Digitalization of law firms starts here.

Velatum baut KI-gestützte Automatisierungstools für Kanzleien. Wir reduzieren repetitiven Aufwand bei dokumentenintensiven Prozessen — damit juristische Expertise dort eingesetzt wird, wo sie zählt.

Velatum ist ein Technologie-Team, das Automatisierungstools für Kanzleien baut. Wir arbeiten eng mit Partnern aus dem Rechtswesen zusammen — damit unsere Tools nicht nur technisch funktionieren, sondern juristische Realität abbilden.

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Made in Austria

Justitia goes Agentic.

What we're building

Unsere ersten Tools adressieren die häufigsten Compliance-Engpässe in der täglichen Kanzleiarbeit. Beide befinden sich aktuell in der Entwicklung.

Anonymize
Anonymize Demnächst

Automatische Schwärzung personenbezogener Daten in juristischen Dokumenten. DSGVO-konform, modell-gestützt, produktionsbereit.

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Client-Communication
Client-Communication Demnächst

No more endless emails and calls. Client communication, fast, secure, automated.

Partners

The people behind Velatum

Wir sind fünf Absolventen aus Software Engineering, KI und IT-Security — mit praktischer Erfahrung aus Industrie, Forschung und einem gemeinsamen Verständnis dafür, wo Technologie im Rechtswesen heute noch fehlt.

Paul Bachinger

Paul Bachinger

DevOps & Projektmanagement

BSc Software & Information Engineering (TU Wien), Hintergrund in Fullstack-Entwicklung, DevOps-Infrastruktur und Medienproduktion.

Filip Rozana

Filip Rozana

Softwarearchitektur & Frontend

BSc Software & Information Engineering (TU Wien), Erfahrung im Siemens Innovation Lab, Schwerpunkt skalierbare Frontend-Systeme.

Matthias Pfrendl

Matthias Pfrendl

ML-Ops & Backend

BSc Informatik (HCW), Spezialisierung auf IT-Security und Data Science, vorherige Startup-Erfahrung.

Tristan Westreicher

Tristan Westreicher

IT-Security

BSc Informatik (HCW), derzeit MSc IT-Security (HCW), Erfahrung in Data Governance (Wien Energie).

Felix Herzberger

Felix Herzberger

ML Engineering & KI

BSc KI-Engineering (JKU Linz), verantwortlich für Entwicklung, Training und Evaluation der Machine-Learning-Modelle für zentrale KI-Systeme.

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