Розробка AI-системи для Due Diligence

Проектуємо та впроваджуємо системи штучного інтелекту: від прототипу до production-ready рішення. Наша команда поєднує експертизу в машинному навчанні, дата-інжинірингу та MLOps, щоб AI працював не в лабораторії, а в реальному бізнесі.
Показано 1 з 1Усі 1566 послуг
Розробка AI-системи для Due Diligence
Складний
~2-4 тижні
Часті запитання

Напрямки AI-розробки

Етапи розробки AI-рішення

Останні роботи

  • image_website-b2b-advance_0.webp
    Розробка сайту компанії B2B ADVANCE
    1288
  • image_web-applications_feedme_466_0.webp
    Розробка веб-додатків для компанії FEEDME
    1198
  • image_websites_belfingroup_462_0.webp
    Розробка веб-сайту для компанії БЕЛФІНГРУП
    902
  • image_ecommerce_furnoro_435_0.webp
    Розробка інтернет магазину для компанії FURNORO
    1123
  • image_logo-advance_0.webp
    Розробка логотипу компанії B2B Advance
    589
  • image_crm_enviok_479_0.webp
    Розробка веб-додатків для компанії Enviok
    860

Розробка AI-системи автоматизації Due Diligence

Due Diligence — комплексна перевірка компанії перед M&A, інвестицією чи великою угодою. Традиційно потребує команди адвокатів та аналітиків на кілька тижнів. AI-автоматизація скорочує час та мінімізує ризик пропустити критичні факти.

Галузі Due Diligence

Юридична DD: контракти, судові справи, нормативні ризики, ліцензії, інтелектуальна власність.

Фінансова DD: фінансові звіти, податкові зобов'язання, дебіторська та кредиторська заборгованість.

Корпоративна DD: структура власності, корпоративні рішення, пов'язані сторони.

HR/Трудова DD: ключові співробітники, трудові контракти, конфлікти.

IT DD: технологічний стек, IP, кібербезпека, технічний борг.

Архітектура DD-платформи

[Документи DD-room (100–10 000 файлів)]
    → [Автоматична класифікація: контракт / фінансовий звіт / корп. документ / ...]
    → [Паралельна AI-обробка за типами]
    → [Risk flags: критичні знахідки]
    → [Структурований вивід: таблиці даних за розділами]
    → [Резюме: виконавче резюме]
    → [Q&A: відповіді на конкретні питання по корпусу]

Робота з DD-room

Віртуальна кімната даних містить тисячи документів у випадковому порядку. Перший крок — автоматична інвентаризація та класифікація:

class DDDocumentInventory(BaseModel):
    total_documents: int
    by_category: dict[str, int]
    missing_critical: list[str]  # які важливі документи відсутні
    date_range: tuple[date, date]
    languages: list[str]
    estimated_processing_time: str

Виявлення червоних прапорців

Система активно шукає ознаки проблем:

  • Судові справи з великими сумами позовів
  • Порушення умов ліцензій
  • Приховані умовні зобов'язання
  • Пов'язані сторони та конфлікти інтересів
  • Порушення антимонопольного законодавства
  • Технічний борг в IT-активах

Стандартизований звіт

DD-звіт структурований за міжнародними стандартами (ISCA, ABA guidelines):

  • Виконавче резюме із загальною оцінкою ризику
  • Проблеми за серйозністю (Critical/High/Medium/Low)
  • Розділ за розділом знахідки та докази
  • Список запитів додаткової інформації

Часова шкала

AI-асистована DD скорочує час з 4–8 тижнів до 1–2 тижнів при тому ж охопленні. Основне прискорення: первинна обробка документів (AI бере на себе) + пошук по корпусу (миттєво vs дні). Аналітики зосереджуються на інтерпретації та переговорах.