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2. Workshopüber die Möglichkeiten des Einsatzes von künstlicher Intelligenz (KI) im Bereich der Justiz.

17.01.2020


Recurring Services

67%

Non-Recurring Services

18%

Technology5%

1 Based on percent of full year 2017 revenue


Unisys in Deutschland

Unisys in Deutschland

• Sitz in Frankfurt/Main (Hattersheim)

• Büros in München, Hamburg

• 300+ Mitarbeiter

• Ca. 100 Kunden –primär Behörden und

multi-nationale Unternehmen des gehobenen

Mittelstands

(seit >50 Jahren)

(seit 1968)

Kunden u.a. im öffentlichen Dienst

Zahlen, Daten und Fakten

http://www.b2match.eu/system/automotiveday2013/files/Logo_schaeffler.jpg?1368695761http://www.hk-awt.de/uploads/tx_srfeuserregister/Linde_Logo_RGB_Ver1kl_8e25e31a41.jpghttp://yo-edition.de/wp-content/uploads/2011/10/adidas-logo.pnghttp://upload.wikimedia.org/wikipedia/de/b/b5/Merck-Logo.svghttp://www.google.de/url?url=http://aktien-weltweit.de/aktien/daimler-aktie/&rct=j&frm=1&q=&esrc=s&sa=U&ei=BSLiU5S6Fs6ZyATM5IGoBQ&ved=0CBoQ9QEwAg&usg=AFQjCNElb1KfcCMh5nGDG2FoZKKPusf_0Ahttps://www.google.de/url?url=https://www.telefonica.de/&rct=j&frm=1&q=&esrc=s&sa=U&ei=iyLiU_C5M5O3yATu9YCgCg&ved=0CBYQ9QEwAA&usg=AFQjCNHNKsKnm8epgFhT4CLMAsG2IDp6Dghttp://www.google.de/url?url=http://www.mvcmotors.at/teile-zubehor/teile-zubehor-ford/reifen-rader-ford/&rct=j&frm=1&q=&esrc=s&sa=U&ei=WCPiU7OpBcKyyASqxIGwBQ&ved=0CBgQ9QEwAQ&usg=AFQjCNGOjuw3WeRL9H6h8nC8xakOt35H5Qhttp://www.google.de/url?url=http://www.htcinside.de/tag/telekom/&rct=j&frm=1&q=&esrc=s&sa=U&ei=2CHiU8neIpCNyATgroGYCg&ved=0CBgQ9QEwAQ&usg=AFQjCNHgnm3zIDqN0BuDm5k7Wcityh47kwhttp://www.europcar.com/


Unisys im Bereich eJustice in Deutschland

• Unisys ist Betriebsdienstleister des Bayerisches Staatsministerium der Justiz

• Unisys unterstützt sieben deutsche Bundesländer im Bereich eJustice⁃ Bayern⁃ Rheinland-Pfalz⁃ Brandenburg⁃ Mecklenburg-Vorpommern⁃ Hamburg⁃ Berlin⁃ Thüringen

Überblick



• Input-Management (eJustice, ELAP, eSta, eGov, EHS) mit Captiva von Opentext⁃ Beratung⁃ Entwicklung⁃ Betrieb⁃ Support

• Rendition Server von Foxit⁃ Entwicklung⁃ Betrieb⁃ Support

• Sitzungssaalausstattung basierend auf Crestron-Komponenten⁃ Design⁃ Aufbau⁃ Support

• Basisdienst Dokumentenerkennung auf Basis IMJ von Paradatec und Sinc

Tätigkeitsfelder im Bereich eJustice



• Basisdienst Dokumentenerkennung⁃ Dokumenten-Klassifikation⁃ Dokumenten-Trennung⁃ Beteiligtenerkennung (Rubrum)⁃ Kostennoten⁃ Schwärzung / Anonymisierung⁃ Und vieles mehr …

Basisdienst Dokumentenerkennung

Auszug aus der Ergebnispräsentation

Proof of Concept: Textanalysebei der Justiz Rheinland-Pfalz

Unisys – Paradatec - Sinc


Unsere Partner

• Paradatec – Sinc⁃ Seit 25 Jahren ist Paradatec ausschließlich auf die Analyse von Dokumenten, deren OCR, Klassifikation und

Datenextraktion spezialisiert. Lösungen der PARADATEC werden i.d.R. in unternehmenskritischen Anwendungen für komplexe Anforderungen bei extrem hohen Dokumentendurchsätzen und für höchste Genauigkeit eingesetzt. Diese Lösungen bilden das Kernelement des Tagesgeschäfts Posteingang und Leistungsabrechnung in Versicherungen, Beihilfestellen und Banken.

⁃ SINC, gegründet 1999, ist der führende Anbieter für rechtsinformatische Lösungen im deutschsprachigen Raum. Mit einem großen interdisziplinären Team aus Informatikern und Juristen bietet SINC in diesem Geschäftsbereich Lösungen um die Analyse rechtlicher Texte und die Automation von Rechtstexten und sonstigen Regeln.

⁃ PARADATEC und SINC sind mit der Erstellung der Grundbuchanalysekomponente im Rahmen der Erstellung eines bundeseinheitlichen Datenbankgrundbuchs betraut. Eine Umgebung für PROSAR-AIDA von PARADATEC muss daher in nahezu jedem Rechenzentrum der Justiz zukünftig ohnehin betrieben werden. Mitarbeiter von SINC und PARADATEC sind bereits von der Justiz nach VerpflG verpflichtet und Sicherheitsüberprüfungen in vielen Rechenzentren der öffentlichen Hand unterzogen worden. Darüber hinaus unterstützen beide die öffentliche Hand u.a. im Bereich Beihilfe/PKV mit dem neuen Fachverfahren BEIREFA.


Ausgangssituation

Die elektronische Aktenbearbeitung führt zu Mehraufwänden:⁃ „manuelle“ Tätigkeiten bei der Veraktung eingehender Dokumente

⁃ konkret die (Um-) Benennung von PDF-Dokumenten mit einem sprechenden Namen

Bislang kaum genutzt:

⁃ die Potenziale der Digitalisierung ⁃ Automatische Klassifizierung und Dokumenttrennung (für „Stapel-PDF“)

⁃ Automatisierte Erkennung des relevanten Gerichtsaktenzeichens

⁃ Begleitende Dokumentanalysen mit automatischer Erkennung von Beteiligten

⁃ Das Liefern von Mehrwerten für Verfahrensbeteiligte und Entscheider⁃ Tiefergehende Dokumentanalyse und Abgleich für Fachverfahren

⁃ Auslesen von Kostenfestsetzungsanträgen

⁃ Anonymisierung von Dokumenten (Datenschutz)


Zielsetzung des Proof of Concept

• Feststellen der prinzipiellen Eignung der „InputModules Justiz“ von Paradatec und Sinc zur Reduktion der Mehraufwände durch die elektronische Aktenbearbeitung

• Erkennungsquote Aktenzeichen: 85%

• Quote bei Dokumentklassifikation: 85%

• Prüfen von Integrationsmöglichkeiten in die bestehende eIP / eKPSystemumgebung als „Basisdienst“

Wichtig ist perspektivisch eine hohe Prozessautomatisierung, um den gesamten

Dokumenteneingangs-Prozess zu beschleunigen und Servicekräfte von

Routinetätigkeiten zu entlasten.

Dies hängt von der Erkennung und maßgeblich von weiteren Faktoren ab.

IMJ bietet darüber hinaus Mehrwerte aufgrund der Texterkennungsqualität neben

dem Dokumenteneingang und unterstützt die Arbeit von Richter und Servicekräften


Aufgabenstellung für den PoC

⁃ Dokumenttrennung (für elektronische und gescannte Dokumente) • Für Klageschriften mit Anlagen als Sammelklasse jeglicher Art

• PKH-Anträge (ohne Klageerhebung) mit Formular PKH (ZP7a) und der Anlage als Sammelklasse jeglicher Art

• Klassifikation der Dokumente in 8 weitere Typen

⁃ Extraktion des führenden Aktenzeichens⁃ Extraktion der Beteiligten (Landgericht, Zivil, 1. Instanz) und Ausgabe in strukturiertem

XJustiz-Datensatz

• Identifikation der Textfragmente aller Beteiligten der Gruppen: Kläger, Beklagte (jew. inkl. RA) und Zeugen(n)

• Jeweils der erste Beteiligte jeder Gruppe und der erste Zeuge sind in seine Fachinformation zu zerlegen

⁃ Umbenennung Eingangsdateien anhand Dokumenttyp- und Beteiligtenerkennung


Vorgehen

•Vorstellung Projektteam

•Ablauf PoC

•Festlegen der Dokument-klassen und weiterer Kriterien

•Zeitplanung

Kick-Off

•Beschaffung der Referenzdoku-mente(elektronisch und gescannt)

•QS der Referenzmenge

Referenz-erstellung

•Installation der Software

•Einweisung de Erfasserin

•Referenz-erfassung und Coaching

Installa-tion und Referenz-erfassung

•QS

•Einspielen der Referenzmenge

•Optimierung

•Testlauf

•Auswertung

Anlernen und

Testlauf

Januar 2019 Bis Juni 2019

Ablauf des Proof of Concept

Abschluss-Präsenta-

tion

18. April 2019 20. Mai 2019

Ergebnisse


Ergebnisse - 1

Aktenzeichenerkennung: relevantes Aktenzeichen

97,1%

2,9%

AZ im vereinbarten Register


Ergebnisse - 2

Klassifikation

KlageErwider-

ungSonstige

RA

Kosten-festsetzungsantrag

Zustell-ungs-

dokumente

PKH-Antrag

PKH-Formular

Sonstigenicht-RA

Diesel-Klage

FALSCH 14 3 4 1 0 4 3 10 0

Richtig 147 51 262 83 116 76 53 82 11

Erkennung % 91,3% 94,4% 98,5% 98,8% 100,0% 95,0% 94,6% 89,1% 100,0%

0

50

100

150

200

250

300


Ergebnisse - 3

Beteiligtenextraktion: Erkennungsraten

Anzahl Richtig

Allgemein Dokumentklasse 920 96%

Aktenzeichenerkennung 312 97%

Rubrum Kläger 139 99%

Rubrum Beklagter 139 93%

Kläger Zerlegung Anrede 84%

Ort 88%

PLZ 94%

Straße 88%

Typ 87%

Nachname 65%

Vorname 55%

Titel 77%


Kontaktdaten

Thomas Ellegast

Teamleiter | Application Services – Public Services Deutschland

Unisys Deutschland GmbH

Philipp-Reis-Str. 2

65795 Hattersheim

Telefon: +49 6190 805 9217

Mobiltelefon: +49 176 56949439

[email protected]

Vielen Dankwww.unisys.com

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