Клиентов
Нет данных
Фаундер
Нет данных
TADDEX
TADDEX - это SaaS сервис по автоматизированному due diligence объектов недвижимости с применением машинного обучения. 18 апреля 2024 зарегистрирована Программа для ЭВМ в Федеральн...
Местоположение
117186, г. Москва, вн. тер. г. муниципальный округ Котловка, бульвар Нагорный, д. 15, кв. 59
Клиентов
Нет данных
Пользователей
Нет данных
Форма реализации
Нет данных
Сумма инвестиций
Нет данных
Текущая доля рынка
Нет данных
Запрос инвестиций
Нет данных
Инвест. доля
Нет данных
Потенциал переоценки
Нет данных
Прогноз оценки через 12 мес. При сохранении роста
Нет данных
Годовая выручка2,3 млн ₽
Среднемес. выручкаНет данных
Среднемес. доходНет данных
Годовой доход585 000 ₽
Рост по банку MoMНет данных
Маржинальность+24,9%
О проекте
TADDEX - это SaaS сервис по автоматизированному due diligence объектов недвижимости с применением машинного обучения.
18 апреля 2024 зарегистрирована Программа для ЭВМ в Федеральной службе по интеллектуальной собственности (Роспатент).
На Finopolis 2023 Герман Греф заявил, что 60% всех кредитов выдается без участия человека, это не касается пока таких продуктов, как project finance. TADDEX может быть частью решения данного вопроса, в т.ч. ввиду опыта команды в проектном финансировании.
- Стадия: MVP
- Индустрии: FinTech
- Технологии: AI/ML
- Рынки: Россия
- Сайт: https://taddex.ru
Профиль организации
Объём инвестиций
Инвестиционный запрос
По данным SberUnity, компания находится в поиске инвестиций. Детали раунда требуют ручного уточнения.
Продукт / технология
TADDEX - это SaaS сервис по автоматизированному due diligence объектов недвижимости с применением машинного обучения.
18 апреля 2024 зарегистрирована Программа для ЭВМ в Федеральной службе по интеллектуальной собственности (Роспатент).
На Finopolis 2023 Герман Греф заявил, что 60% всех кредитов выдается без участия человека, это не касается пока таких продуктов, как project finance. TADDEX может быть частью решения данного вопроса, в т.ч. ввиду опыта команды в проектном финансировании.
Проблема: Решаемые проблемы:
- Ручной сбор информации
- Высокие финансовые затраты на персонал
- Сроки
- Невозможность обработки большого массива данных одновременно
- Риск ошибок человеческого фактора (субъективность)
- Выполнение рутинной работы высококвалифицированным персоналом
- Сбор данных для ML
Ключевые преимущества технологии
AI/ML
Рынок: TAM / SAM / SOM
Россия
Целевая аудитория / клиенты
B2B сегмент:
- Банки и иные кредитные организации;
- Застройщики;
- Риелторы;
- Инвестиционные компании.
B2G:
- Росреестр;
- Судебные приставы;
- ИФНС
Бизнес-модель
B2B
Финансовые показатели
Данные импортированы из анкеты SberUnity и требуют ручной проверки.
Темп роста компании
Потенциал переоценки
Команда проекта
Алекс Фаундер
Основатель проекта
Иван Стартапов
Участник команды
Мария Продуктова
Участник команды
Ольга Маркетова
Участник команды
Дмитрий Финансов
Участник команды
Анна Операционная
Участник команды