Audit de data room avec sources citées
Le problème
Une data room d'audit ou de due diligence arrive sous la forme de centaines de PDF, tableurs et scans, et les questions du programme de travail trouvent réponse en les lisant un à un puis en ressaisissant les chiffres qui comptent. Chaque nombre doit ensuite être retracé jusqu'au document dont il provient, le lien qu'une équipe perd habituellement à la ressaisie.
Ce que fait Quanthome
Quanthome AI charge la data room telle quelle, répond au programme de travail en langage courant avec les passages sources cités, et recoupe chaque chiffre extrait avec les données de marché appariées par entity matching. Les constats s'exportent dans votre modèle de rapport avec les références jointes, de sorte que la revue part de la citation et que le mandat suivant charge une nouvelle data room dans le même workflow.
Interrogez toute la data room, citez chaque réponse.
Interroger la data room en langage courant
Demandez à des centaines de PDF, tableurs et scans les états locatifs, valorisations ou covenants comme on brieferait un analyste, et lisez chaque réponse avec ses passages sources cités.
Cessez de ressaisir et de réconcilier à la main
Les chiffres extraits sont recoupés avec les données de marché appariées par entity matching et vos documents sources : personne ne ressaisit de nombres ni ne réconcilie chaque publication avant qu'un constat puisse tenir.
Exporter cité, rouvrir sur la data room suivante
Les constats s'exportent dans votre modèle de rapport avec les références jointes, de sorte que la revue part de la citation, et le mandat suivant charge une nouvelle data room dans le même workflow, un rafraîchissement plutôt qu'une reconstruction.
Comment les équipes d'audit traitent une data room, sources citées
Connectez ou téléversez la data room telle quelle : PDF, tableurs et scans. Quanthome AI ingère les documents, et le Quanthome Data Engine structure leur contenu et rattache chaque donnée à l'actif réel auquel elle appartient. Demandez états locatifs, valorisations, covenants ou documents manquants en langage courant. La recherche RAG lit la data room et chaque réponse revient avec ses passages sources cités. Rien n'est affirmé sans source, de sorte qu'un constat résiste à la revue dès qu'il est posé.
Le Quanthome Data Engine recoupe les chiffres extraits avec les données de marché de Quanthome rattachées aux mêmes actifs, et signale ce qui ne concorde pas. Les recoupements s'appuient sur le marché immobilier indexé et chaque véhicule de placement immobilier suisse sur une seule base structurée, de sorte qu'un chiffre se lit face à l'actif qu'il décrit. Un chiffre est vérifié deux fois, contre son document source et contre le marché, avant d'atteindre les dossiers de travail.
Les constats s'exportent dans votre modèle de rapport avec les références RAG jointes, de sorte que chaque chiffre des dossiers de travail renvoie à son document source. La revue et la réexécution partent de la citation, pas d'une nouvelle recherche, de sorte qu'un chiffre se retrace depuis le document dont il provient. Le mandat suivant charge une nouvelle data room dans le même workflow, un rafraîchissement, pas une reconstruction.
Pensé pour
Les équipes d'audit, de valorisation et de due diligence qui doivent retracer chaque chiffre jusqu'au document dont il provient.
Les équipes d'investissement utilisent Quanthome pour
Repérer les loyers sous-évaluésExplorer tous les cas d'usageComment Quanthome soutient le travail d'audit et de due diligence
Ce que l'on nous demande avant la première data room
Qu'est-ce qu'un audit de data room ?
Un audit de data room est la revue des documents réunis pour un mandat d'audit ou de due diligence (états locatifs, valorisations, contrats, covenants) afin de répondre aux questions du programme de travail et de tracer chaque chiffre jusqu'à sa source. Quanthome AI charge la data room telle quelle, répond à ces questions en langage courant avec les passages sources cités, et exporte les constats avec les références jointes.
D'où viennent les réponses ?
Des documents de votre data room. Le RAG (retrieval-augmented generation) trouve les passages pertinents et la réponse les cite, de sorte que rien n'est affirmé sans source. Les chiffres extraits sont en outre recoupés avec les données de marché de Quanthome appariées par entity matching, de sorte qu'un nombre est vérifié contre le document et contre l'actif qu'il décrit.
Les citations sont-elles incluses dans le rapport exporté ?
Oui. Chaque chiffre et chaque constat s'exporte avec sa référence au document source, de sorte que la revue et la réexécution partent de la citation plutôt que d'une nouvelle recherche. Les dossiers de travail conservent le lien entre un constat et le document dont il provient, le lien que les équipes perdent habituellement à la ressaisie.
Quels modèles d'IA l'audit de data room utilise-t-il ?
Quanthome est agnostique aux modèles. L'audit de data room fonctionne avec les modèles que votre cabinet approuve, et l'ancrage, l'entity matching et les citations de sources fonctionnent de la même manière quel que soit le modèle qui répond. Les contrôles tiennent au workflow, recherche, citation, recoupements avec les données de marché, plutôt qu'à un modèle en particulier.
Notre data room est-elle utilisée pour entraîner des modèles ?
Non. Aucun entraînement sur ces documents, ni par nous ni par nos fournisseurs d'IA, et aucun usage hors du mandat. Les documents sont stockés et chiffrés en Suisse, et les fournisseurs d'IA suppriment entrées et sorties après 30 jours au plus. Ces fournisseurs sont nommés dans la politique de confidentialité des données que nous remettons avec l'offre.
Chaque réponse tirée de la data room est citée à sa source
Apportez une data room et votre programme d'audit. Nous répondrons à ses dix premières questions avec vous, sources citées, lors d'une séance de travail.
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