Datenraum-Audit mit zitierten Quellen
Das Problem
Ein Datenraum für Audit oder Due Diligence kommt als Hunderte PDFs, Tabellen und Scans, und die Fragen des Arbeitsprogramms werden beantwortet, indem man sie eine nach der anderen liest und die relevanten Zahlen neu erfasst. Jede Zahl muss dann bis zu dem Dokument zurückverfolgt werden, aus dem sie stammt, der Bezug, der einem Team beim Abtippen meist verloren geht.
Was Quanthome macht
Quanthome Audit lädt den Datenraum, wie er ist, beantwortet das Arbeitsprogramm in natürlicher Sprache mit zitierten Quellpassagen und gleicht jede extrahierte Zahl gegen die per Entity Matching abgeglichenen Marktdaten ab. Befunde werden mit angehängten Referenzen in Ihre Berichtsvorlage exportiert, sodass die Durchsicht bei der Zitation beginnt und das nächste Mandat einen neuen Datenraum in denselben Workflow lädt.
Den ganzen Datenraum befragen, jede Antwort zitieren.
Den Datenraum in natürlicher Sprache abfragen
Fragen Sie Hunderte PDFs, Tabellen und Scans nach Mietzinslisten, Bewertungen oder Covenants, wie Sie einen Analysten briefen würden, und lesen Sie jede Antwort mit ihren zitierten Quellpassagen zurück.
Schluss mit Neuerfassen und Abstimmen von Hand
Extrahierte Zahlen werden gegen die per Entity Matching abgeglichenen Marktdaten und Ihre Quelldokumente geprüft, sodass niemand Zahlen neu erfasst oder jede Offenlegung abstimmt, bevor ein Befund Bestand hat.
Zitiert exportieren, beim nächsten Raum neu öffnen
Befunde werden mit angehängten Referenzen in Ihre Berichtsvorlage exportiert, sodass die Durchsicht bei der Zitation beginnt, und das nächste Mandat lädt einen neuen Datenraum in denselben Workflow, eine Aktualisierung statt eines Neuaufbaus.
Wie Audit-Teams einen Datenraum mit Quellenangaben durcharbeiten
Verbinden oder laden Sie den Datenraum hoch, wie er ist: PDFs, Tabellen und Scans. Quanthome Audit nimmt die Dokumente auf, und die Data Quality Engine strukturiert ihre Inhalte und gleicht sie per Entity Matching mit realen Vermögenswerten ab. Fragen Sie nach Mietzinslisten, Bewertungen, Covenants oder fehlenden Dokumenten in natürlicher Sprache. Das RAG-Retrieval liest den Datenraum, und jede Antwort kommt mit ihren zitierten Quellpassagen zurück. Nichts wird ohne Quelle behauptet, sodass ein Befund der Durchsicht standhält, sobald er vorliegt.
Die Data Audit Engine gleicht extrahierte Zahlen mit den per Entity Matching abgeglichenen Marktdaten von Quanthome ab und markiert, was nicht übereinstimmt. Die Gegenprüfungen stützen sich auf den indexierten Immobilienmarkt und 140+ Vehikel auf einer strukturierten Basis, sodass eine Zahl gegen das Objekt gelesen wird, das sie beschreibt. Eine Zahl wird zweimal geprüft, gegen ihr Quelldokument und gegen den Markt, bevor sie die Arbeitspapiere erreicht.
Befunde werden in Ihre Berichtsvorlage exportiert, mit den RAG-Referenzen angehängt, sodass jede Zahl in den Arbeitspapieren auf ihr Quelldokument zurückverweist. Durchsicht und Nachvollzug beginnen bei der Zitation statt bei einer neuen Suche, sodass das Zurückverfolgen einer Zahl Sekunden kostet statt der Zeit, sie zu finden. Das nächste Mandat lädt einen neuen Datenraum in denselben Workflow, eine Aktualisierung, kein Neuaufbau.
Entwickelt für
Die Audit-, Bewertungs- und Due-Diligence-Teams, die jede Zahl bis zu dem Dokument zurückverfolgen müssen, aus dem sie stammt.
Weiterführende Inhalte
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Der Analysten-Arbeitsplatz für Immobilien.
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Dashboards auf Abruf, generiert aus einer Frage.
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Ihre Werkzeuge, unsere Daten.
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Von strukturierten Daten zu fertigen Lieferobjekten.
Die führenden Immobilienteams nutzen Quanthome für
Untermietete Mieten aufspürenAlle Anwendungsfälle entdeckenWie Quanthome die Audit- und Due-Diligence-Arbeit unterstützt
Was vor dem ersten Datenraum gefragt wird
Was ist ein Datenraum-Audit?
Ein Datenraum-Audit ist die Durchsicht der Dokumente, die für ein Audit- oder Due-Diligence-Mandat zusammengestellt wurden (Mietzinslisten, Bewertungen, Verträge, Covenants), um die Fragen des Arbeitsprogramms zu beantworten und jede Zahl bis zur Quelle zu verfolgen. Quanthome Audit lädt den Datenraum, wie er ist, beantwortet diese Fragen in natürlicher Sprache mit zitierten Quellpassagen und exportiert die Befunde mit den Referenzen.
Woher kommen die Antworten?
Aus den Dokumenten Ihres Datenraums. RAG (Retrieval-Augmented Generation) findet die relevanten Passagen, und die Antwort zitiert sie, sodass nichts ohne Quelle behauptet wird. Extrahierte Zahlen werden zusätzlich gegen die per Entity Matching abgeglichenen Marktdaten von Quanthome geprüft, sodass eine Zahl gegen das Dokument und gegen das Objekt verifiziert wird, das sie beschreibt.
Sind die Zitate im exportierten Bericht enthalten?
Ja. Jede Zahl und jeder Befund wird mit der Referenz auf das Quelldokument exportiert, sodass Durchsicht und Nachvollzug bei der Zitation beginnen statt bei einer neuen Suche. Die Arbeitspapiere behalten den Bezug zwischen einem Befund und dem Dokument, aus dem er stammt, den Bezug, der beim Abtippen üblicherweise verloren geht.
Welche KI-Modelle nutzt Quanthome Audit?
Quanthome ist modellagnostisch. Quanthome Audit läuft auf den Modellen, die Ihr Haus freigibt, und Verankerung, Entity Matching und Quellenzitate funktionieren gleich, egal welches Modell antwortet. Die Kontrollen liegen im Workflow, Retrieval, Zitation, Gegenprüfungen gegen Marktdaten, und nicht in einem einzelnen Modell.
Wird unser Datenraum zum Trainieren von Modellen verwendet?
Nein. Datenräume bleiben innerhalb des Mandats, werden auf der Infrastruktur von Quanthome verarbeitet und werden nie für das Modelltraining verwendet. Die Dokumente bleiben dem Mandat vorbehalten, und die Antworten, die sie stützen, bleiben darin, sodass ein Datenraum eingesetzt werden kann, ohne dass sein Inhalt das Mandat verlässt.
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