In einem Satz
Die Erkennung personenbezogener Daten läuft bei uns im selben System wie alles andere — kein zusätzlicher Auftragsverarbeiter, der Ihre Mandatstexte im Klartext zu sehen bekommt, und kein Modell, das Namen erraten muss.
Warum das überhaupt eine Frage ist
Wer eine KI-Cloud für die Kanzlei einkauft, steht vor einem zweiten Problem: bevor ein Text an ein Modell geht, sollen die personenbezogenen Angaben daraus verschwinden. Ein verbreiteter Weg ist, dafür einen eigenen Erkennungsdienst dazuzukaufen. Das löst die technische Frage — schafft aber eine neue: dieser Dienst muss den Text vor der Maskierung sehen, also im Klartext. Für Ihre Auswahlsorgfalt heißt das eine weitere Stelle, die Mandatsgeheimnisse verarbeitet, ein weiterer Vertrag, ein weiterer Eintrag im Verzeichnis der Verarbeitungstätigkeiten.
Was wir stattdessen tun: nachschlagen statt raten
Ein Erkennungsmodell muss aus dem Satz erschließen, dass „Kraus" hier eine Person ist. Wir müssen das nicht erschließen — wir wissen es schon. Wer in Ihrer Akte Mandant, Gegenseite, Zeuge oder Sachverständiger ist, steht bereits typisiert in Ihrem Faktengraphen; er ist beim Lesen der Dokumente entstanden. Beim Maskieren schlagen wir dort nach, statt zu schätzen — inklusive der Beugungsformen, an denen eine reine Wortliste scheitert (Genitiv, Kurzform, adjektivische Ableitung).
Dazu kommt, was sich strukturell erkennen lässt und dafür gar kein Modell braucht: Rechtsformen wie GmbH, AG oder GmbH & Co. KG erkennt man am Suffix, IBANs und Ausweisnummern an ihrer Prüfsumme, Anrede- und Diagnoseformeln an ihrer festen Bauform.
Drei Dinge, die daraus folgen
Ein Regelwerk ist prüfbar. Sie können nachlesen, warum eine Angabe ersetzt wurde. Ein Modell kann diese Frage nicht beantworten — es hat entschieden, aber es kann seine Entscheidung nicht begründen. Für eine dokumentierte Auswahlentscheidung ist das der Unterschied zwischen einem Nachweis und einer Behauptung.
Die Güte ist gemessen, nicht geschätzt. Wir prüfen die Erkennung gegen einen festen Bestand von 246 Testdokumenten mit 280 markierten Stellen. Die Messung ist Teil unserer Build-Prüfung: sinkt die Erkennungsrate unter eine festgelegte Schwelle, schlägt der Build fehl. Denselben Bestand nutzen wir für die Gegenprobe — 22 Dokumente, die absichtlich Begriffe enthalten, die nicht maskiert werden dürfen: Gerichte, Behörden, Gesetzesnormen. Auch dafür gibt es seit Kurzem eine harte Schwelle: kein einziger Fehlalarm.
Kein weiterer Vertrag. Es gibt keinen Dienstleister, dem Sie für diesen Schritt Ihre Mandatstexte anvertrauen müssten.
Was wir ausdrücklich nicht behaupten
Kein Maskierungsverfahren erkennt alles, und wir sagen nicht das Gegenteil. Zwei Grenzen benennen wir offen, weil sie sich aus der Bauart ergeben:
Gerichte und Behörden treffen wir strukturell nicht. Unsere Organisationserkennung greift an der Rechtsform — „Amtsgericht München" trägt keine. Das ist kein Versehen, sondern derselbe Mechanismus, der die Null-Fehlalarm-Zusage überhaupt erst hält: eine Regel, die auch Behördennamen einfängt, würde zwangsläufig auch Gesetzesbezeichnungen und Ortsnamen mitnehmen.
Rechtsbegriffe bleiben stehen. „Erwerbsminderungsrente" ist ein Rechtsbegriff, keine Gesundheitsangabe über eine bestimmte Person — wir lassen ihn unangetastet. Genau solche Fälle verwechselt ein Erkennungsmodell regelmäßig.
Und der wichtigste Vorbehalt bleibt der fachliche: das Entfernen von Namen allein macht einen Text nicht anonym, wenn sich die Zuordnung aus dem Zusammenhang ergibt. Deshalb ist die Maskierung bei uns eine Schutzmaßnahme unter mehreren — nicht die einzige, und keine Zusicherung.
Wo Sie das sehen
Der Schalter steht in Ihren Kanzlei-Einstellungen; welche Agenten maskieren und welche bewusst mit Klarnamen arbeiten, ist dort einzeln aufgeführt. Die Details stehen im Handbuch unter Datenschutz und Maskierung, die Einordnung auf unserer Compliance-Seite und im Anbietervergleich.
