KI-gestuetzte VC-Intelligence
Eine KI-getriebene Due-Diligence-Plattform, die Startup-Recherche, 8-Kategorien-Intelligence-Aggregation und Investmentbericht-Erstellung automatisiert. Betrieben von Claude Sonnet 4 mit Mistral- und OpenAI-Fallback — 6-Dimensionen-Scoring, 5.000+ Ergebnismuster, EU-regulatorische Intelligence integriert.
6-Dimensionen-Scoring
Claude + Mistral + OpenAI
8 Datenquellenkategorien
Phasenkalibriert
Das Problem
Warum VC-Due-Diligence nicht funktioniert
Analysten verbringen 40+ Stunden pro Deal mit manueller Recherche zu Gruendern, Maerkten und Wettbewerbern ueber verstreute Quellen.
Die Qualitaet variiert je nach Analyst. Ohne standardisiertes Framework werden kritische Signale bei manchen Deals uebersehen.
Wochen fuer ein einziges Investment-Memo. Begehrte Deals werden abgeschlossen, bevor die Pruefung fertig ist.
Erkenntnisse aus vergangenen Deals werden nicht wiederverwendet. Jede Bewertung beginnt bei Null ohne institutionelles Gedaechtnis — und EU-spezifische Daten (EIC-Foerderungen, BPI France, INPI-Einreichungen, AMF-Offenlegungen) werden vollstaendig ignoriert.
Funktionen
End-to-End KI-gestuetzte Due-Diligence-Pipeline
kairos-vc.features.items.sourcing.description
kairos-vc.features.items.duediligence.description
kairos-vc.features.items.founders.description
KI-generierte Wettbewerbslandschaftsanalyse mit Positionierung, Differenzierungsbewertung und Moat-Evaluation.
kairos-vc.features.items.termsheet.description
kairos-vc.features.items.monitoring.description
Leistung
Was Kairos VC liefert
8
Intelligence-Quellkategorien
6
Kairos Score Dimensionen
<30m
Vollstaendige Berichterstellung
3
Phasenkalibrierte Modelle
4
Unterstuetzte LLM-Anbieter
360°
Deal-Bewertungsabdeckung
Technologie-Stack
Python, FastAPI, PostgreSQL + pgvector, Redis, SQLAlchemy, Alembic
Claude Sonnet 4 (primaeres Reasoning), Mistral + OpenAI (Fallback), Ollama (lokal), sentence-transformers, spaCy NLP
Next.js 16, React 19, Tailwind CSS, Radix UI, Recharts, Zustand
Playwright, Selenium, BeautifulSoup, httpx, LinkedIn, GitHub, F6S
Docker Compose, JWT auth, API keys, structlog, rate limiting
Pytest, Playwright E2E, Vitest, TanStack Query
Quellcode
Der Quellcode der Kairos VC Plattform ist auf Anfrage fuer Evaluierungs- und Partnerschaftszwecke verfuegbar.
Fuer den Zugang zum Quellcode unterzeichnen Sie bitte unsere Geheimhaltungsvereinbarung. Dies ist eine uebliche rechtliche Formalitaet.
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Architektur
Drei Schichten: Über 60 Dashboards, gebaut für den Workflow, 44 Backend-Module, die jede Deal-Phase abdecken, und ein austauschbares LLM-Backend, das Sie vor Vendor Lock-in bewahrt.
Next.js 16 App Router, über 60 Dashboard-Seiten, Tailwind CSS 4, shadcn/ui, React Query. Pipeline-Boards, Gründerseiten mit 8-dimensionaler Bewertung, Wettbewerbslandschaft-Karten, Portfolio-Überwachungs-Dashboards. Die UI, die ein Partner tatsächlich nutzt.
FastAPI-Backend, das Deal-Sourcing, Due Diligence, Gründer-Bewertung, technische Evaluierung, Wettbewerbsintelligenz, Term-Sheet-Erstellung und Post-Investment-Monitoring abdeckt. Phasenspezifische Logik — was in der Seed-Phase zählt, ist nicht dasselbe wie in der Series C.
Standardmäßig Claude mit einem Migrationspfad per Konfiguration zu Mistral, Ollama oder HuggingFace. Gleiche Prompts, gleiche Bewertungsrubriken, Ihre Wahl des Modells und Standorts. Souveräne Deployments sind ein Schalter, kein Rewrite.
8-Dimensionen-Gründer-Scoring
Standardisiertes Scoring macht eine 'uns gefällt das Team'-Deal-Memo gegenüber dem nächsten Deal, der keine Finanzierung erhalten hat, verteidigungsfähig. Kairos unterteilt jeden Gründer in acht Dimensionen, jede mit einem öffentlichen Bewertungsraster. Nachfolgend: was jede Dimension tatsächlich misst.
DIM 1Domänen-Tiefe × Ausführungsgeschwindigkeit × Team-Fit-Signale (Dynamik der Mitgründer, vorherige Liefernachweise, Einstellungshistorie). LinkedIn-Anreicherung + Public-Commit-Rhythmus + Interview-Transkripte.
DIM 2Bottom-up-TAM mit Quellen, Top-down-Plausibilitätsprüfung, 5-Jahres-Wachstumsthese, regulatorische Rücken-/Gegenwinde. Bestraft 'die gesamte EU ist unser Markt' mit einer strukturierten Why-now-Anforderung.
DIM 310x-besser-als-Status-quo-Nachweise, Nutzerforschungsartefakte, Retentionskurven, wo verfügbar, reale Reibungskarte. Bestraft reine Demo-Produktbehauptungen.
DIM 4Qualität der Umsatzkurve (nicht nur absolute Zahl), Net-Dollar-Retention, Verkürzung des Verkaufszyklus im Zeitverlauf, organischer vs. bezahlter Mix. Stufengerecht kalibriert — was im Seed-Stadium zählt, ist nicht dasselbe wie in der Series A.
DIM 5Burn-Multiple vs. Stadium, Amortisationsdauer des CAC, Runway-Klarheit, Preis-Qualitäts-Verhältnis der vorherigen Runde. Markiert 'zu viel Kapital für das erreichte Meilenstein'.
DIM 6Technische Bewertung nach Domäne. Generiert vom LLM-Backend mit stufengerechter Strenge — unterschiedliche Bewertungsraster für Seed und Series C. Identifiziert Signal vs. Rauschen in der behaupteten Neuartigkeit des Gründers.
DIM 7Tiefe des Daten-Grabens, Analyse der Wechselkosten, regulatorischer Graben, wo zutreffend (z. B. klinisch, Verteidigung), Form der Netzwerkeffekt-Kurve. Die Antwort auf die Frage: 'Warum wird das nicht von Big Tech zermalmt?'
DIM 8Klarheit der Vertriebsstrategie, ICP-Disziplin, Kanalqualität, Plan für den Übergang vom Gründer-geführten Vertrieb. Bestraft Antworten wie 'wir stellen einen VP Sales ein, der das regelt'.