„AI – Predictive Analytics ermöglicht es in jedem Rechtsgebiet Potentiale zu identifizieren und zügig automatisierte, profitable Prozessportfolien zu erstellen, welche exponentiellen ROI bei moderatem Risiko ermöglichen.“

 

LAWTECHGROUP AUF EINEN BLICK

Verfahren

wurden gewonnen oder mit einem Vergleich beendet.

€ Volumen

an Verfahren

Spezialisten

und mehr aus den Bereichen Legal, Finance,
Fund Analysis und Risk Management.

Spezialisten

aus den Bereichen Statistics, Big Data
und Predictive Analytics.

Hohe Kosten & hohes Risiko halten viele Menschen davon ab, bestehende Ansprüche durchzusetzen. Erfolgsaussichten und Anspruchshöhe sind nicht abschätzbar und eigene Durchsetzungsversuche in der Regel wenig aussichtsreich.

 Lawtechgroup entwickelte daraufhin ein kalkulierbares und automatisiertes Investment-System in Prozesskosten auf wissenschaftlicher Basis um jedem Kunden den Zugang zu seinem Recht kostengünstig effizient und transparent zu ermöglichen.

01

Ein unerschütterliches Vertrauen in die

INTELLIGENZ

von

PRÄDIKTIVEN MODELLEN

Prozesskosteninvestments belohnen Endkunden und Anleger in gleichem Maße
– echte „Win – Win“ Situation –

Investmentansatz

Der Lawtechgroup Investmentansatz beruht auf unserem Vertrauen in Daten, statistische Modellen und prädiktiven Analysen.

Anstatt zu versuchen, die Zukunft vorherzusehen oder bessere Prognosen als andere abzugeben, beziehen wir unsere Informationen über Verfahrensausgänge aus vorhergehenden Annahmen-Modellen, welche durch mehr als 500 Verfahren in Funktion & Richtigkeit validiert wurden und prozessdynamisch der aktuellsten Rechtsprechung durchgehend angepasst werden.

Daniel Kappes

Gründer und Geschäftsführer

„Die Lawtechgroup ist führender Digital – Anbieter für Investmentvehikel in Prozesskosten mit eigenen Assets – basierend auf langjähriger Erfahrung und soliden Daten. Wenige Investmentgesellschaften sind erfolgreich darin, Entscheidungen anhand selbst erhobener und validierter Marktdaten zu treffen, vielmehr entscheidet oft der reine Zufall über den Erfolg. 

Warum sollten Sie sich also auf dieses Spiel einlassen?
Das müssen Sie nicht.“ 

 

wirtschaftswissenschaft

Lawtechgroup Investmentansatz ist tief in der wirtschaftswissenschaftlichen Theorie verankert.

Bei der Bewertung neuer Anlagemöglichkeiten untersuchen wir eine breite Palette von Schlüsselindikatoren, darunter Analysen von vertrauenswürdigen analoge, nutzen ausgeklügelte Instrumente zur Risikoanalyse, um die Finanzierbarkeit des potenziellen Falles umfassend zu bewerten.

Unser internes Analytics Team arbeitet eng mit führenden Anwaltskanzleien im Bank – und Kapitalmarkrecht zusammen, um unser Verständnis darüber wie Verfahrensentscheidungen gefällt werden mathematisch zu modellieren um so die Renditen kontinuierlich zu verbessern. Statistische Erkenntnisse haben gezeigt, dass Prozesse, die höhere erwartete Renditen bieten, bestimmte gemeinsame Merkmale aufweisen. Wir bezeichnen diese als Kongruenz erwarteter Entscheidungen aufgrund gleicher Merkmale. Gleiche Merkmale müssen  sinnvoll, beständig über längere Zeiträume und über verschiedene Märkte hinweg sichtbar, sowie kosteneffizient in diversifizierten Prozessportfolios zusammengefasst werden. 

Superior predictive Algorithm-Model

Unser erstes Annahmen-Modell konnte durch mehr als 500 positive Verfahren in Funktion und Richtigkeit validiert werden

Erfolgsquote von nahezu

91%

Jinhee Kim

Head of Data Science, Statistic

LMU München, Seoul National University South Korea

„Wir können einen fehleranfälligen menschenzentrierten Ansatz weiter beibehalten oder eine leistungsfähige Technologie nutzen, welche eine vorausschauende Analytik als Basis für ein transparenteres und effizienteres Rechtssystem verwendet.“

 

i

DER UNTERSCHIED ZWISCHEN REALPROZESSEN UND EINEM THEORETISCHEN MODELL

Datenbasierte Modelle bieten nützliche Erkenntnisse, sind in der Regel jedoch unvollständig. Urteilsvermögen und Erfahrung sind wichtig, um dieses Gap zwischen der Realität und einem theoretischen Modell zu überbrücken

Ausgangspunkt

Das Verständnis darüber, wie Prozesse funktionieren, stellt unseren Ausgangspunkt dar. Davon ausgehend konzentrieren wir uns darauf, die beste Methode zu entwickeln, um höhere Renditen zu generieren.

Wir konstruieren Prozessportfolios, deren Schwerpunkt auf der Zentrierung einer Vielzahl gleich gelagerter Fälle basiert, um dadurch Kosteneinsparpotentiale optimal zu nutzen, mit der Folge höhere Renditen zu erwirtschaften. Gleichzeitig stellen wir eine Balance zwischen Risiken und Kosten sicher, um dem Anspruchsinhaber eine transparente  und effiziente Finanzierung bieten zu können.

Tag für Tag zielen unsere Analysten und Portfoliomanager darauf ab eine Balance zwischen den Kosten, den erwarteten Renditen und des durchzusetzenden Kundenanspruchs sicherzustellen. Wir vernachlässigen selbst die kleinsten rechtlichen Änderungen nicht, denn durch viele kleine Verbesserungen wird der zukünftige Erfolg immer größer.

Manufaktur Ansatz

Einzelfallbetrachtung trotz Massengeschäft. Dies optimiert die Chancen eines Mehrwertes für den Kunden und schafft eine einzigartige Vertrauensbasis.

02

Eine

VERPFLICHTUNG

unseren

KUNDEN GEGENÜBER

EINZIGARTIGES NETZWERK

Geprüfte, spezialisierte Fachanwälte, Fonds-Analysten und Risc Manager ermöglichen problemlose Abläufe bei höchster Qualität

+

Die Verantwortung und ihre Auswirkungen

Der zunehmende Einsatz von Big Data und Analysetechniken in der Rechtsbranche hat eine die wichtige Frage der Verantwortung aufgeworfen. Wir sind uns bewusst, dass viele Big-Data-Analysen voreingenommen sind. Es besteht die Gefahr, dass „Signalfehler“ Fakten falsch oder das Modell negativ beeinflussen und somit Schäden anrichten können. Darüber hinaus besteht bei Big-Data Anwendungen das Risiko, dass ein Analyst scheinbare Muster in Gerichtsentscheidungen „entdeckt“ hat, die in der Tat aber bedeutungslos sind. Um dieser großen Verantwortung gerecht zu werden wird jeder Fall sowohl analytisch, technisch als auch juristisch zweifach evaluiert. Dieses wichtige Versprechen haben wir in unserem Verhaltenskodex festgelegt.