MC2 AI-Auditor raamwerk
Een AI-oplossing voor geautomatiseerde analyse van datarooms binnen Technical Due Diligence trajecten. Het systeem leert continu en verbetert de nauwkeurigheid bij elke analyse binnen een project.
Projectoverzicht
Ontwikkeling van een AI-oplossing die datarooms analyseert en gestructureerde gap-analyses, risico-identificatie en rapportages genereert. Het systeem start met een basisniveau en wordt door gebruik steeds nauwkeuriger.
- Document parsing & classificatie
- Gap-analyse tegen MC2-checklist
- Red flag detectie & classificatie
- Gestructureerde rapportgeneratie
* Nauwkeurigheid verbetert door feedback en fine-tuning
Fase 1: Proof of concept
Doorlooptijd: 1-2 weken
Document processing pipeline
PDF/Word extractie, OCR voor scans, metadata parsing
LLM integratie (AI-taalmodellen)
Prompt engineering, context management, response parsing
Gap-analyse engine v1
Matching tegen MC2-checklist, compliance scoring
Basis dashboard
Upload interface, voortgang monitoring, resultaat weergave
- MC2-checklist in gestructureerd formaat (Excel/JSON)
- 1-2 voorbeeld datarooms voor testing
- Toegang tot bestaande TDD-rapporten als referentie
- Feedback sessie na eerste resultaten (1-2 uur)
Setup & configuratie
Development omgeving, API keys, basis architectuur
Document processing
Extractie pipeline, parsing logica, test met sample docs
Gap-analyse implementatie
LLM prompts, checklist matching, scoring algoritme
Testing & demo
Validatie met echte data, presentatie resultaten
- Minimaal 80% van documenten correct geclassificeerd
- Gap-analyse output in bruikbaar formaat
- Verwerkingstijd < 4 uur per dataroom
- Duidelijke roadmap voor verbetering geïdentificeerd
PoC investering: €5.500 - €7.500
Bij doorgang wordt dit verrekend met de totale projectinvestering.
Vervolgfasen
- Multi-prompt analyse voor risico-identificatie
- Classificatie: kritiek / waarschuwing / info
- Juridische en technische risico's
Verwachte nauwkeurigheid: 85-88%
- Synthese van kritieke bevindingen
- Klantgerichte output formatting
- Template-gebaseerde rapportage
Verwachte nauwkeurigheid: 88-90%
- Integraal TDD rapport generatie
- Combinatie AI-analyse + inspectiedata
- Feedback loop voor continue verbetering
Verwachte nauwkeurigheid: 90-95%
Technische architectuur
PDF parsing, OCR, metadata extractie, chunking voor LLM context
Large Language Models (LLM's), prompt templates, response validation
API endpoints, job queue, result storage, user management
Upload interface, voortgang tracking, resultaat visualisatie
Bedrijfseconomische analyse
Return on investment berekening
Gemiddelde besparing per rapport
~€9.500
Op arbeidskosten per rapport
Break-even punt
2-3 rapporten
Na initiële investering
Jaarlijkse ROI (bij 10 rapporten)
~300%
Na eerste jaar operationeel
Belangrijke kanttekeningen:
- • Besparingen zijn schattingen en afhankelijk van daadwerkelijke systeemprestaties
- • Nauwkeurigheid verbetert geleidelijk door gebruik en fine-tuning
- • Eerste maanden vereisen meer handmatige review en correctie
- • ROI berekening exclusief doorlopende AI-productiekosten
Huidige situatie (zonder AI)
Met AI-oplossing
Potentiële margeverbetering (jaar 1)
Bij 10 rapporten per jaar
+€84.850
+56 procentpunt marge
Na wegvallen initiële investering en efficiëntieverbeteringen
Jaar 1 (inclusief investering)
Jaar 2 (geoptimaliseerd)
* Efficiëntiewinst door: ervaring met het systeem, geoptimaliseerde prompts, minder handmatige review door verbeterde nauwkeurigheid (90-95%)
Rendement per rapport jaar 2
Na wegvallen investering + efficiëntiewinst
€10.200
68% marge per rapport
Bij opschaling naar 20 rapporten per jaar
Jaar 1 (10 rapporten)
€67.850
Netto na investering
Jaar 2 (10 rapporten)
€102.000
Geoptimaliseerd
Jaar 3+ (20 rapporten)
€211.500
Bij groei capaciteit
Berekening jaar 3+ (20 rapporten)
* Verdere efficiëntiewinst door schaalvoordelen: lagere arbeidskosten per rapport door routine en geoptimaliseerde workflows
Investeringsoverzicht
1-2 weken
2-3 weken
2 weken
2-3 weken
~20%
Excl. BTW
Toegang tot AI-platform, hosting, onderhoud, monitoring
Geschat gemiddelde, definitieve kosten volgen uit PoC
Aanpassingen, fine-tuning, nieuwe features
Geschatte jaarkosten (10 rapporten)
* Onderdeel van de doorlopende kosten zijn onder andere afhankelijk van 3rd partij AI-aanbieders. Afhankelijk van het soort gebruikt model kan dit variëren en afhankelijk van de compliance vereisten t.a.v. AI-gebruik en privacy.
Eventuele audits uitgevoerd door externe partijen zijn niet opgenomen in deze prijsopgave.