Drei wesentliche Feststellungen, die Ihr eigenes Team noch nicht kannte, oder das Mandat ist kostenlos.
Nur für Pilotmandate. Die Garantie gilt nicht für Demos.
Was liegt wirklich im Data Room?
Ein kurzer Film: dreihundert Dokumente, ein Wochenende und eine Klausel auf Seite vierzehn, die einem Kunden bei einem Kontrollwechsel eine Kündigung mit dreißig Tagen Frist erlaubt.
Das Beispiel im Film ist konstruiert, auf einem fiktiven Zielunternehmen, und sagt das im Bild. Es erscheint kein Kundendokument. Ihr eigener Lauf liefert dieselben sechs Felder, für Ihren eigenen Data Room.
Der Data Room, den Sie lesen, wurde vom Verkäufer zusammengestellt
Die Zeit reicht nie für alles, und was nie hochgeladen wurde, hinterlässt gar keine Spur. Der Preis entsteht auf beidem.
Sie arbeiten mit einer Stichprobe
Klassische Due Diligence liest einen Bruchteil des Data Rooms. Der Rest liegt weiter darin, und er wird nicht weniger wahr, weil niemand ihn geöffnet hat.
Das Risiko liegt zwischen den Disziplinen
Eine Quality-of-Earnings-Analyse deckt die Erträge ab. Die teuren Überraschungen liegen dort, wo zwei Spezialisten jeweils den anderen für zuständig hielten.
Warum KI dafür?
Die kurze Antwort, ohne Hype.
Sie liest jedes Dokument
Ein Team unter Zeitdruck liest eine Stichprobe. Die Software liest den gesamten Data Room und findet, was ein Dokument mit einem anderen verbindet: eine Vertragsklausel, die eine Zahl im Jahresabschluss verändert.
Code rechnet
Nachrechnungen über die Abschlüsse, das LBO-Modell und die Prüfungen für die Verkäuferseite laufen im Code, ohne Sprachmodell. Eine Zahl, die das Modell schreibt und die in keiner zitierten Passage steht, wird zurückgehalten.
Menschen entscheiden
Ihr Prüfer kontrolliert die Feststellungen und gibt frei. Ohne das geht nichts hinaus.
Egal, auf welcher Seite des Tisches Sie sitzen: Lesen Sie den ganzen Data Room, bevor der Preis feststeht.
Ein Leveraged-Finance-Banker und ein Data Engineer
Zwei Menschen, die Sie direkt erreichen. Wouter hat bei der ING Acquisition Finance und Leveraged Finance strukturiert. Daniel baut regulierte Datenpipelines.
Jeder Lauf durchläuft dieselben sechs Schritte
Ein KI-Werkzeug auf einen Data Room richten kann jeder. Die Frage ist, was passiert, wenn das Modell sich irrt.
- Erfundene oder halluzinierte Fundstellen
- Datenschutzlecks
- Scope-Verweigerungen
- Entwürfe unter der Prüferschwelle
Jede harte Blockade geht an Ihren Prüfer, nie automatisch freigegeben.
Wohin Ihre Dokumente gehen und wer sie sehen kann
EU-Hosting als Standard, Zero Retention beim Modellanbieter, Pseudonymisierung vor der Analyse und die Freigabe Ihres eigenen Prüfers. Vier Mechanismen, keine Zertifizierung.
Was sich ändert, wenn Sie unterschreiben
Sie kommen mit dem gesamten Data Room im Rücken an den Tisch.
Wenn Sie kaufen
Der Preis spiegelt den ganzen Data Room wider. Jede Disziplin, abgeglichen, bevor der Preis feststeht.
Wenn Sie verkaufen oder den Verkauf begleiten
Sie wissen schon, was sie finden werden. Die Berater des Käufers führen diese Prüfung ohnehin durch. Diesmal haben Sie es zuerst gesehen.
Drei Schritte bis zum Start
Die Demo läuft auf Ihrem eigenen Data Room. Danach arbeitet Ihr Team selbst in der Plattform.
Wählen Sie den Data Room
Ein laufender Deal, oder einer, den Sie letztes Jahr abgeschlossen haben. Ein abgeschlossener Deal legt nichts Laufendes offen, und Sie können unsere Feststellungen gegen das halten, was Ihr Team damals fand.
NDA unterschreiben, bevor sich ein Dokument bewegt
Dreißig Minuten, um Umfang und Jurisdiktion zu klären, dann geht das NDA am selben Tag raus. Der Zugang läuft unter einem AV-Vertrag, in der EU, mit Zero Retention.
Feststellungen im Call lesen, dann selbst arbeiten
Tage später, jede Feststellung mit Quelle und Fundstelle: Dieser Call ist die Demo. Danach legt Ihr Team eigene Dossiers an, lädt Gäste ein und gibt die eigenen Feststellungen frei.