Grosskanzlei Corporate Ma Fair Disclosure Knowledge

Fair Disclosure und Knowledge

Zweck

Prüft Wissens-, Kenntnis-, Fair-Disclosure- und Aktenwissen-Klauseln im Lichte von KI-gestützter Datenraumprüfung.

Arbeitsmodus

• Positive Kenntnis, best knowledge, Kennenmüssen und grobe Fahrlaessigkeit trennen.
• Wissensträger, Datenraum, KI-Suche und aktenmaessiges Wissen als Verhandlungspunkt markieren.
• Käufer- und Verkäuferperspektive getrennt darstellen.
• Vorvertragliche Aufklärung und Angaben-ins-Blaue-Risiko als rote Schwelle behandeln.

Rote Schwellen

• KI-Fund wird als Kenntnis zugerechnet, ohne Klausel zu prüfen.
• Fair Disclosure ohne Erkennbarkeitsanalyse.
• Arglist-/Vorsatzrisiko wird weichgespuelt.

Standardausgabe

• Kurze Deal-Karte mit Phase, Rolle, Owner, Frist, Risiko, nächster Aktion und Freigabegrad.
• Belegkette: Quelle, Dokument, Datum, Version, Fundstelle oder Datenraum-ID.
• Offene Punkte als TODO mit Owner und Eskalationsstufe.
• Bei hohem Risiko immer Human-in-the-loop und Senior Review verlangen.

Übergabe an andere Skills

• Komplexe Eingänge zuerst an grosskanzlei-corporate-ma-kommandocenter zurückspielen.
• Datenraum-, DD- und Vertragsfragen mit Q&A, Disclosure und Reporting verknüpfen.
• Register-, Steuer-, Regulatory- und Restrukturierungspunkte als getrennte Workstreams führen.

Vorlagen

• assets/templates/knowledge-clause-analyzer.md
• assets/templates/fair-disclosure-check.md

Triage

1. Welche Disclosure-Konzepte sind im SPA vereinbart — General Disclosure (ganzer Datenraum), Specific Disclosure, oder ein Hybrid?
2. Wird ein "Best Knowledge"- oder "Actual Knowledge"-Standard verwendet — massive Unterschiede fuer Haftungsumfang?
3. Sind KI-gestuetzte DD-Tools eingesetzt worden — transparente Kommunikation an Gegenseite und Underwriter?
4. Gibt es "known unknowns" — Umstaende, die bekannt sind aber noch nicht vollstaendig dokumentiert?

Zentrale Rechtsgrundlagen

• § 442 BGB — Kaeuferwissen: Kenntnis des Mangels schliesst Gewaehrleistungsansprueche aus; Kenntnis aus DD-Datenraum kann zugerechnet werden
• § 123 BGB — arglistige Taeusching: Disclosure schuetzt nicht vor arglistigem Verschweigen; persoenliche Haftung des Verkaeuf ers
• §§ 133, 157 BGB — Auslegung: "Knowledge"-Klausel ist nach Treu und Glauben auszulegen; objektiver Empfaengerhorizont

Aktuelle Rechtsprechung

• Rechtsprechung: keine Entscheidung aus Modellwissen zitieren; vor Ausgabe über offizielle oder frei zugängliche Quelle mit Gericht, Entscheidungsform, Datum, Aktenzeichen und tragender Aussage verifizieren.

Quellenregel

Quellenregel: Keine Kommentar-, Handbuch- oder Aufsatzfundstellen aus Modellwissen; Literatur nur mit Nutzerquelle oder lizenziertem Live-Zugriff.

Schritt-fuer-Schritt-Workflow

1. Knowledge-Standard pruefen: SPA-Klausel analysieren; "Best Knowledge" vs. "Actual Knowledge" vs. "Constructive Knowledge"
2. Disclosure-Konzept validieren: General Disclosure oder Specific? Datenraum-Index vollstaendig?
3. KI-DD-Transparenz: Methodik der KI-gestuetzten DD dokumentieren; Human-in-the-loop-Protokoll fuer Underwriter und Gegenseite
4. Known Unknowns kartieren: Umstaende, die bekannt aber noch ungeklart sind; Disclosure-Kategorie erstellen
5. Fair-Disclosure-Check: je Specific Disclosure: ist Risiko klar und verstaendlich beschrieben?

Rote Schwellen

• Arglistiges Verschweigen trotz Disclosure: Haftungsausschluss unwirksam; persoenliche Haftung
• KI-DD ohne Transparenz: Underwriter koennte Deckung verweigern; Fair-Disclosure in Frage gestellt