung.
„Wir analysieren nicht nur, wir begründen – wir zeigen, warum ein Begriff als nicht standardisiert gilt, nennen die Quellen und lassen den Prüfer die ASC-606-Klassifizierung bestätigen.“
Das Ergebnis ist ein Datensatz, der sofort in Finanz-Workflows einsetzbar ist. Was früher Stunden dauerte, liegt über Nacht vor – kommentiert und bereit zur Validierung. Experten bleiben eingebunden, doch ihre Rolle verlagert sich: weg von der manuellen Dateneingabe, hin zur Bewertung.
„Das Erstaunliche ist: Die Schwerstarbeit übernimmt die KI, und unsere Teams wachen morgens auf und haben die Daten fertig zur Überprüfung vorliegen.“
Dieses Design schafft Vertrauen: Profis erhalten strukturierte, nachvollziehbare Daten in großem Umfang – doch ihr Fachwissen bestimmt das Ergebnis.
Die Ergebnisse
- Schnellere Bearbeitung. Prüfaufwand halbiert, Ergebnisse über Nacht verfügbar.
- Höhere Kapazität. Tausende Verträge bearbeitet, ohne das Team im gleichen Maß aufzustocken.
- Cleverer Kontext. Nicht standardisierte Begriffe werden mit Begründung und Quellenangaben markiert.
- Abfragbare Ergebnisse. Tabellarische Ausgaben im Data Warehouse erleichtern die Datenanalyse.
Jede Runde menschlichen Feedbacks macht den Agenten präziser und jede Überprüfung schneller und genauer.
„Der einzige Weg, wie wir mit dem Wachstum von OpenAI Schritt halten können, ist genau dieser“, sagte Wei An. „Ohne dieses System müsste man das Team im gleichen Tempo wie das Vertragsvolumen vergrößern. So können wir das Team schlank halten und trotzdem mit dem Hyperwachstum Schritt halten.“
Diese Architektur unterstützt inzwischen auch Einkauf, Compliance und sogar den Monatsabschluss. Dasselbe Prinzip gilt: Routinetätigkeiten automatisieren, menschliche Urteilsfähigkeit bewahren.
Ingenieure beschreiben es als „manuelle Arbeit, die bereits erledigt ist“ und nicht als ersetzte Entscheidungen. Finanzteams erzählen weiterhin die Geschichte hinter den Zahlen. Der Agent sorgt nur dafür, dass sie ihren Tag nicht mit mühsamer Kleinarbeit verbringen müssen.
Was als Lösung für Verträge begann, ist zu einer neuen Arbeitsweise im Finanzbereich geworden. Die Datenanalyse läuft über Nacht. Fachleute konzentrieren sich auf Analyse und Strategie. Führungskräfte wachsen mit dem Unternehmen, ohne ihre Teams im gleichen Tempo aufstocken zu müssen.
Der Vertragsdaten-Agent ist ein Modell dafür, wie KI regulierte, kritische Aufgaben auf verantwortungsvolle Weise transformieren kann. Es zeigt, was möglich wird, wenn Experten mit intelligenten Systemen zusammenarbeiten: mehr Wirkung, mehr Vertrauen und mehr Zeit für das, was wirklich zählt.
