AI-selskapsanalyse og Markedsundersøkelse
Omfattende AI-drevet arbeidsflyt for selskapsanalyse og markedsundersøkelser. Samler og analyserer automatisk data om selskapsbakgrunn, markedsposisjon, produkter, konkurranse, forretningsmodell, finansiering, team og nøkkelrisikoer. Integrerer AI-agenter, nettsøk og dokumenthenting for å gi investorer eller strateger dyptgående, handlingsrettede selskapsprofiler og innsikt.
Flows
Hvordan AI Flow fungerer
- Samle selskapsdata.
- Samler inn informasjon om et selskap fra brukerinput, filer og nettbaserte kilder inkludert Google-søk og URL-er.
- AI-analyse og oppgavehåndtering.
- AI-agenter og hierarkisk oppgavehåndtering bryter ned forskningsprosessen, og fordeler oppgaver som markeds-, produkt-, finansierings- og teamanalyse.
- Markeds- og konkurranseundersøkelse.
- Analyserer målmarkedet, konkurranse og markedsmuligheter gjennom AI-drevet forskning og datahenting.
- Evaluering av forretningsmodell og finansiering.
- Vurderer forretningsmodell, inntekter, kostnader, finansieringshistorikk og investeringsporteføljer for å evaluere finansiell helse og vekstpotensial.
- Syntetisere og presentere innsikt.
- AI syntetiserer alle funn til en omfattende, strukturert rapport som fremhever muligheter, risiko, skalerbarhet og bærekraft for beslutningstakere.
Prompts brukt i denne flowen
Nedenfor er en komplett liste over alle prompts som brukes i denne flowen for å oppnå dens funksjonalitet. Prompts er instruksjoner gitt til AI-modellen for å generere svar eller utføre handlinger. De veileder AI-en i å forstå brukerens intensjon og generere relevante resultater.
Selskap
Prompt som instruerer en LLM til å hente ut selskapsoversikt, historie og prestasjoner med kilder.
Given the company name in the input, Extract the following data about company.
- About the company (Short Overview of what the company does)
- Company History (short history in bulletpoints)
- Notable Achievements (Description of key achievements or the company, awards won, articles and press mentions in respected media, etc ) - with links to source
Don't use abbreviations
---
COMPANY NAME:
{input}
---
Internal documents:
{context}
---
Problem & løsning
Prompt som instruerer LLM til å hente ut og oppsummere selskapets problemstilling og løsning.
Given the company name in the input, Extract the following data about company.
- Problem (Simple description of the problem that the company identified and aims to solve.)
- Solution (High level description of the solution that the company built or is building)
Don't use abbreviations
---
COMPANY NAME:
{input}
---
Internal documents:
{context}
---
Prompt
Prompt-mal for å formatere problem- og løsningsseksjonen for LLM-utdata.
## Problem & Solution
{input}
Marked
Prompt som instruerer LLM til å analysere målmarked, bakgrunn, størrelse, muligheter og konkurranse for et selskap.
Given the company name in the input, Extract the following data about company.
- Segment, Focus (who is target customer of the company)
- Point out what is target Market for company,
- market background,
- market size
- market opportunities
- Competition (Who are the key companies that seem to be competing on the same market or for the same use cases. Describe the competitor, their size, revenue and funding raised. Identify top market leaders for their market segment)
Don't use abbreviations
---
COMPANY NAME:
{input}
---
Internal documents:
{context}
---
Team kun liste
Prompt som instruerer LLM til å finne og liste nøkkelmedlemmer og roller i teamet fra web og dokumenter.
Given the company name in the input, Extract the following data about company.
based on the company, search in google and look to the content of urls and find the team members in the company
list the name of all team members and their role in the company.
do this for 1 or 2 important individuals in the company
Don't use abbreviations
---
COMPANY NAME:
{input}
---
Internal documents:
{context}
---
Produkt & alternativ
Prompt for LLM til å hente ut selskapsprodukter/tjenester, alternativer og komparative fordeler.
Given the company name in the input, Extract the following data about company.
- Main company products or services (Describe key elements and features of the product proposition.)
- Product alternatives and competitors (with links to websites of alternative services and products to input company)
- list advantages against competitors
Don't use abbreviations
---
COMPANY NAME:
{input}
---
Internal documents:
{context}
---
Prompt
Prompt-mal for å formatere produkter og tjenester-seksjonen for LLM-utdata.
## Products and Services
{input}
investering
Prompt som instruerer LLM til å hente ut finansiering, investorer, investorprofiler og detaljer om kapitalinnhenting.
Given the company name in the input, Extract the following data about company.
- Funding raised to date (Amount, who were the investors)
- if investors identified, for each investor make short summary of their investment portfolio, find link to their website
- Fundraising Details (How much did the company raise in previous rounds to date and in how many rounds. Did the company secure non-dilutive funding, grants or tenders?)
- Existing/upcoming funding round, How much is the company raising? What is the expected valuation?
Don't use abbreviations
---
COMPANY NAME:
{input}
---
Internal documents:
{context}
---
GoToMarket
Prompt for LLM til å hente ut go-to-market-strategi, forretningsmodell, timing og beredskap.
Given the company name in the input, Extract the following data about company.
- Technology Readiness Level (TRL)
- Go to market/Distribution strategy (What is the go to market strategy? How does the company (plan to) to get customers?)
- Business Model (Explain how the company plans to generate revenue, what is their pricing model and what are their costs (customer acquisition costs, etc).)
- Timing (Describe if the company has the right timing (or not). Are there any market shifts happening that might massively help the company grow and scale? )
Don't use abbreviations
---
COMPANY NAME:
{input}
---
Internal documents:
{context}
---
Økonomi
Prompt som instruerer LLM til å hente ut unitøkonomi, inntekter og traction-detaljer for et selskap.
Given the company name in the input, Extract the following data about company.
- Unit economics and Cost Break-down (What are the top cost drivers per unit of product once the product goes live and after it scales (e.g. 3-5 years later). What is the cost break-down for competitors?)
- Revenue (in case the company is generating revenue, show here the key numbers to date and also show revenue projection of the company for the next 3-5 years.)
- Traction (Mention key notable traction based milestones achieved so far (pilot projects, partnership agreements, etc).)
Don't use abbreviations
---
COMPANY NAME:
{input}
---
Internal documents:
{context}
---
Klima
Prompt som instruerer LLM til å hente ut et selskaps klimaeffekt og tilnærming til utslippsreduksjon.
Given the company name in the input, Extract the following data about company.
- Impact on Climate (Does the company have a direct impact on lowering greenhouse gas emissions? Describe a way how the impact is achieved)
Don't use abbreviations
---
COMPANY NAME:
{input}
---
Internal documents:
{context}
---
Skalerbarhet
Prompt for LLM til å analysere selskapets skalerbarhet, beskyttelse og nøkkelrisikoer.
Given the company name in the input, Extract the following data about company.
- Scalability (Is the company scalable globally and how hard/easy do we expect it to be?)
- Defensibility (Is the business of the company defensible and why?)
- Key Risks (Describe key risks of the company.)
Don't use abbreviations
---
COMPANY NAME:
{input}
---
Internal documents:
{context}
---
Prompt
Prompt-mal for å formatere skalerbarhet, risiko og beskyttelsesdelen for LLM-utdata.
## Scalability, Risks, Defensibility
{input}
Komponenter brukt i denne flowen
Nedenfor er en komplett liste over alle komponenter som brukes i denne flowen for å oppnå dens funksjonalitet. Komponenter er byggesteinene i hver AI Flow. De lar deg lage komplekse interaksjoner og automatisere oppgaver ved å koble sammen ulike funksjoner. Hver komponent tjener et spesifikt formål, som å håndtere brukerinndata, behandle data, eller integrere med eksterne tjenester.
ChatInput
Chat Input-komponenten i FlowHunt initierer brukerinteraksjoner ved å fange opp meldinger fra Playground. Den fungerer som startpunktet for flyter, og gjør det mulig for arbeidsflyten å behandle både tekst- og filbaserte innspill.
Chat Output
Oppdag Chat Output-komponenten i FlowHunt—fullfør chatbot-svar med fleksible, flerdelte utganger. Essensielt for sømløs flytavslutning og for å lage avanserte, interaktive AI-chatboter.
Prompt-komponent i FlowHunt
Lær hvordan FlowHunts Prompt-komponent lar deg definere din AI-bots rolle og oppførsel, og sikrer relevante, personaliserte svar. Tilpass prompt og maler for effektive, kontekstsensitive chatbot-strømmer.
Selvstyrt Oppgave
Komponenten Selvstyrt Oppgave lar brukere definere og utføre autonome oppgaver innenfor en arbeidsflyt. Spesifiser en tydelig oppgavebeskrivelse, forventet resultat, og tildel en agent for å håndtere utførelsen—ideelt for å bygge strukturert, hierarkisk automasjon i dine prosesser.
Selvstyrt Crew
Lås opp avansert samarbeid i FlowHunt med komponenten Selvstyrt Crew. Koordiner flere KI-agenter under en lederagent for å håndtere komplekse arbeidsflyter og hierarkiske oppgaver autonomt, og maksimér effektivitet og skalerbarhet.
AI-agent
AI-agent-komponenten i FlowHunt gir arbeidsflytene dine autonom beslutningstaking og verktøybruk. Den utnytter store språkmodeller og kobler til ulike verktøy for å løse oppgaver, følge mål og gi intelligente svar. Ideell for å bygge avanserte automatiseringer og interaktive AI-løsninger.
LLM OpenAI
FlowHunt støtter dusinvis av tekstgenereringsmodeller, inkludert modeller fra OpenAI. Her er hvordan du bruker ChatGPT i dine AI-verktøy og chatboter.
GoogleSearch-komponent
FlowHunts GoogleSearch-komponent forbedrer chatbotens nøyaktighet ved å bruke Retrieval-Augmented Generation (RAG) for å få tilgang til oppdatert kunnskap fra Google. Kontroller resultatene med alternativer som språk, land og spørreprefikser for presise og relevante svar.
URL-henter
Lås opp webinnhold i arbeidsflytene dine med URL-henter-komponenten. Hent og prosesser tekst og metadata fra en hvilken som helst liste med URL-er – inkludert nettartikler, dokumenter og mer. Støtter avanserte alternativer som OCR for bilder, selektiv metadatauttrekk og tilpassbar caching, noe som gjør den ideell for å bygge kunnskapsrike AI-flyter og automasjoner.
Filhenter
Filhenter-komponenten i FlowHunt lar deg hente filer inn i arbeidsflyten din og konvertere dem til dokumenter for videre behandling. Den støtter strategier for håndtering av flere dokumenter og kan bruke OCR på bilder i filene, noe som gjør den ideell for å hente ut og transformere informasjon fra et bredt spekter av filtyper.
ArXiv-verktøy
Chat enkelt med 2,4 millioner vitenskapelige artikler ved hjelp av FlowHunt sitt ArXiv-verktøy og AI-agenter. Revolusjoner forskningen din ved å matche forespørsler med konsise svar fra ArXiv-databasen og forbedre chatboten din med tilpassbare flyter.
Flow-beskrivelse
Formål og fordeler
Introduksjon
AI-selskapsanalyseverktøyet er en avansert, automatisert arbeidsflyt utviklet for å generere omfattende, strukturerte analyser av ethvert selskap. Ved å utnytte AI-agenter, språkmodeller, sanntidssøk på nettet, dokumenthenting og malbaserte prompt, leverer verktøyet dyptgående innsikt på tvers av flere dimensjoner—fra selskapshistorikk og produkter til markedsposisjon, økonomi, team, risiko og klimaeffekt.
Dette verktøyet er verdifullt for investorer, analytikere, konsulenter og alle som trenger rask, nøyaktig og skalerbar selskapsdue diligence, spesielt ved research på flere selskaper eller regelmessige oppdateringer av analyser.
Hvordan arbeidsflyten fungerer
1. Brukerinteraksjon og input
- Velkomstfase: Verktøyet hilser brukeren og forklarer hva det kan gjøre.
- Innsamling av input: Brukeren blir bedt om å skrive inn et selskapsnavn og eventuelt laste opp interne dokumenter (som pitch decks eller økonomiske data).
2. Informasjonsinnhenting
Nett- og dokumentsøk:
- Arbeidsflyten bruker AI-agenter med verktøy for å søke i Google etter siste informasjon, offisielle nettsider og troverdige nyhetskilder.
- Den henter innhold fra URL-er, slik at den får tilgang til oppdatert og grundig selskapsdata.
- Den kan også behandle opplastede filer for proprietær eller intern informasjon.
Integrering av språkmodeller:
- Moderne språkmodeller (f.eks. OpenAI GPT-4o-mini) brukes til å tolke, strukturere og oppsummere den innsamlede informasjonen.
Spesialiserte verktøy:
- Arxiv-søk for vitenskapelig/teknisk validering (ved behov).
- Uttrekk av teaminformasjon og finansieringsdata fra eksterne kilder.
3. Automatisert, modulbasert analyse
Analysen deles inn i modulære oppgaver, hver håndtert av selvstyrte agenter eller samarbeids-“crew”. Disse oppgavene inkluderer:
| Modul | Nøkkelinnsikt som produseres |
|---|---|
| Selskapsoversikt | Hva selskapet gjør, kort historikk, viktige prestasjoner, medieomtale, kilder |
| Problem & løsning | Markedsproblemet selskapet adresserer og sin kjerneløsning |
| Markedsanalyse | Målgruppe, markedsstørrelse, muligheter, konkurranse og landskap |
| Produkter & alternativer | Hovedprodukter, funksjoner, fordeler, alternativer og konkurrentlenker |
| Teamanalyse | Nøkkelmedlemmer i teamet (særlig toppledelse), roller og korte biografier |
| Investeringer & finansiering | Investeringer, beløp, investorer, investorbakgrunn og status for kapitalinnhenting |
| Go-to-market & forretningsmodell | Teknologiberedskap, distribusjonsstrategi, inntektsstrømmer, prising, vekst-timing |
| Økonomi & traction | Unitøkonomi, kostnadsfordeling, inntekter, prognoser og forretningsfremdrift |
| Klimaeffekt | Beskrivelse av hvordan selskapet påvirker klima eller reduserer utslipp |
| Skalerbarhet & risiko | Skaleringspotensial, forretningsbeskyttelse og nøkkelrisikoer |
- Hver modul bruker en prompt-mal for å strukturere informasjonsuttrekk og rapportering.
- Oppgaver kan ta inn både eksterne (nettet) og interne (opplastede) data.
- Systemet er hierarkisk: agenter kan styre oppgaver og samarbeide for mer komplekse analyser.
Utdatalevering
- Strukturerte utdata: Etter at hver modul er ferdig, formateres utdataene (f.eks. med markdown-overskrifter) for klarhet, og leveres i chat-grensesnittet.
- Sammenhengende rapport: Brukeren mottar en omfattende analyse med flere seksjoner, hvor hver del adresserer et spesifikt due diligence-spørsmål.
- Kilder & transparens: Der det er mulig, inkluderes lenker til kilder og referanser for å muliggjøre videre research og verifisering.
Automatisering, skalerbarhet og nytteverdi
- Automatiserer dyptgående research: Arbeidsflyten automatiserer det som vanligvis krever timer med manuelt skrivebordsarbeid, nettsøk og notater.
- Skalerer til flere selskaper: Ved å bare endre input, kan den samme grundige prosessen brukes på et hvilket som helst antall selskaper—ideelt for VC-er, akseleratorer eller analytikere.
- Konsistent struktur: Sikrer at hver analyse følger samme, omfattende rammeverk, som gjør sammenligninger enkle.
- Kritisk, oppdatert og tilpassbar: Ved å trekke fra både de nyeste offentlige kildene og interne dokumenter, og ved å la agenter kryssvalidere, leverer verktøyet kritisk, oppdatert og pålitelig innsikt.
- Klar for samarbeid: Agent/crew-arkitekturen gjør det enkelt å utvide—nye moduler kan legges til, eller spesialiserte agenter settes inn for nisjetemaer.
Eksempel på analysestruktur
Nedenfor er et eksempel på seksjonene du kan motta for hvert selskap:
- Om selskapet
- Selskapshistorikk
- Viktige prestasjoner
- Problem & løsning
- Markedsanalyse
- Produkter & tjenester
- Teamoversikt
- Finansiering & investeringer
- Go-to-market & forretningsmodell
- Unitøkonomi & traction
- Klimaeffekt
- Skalerbarhet, risiko og beskyttelse
Hver seksjon er undersøkt, oppsummert og presentert med tydelighet, slik at brukere enkelt forstår selskapets posisjon, styrker, muligheter og utfordringer ved et øyekast.
Hvorfor denne arbeidsflyten er verdifull
- Sparer tid: Erstatter timer med manuelt arbeid med noen få klikk.
- Reduserer feil og bias: Automatisert datainnhenting og strukturerte prompt reduserer risiko for å overse viktig informasjon eller introdusere inkonsistens.
- Innsiktsfullt for strategiske beslutninger: Nyttig for investering, partnerskap, konkurranseanalyse og strategiformulering.
- Tilpasningsdyktig: Kan utvides med nye prompt, agenter eller datakilder etter hvert som forretningsbehovene utvikler seg.
Oppsummert
AI-selskapsanalyseverktøyet er en skalerbar, AI-drevet assistent for selskapsresearch og due diligence. Det automatiserer beste praksis-analyse, leverer strukturerte, handlingsrettede rapporter og støtter raskere, mer informerte forretnings- og investeringsbeslutninger.
La oss bygge ditt eget AI-team
Vi hjelper bedrifter som din med å utvikle smarte chatboter, MCP-servere, AI-verktøy eller andre typer AI-automatisering for å erstatte mennesker i repeterende oppgaver i organisasjonen din.
Lær mer
AI-verktøy for selskapsanalyse
Oppdag FlowHunts AI-verktøy for selskapsanalyse, utviklet for å levere raske, datadrevne innsikter om ethvert selskap. Ideell for investorer, forretningsstrateg...
AI-selskapsanalyse til Google Sheets
Denne AI-drevne arbeidsflyten gir en omfattende, datadrevet selskapsanalyse. Den samler informasjon om selskapsbakgrunn, marked, team, produkter, investeringer ...
AI-drevet selskapsanalyse og Google Sheets-eksport
Denne AI-arbeidsflyten analyserer ethvert selskap i dybden ved å undersøke offentlige data og dokumenter, og dekker marked, team, produkter, investeringer og me...