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私有尽职调查工作台

把证据摆出来的尽职调查工作台

一家房地产投资公司此前靠共享盘和邮件往来推进收购。我们为他们搭建了一个私有工作台:读完一笔交易里的每一份文件,只依据这些文件作答,并指出每个答案背后确切的页码或表格行。

  • 行业房地产投资
  • 合作方式端到端设计与开发的内部工具
  • 部署私有部署,运行在客户自己的硬件上
  • 文档智能
  • 来源引用
  • 本地部署 AI
  • 交易流程

为一笔交易的全过程而建

每处房产都有自己的受管文件夹。放进去的一切都会被建立索引并按类型归档,系统会请人确认归属,而不是悄悄归档。

此后,交易会带着状态走过寻源、尽调、报价、成交直到持有,工作台还能说出一份卷宗还缺什么。这是覆盖全过程的一个地方,而不是某一步的工具。

来自开发过程:一个依据交易自身文件回答的问题,证据面板停在答案所出自的那一页。
问题

交易的知识散在没人能检索的文件里

决定一笔买卖的文件,来得比任何人能归档、阅读和核对的速度都快。

证据同时散落在各处

房源资料、估值报告、产权与登记文件、税务记录、社区文件和往来邮件不断寄来,最后堆在共享盘上。回答一个问题,全靠记得它在哪份文件里。

没人能核对的摘要

一份书面摘要的价值,取决于读的人有多信它。没有一条通回来源页的线索,任何结论都得先手工重推一遍,才有人敢据此行动。

靠人工盯市场

买家在等的房源要人工反复查看,而两次查看之间变动过的挂牌价不留任何痕迹。没人看得出一个价格是怎么走到今天这一步的。

解决方案

从卷宗里作答,并把卷宗摆给你看

每一项能力都存在,是因为人必须能核对系统说过的话。

带着页码和行号的答案

用日常语言提问,工作台只依据这笔交易自己的文件作答。每一句结论都带着可以点开的引用。

  • 引用可定位到 PDF 的确切页码
  • 表格类答案的引用精确到具体某一行
  • 点开引用,直接落在高亮的原件上

必须自证的市场评述

生成的市场评述在发布前先过一道检查。凡是给出保证、预测成交价,或读起来像投资建议的措辞,一律驳回;系统写的每一种语言都一样。

  • 给出的保证和预测的价格会被驳回,而不是被弱化
  • 每一条发布出去的评述都必须指向支撑它的证据
  • 同一道检查在发送前跑一次,抵达时再跑一次

模型不在时它照样作答

清单和表格类问题直接由已建索引的记录回答,路径上没有模型,因此故障期间工作台照常可用。

  • 清单和表格类问题无需模型即可回答
  • 按人们真实的输入习惯设计,覆盖多种语言
  • 查不到就返回空,绝不猜

在你自己的硬件上运行,也留在那里

工作台、索引和模型都运行在客户自己的机器上。把内容送往云端模型是一个需要有人主动打开的设置,从来不是默认。

  • 文档在本地建立索引,也留在本地
  • 在打包后的部署里,只有应用能访问模型
  • 上传的文本在送到模型之前先做清洗
成果

工作方式的变化

这里没有数字。客户的数字属于客户,算不出过程的百分比我们不发布。

可核对

每一个答案

复核的人打开被引用的那一页,在原处确认这句话,而不必把整份文件重读一遍。

一个地方

整笔交易

寻源、尽调、报价、成交和持有都在同一个工作台里,每处房产都带着自己还缺什么。

你的硬件

运行在哪里

文档、索引和模型都留在客户自己的机器上,动用云端是有人特意做出的决定。

最后审阅:

你的工作取决于文件里写了什么吗?

如果答案藏在文档里,我们来搭建那套读得懂它们、并告诉你每个答案从哪来的系统。

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