Personenbezogene Daten, auch bekannt als Personally Identifiable Information (PII), umfassen alle Informationen, die zur Identifizierung einer Person genutzt werden können. Das betrifft alle Angaben, die eine natürliche Person identifizierbar machen: Namen, Adresse und Standortangaben, Kennnummer, wie die Sozialversicherungsnummer oder Finanzdaten etc. Für Anwaltskanzleien, die täglich mit sensiblen Mandantendaten arbeiten, ist der Schutz dieser Informationen von größter Bedeutung. Die Anonymisierung von Dokumenten, also der vollständige Entfall des Personenbezugs, wird daher zu einer unverzichtbaren Maßnahme, um Datenschutzrichtlinien einzuhalten, Mandanten vor Identitätsdiebstahl zu schützen und gleichzeitig das Risiko von Datenlecks zu minimieren.
Auch nicht zu vernachlässigen ist kanzleiinternes Wissensmanagement: Insbesondere in Zeiten der in der nächsten Dekade anhaltenden Pensionierungswelle, ist es von unschätzbarem Wert, das Wissen innerhalb einer Kanzlei weiterzugeben. So wird jahrelanges Wissen dank Fallstudien, Präzedenzfällen, Best Practices und diverser Analysen aufbereitet und optimal genutzt, wobei die Effizienz, Qualität und Wettbewerbsfähigkeit der Rechtsberatung gehalten oder gesteigert werden. Um Wissensmanagement jedoch kollektiv zu ermöglichen, muss der Datenschutz in diesen vertraulichen Dokumenten gewahrt werden – ganz einfach durch eine vollautomatisierte Anonymisierung mittels KI.
Genau darauf haben wir, Glanos, uns spezialisiert. Unsere CEOs, Dr. Christian Bauer und Dr. Gerhard Rolletschek, sind seit 20 Jahren im Bereich NLP unterwegs und arbeiten gemeinsam. Seit 2013 arbeiten sie zusammen im sensitive Data-Bereich, wo sie zuerst projektbasiert u. a. für Deloitte und die EZB eigene KIs entwickelt haben. 2021 hat sich Glanos als Software-as-a-Service Dienstleister aufgestellt. Mit einem Team von Linguisten haben wir unsere eigene Natural Language Processing (NLP)-Pipeline entwickelt, welche das Beste aus regelbasierten Ansätzen, Neuronalen Netzwerken und Large Language Model (LLM) verbindet.
Aufgrund unseres langjährigen projektbasierenden Wirkens, liegt unser Fokus durchweg darauf, die Münchner KIs genauestens auf die Bedürfnisse jedes einzelnen Kunden abzustimmen. Unsere Markenbotschaft „data to boost your business“ können Sie also wörtlich nehmen.
Mit Glanos’s Anonymization.ai bereinigen Sie Dokumente mittels Anonymisierung oder Pseudonymisierung von sensiblen Daten, um diese DSGVO-konform für Analysen, GenAI/ Chat-Systeme und kanzleiinternes Wissensmanagement zu nutzen. Anonymization.ai wird on-premise oder via Cloud installiert und per API (Schnittstelle) oder grafisch in der Web-App genutzt. Sie ermöglicht kollaboratives Arbeiten bei voller Customization und anonymisiert alle gängigen Dokument-Dateiformate layoutwahrend in 8+ Sprachen. Ermöglichen Sie Datenfreigabe an Dritte, Softwares, Template-Generierung und Wissensmanagement für Ihre Kanzlei.
Durch die Anonymisierung Ihrer Dokumente wird der Schutz von sensiblen Daten vor, während und nach der Weiterverarbeitung maximiert und das Risiko von Datenschutzverletzungen minimiert. Mit der vollständigen Anonymisierung des Personenbezugs wird die Identifizierung natürlicher Personen nicht mehr oder nur mit unverhältnismäßig hohem Aufwand möglich. Die hierbei erzeugten Angaben oder Dokumente gelten anschließend als sicher und sind somit auch für Hacker unbrauchbar. Durch die Anonymisierung der personenbezogenen Daten (PII) kann eine datenschutzkonforme Trennung von wiederverwertbaren, unproblematischen Inhalten und sensiblen Angaben geleistet werden. Das ermöglicht den Austausch von Daten, deren Monetarisierung oder auch das schnelle Bearbeiten z. B. von Auskunftsersuchen. Auf diese Weise können auch M&A-Transaktionen prozessiert werden und Dokumente durch Dritte gesichtet werden, was den anfallenden Zeit- und Kostenaufwand für Ihre Kanzlei optimiert.
Vivienne Offermanns-Ohnesorge ist studierte Linguistin und seit 2022 bei Glanos tätig, mittlerweile auch als Teamlead Sales, wo Sie sie schon bald in einer Produkt-Demo persönlich kennenlernen können.
