Dataset opportunity
Fossandco — Можливість придбання набору даних регуляторних записів
Набір даних помірної кількості регуляторних записів від Fossandco, придатний для використання в Regulatory RAG та Compliance Copilots.
Score
48
Score (0–100) blends weighted dimensions — dataset rarity, training value, buyer demand, evidence strength and right-to-license. 70+ is deal-ready. See the scored dimensions below for the breakdown.Confidence
49%
Action
Придбати
The recommended deal structure for this dataset: Acquire (full buyout), License (paid usage rights), Data Sharing Agreement (controlled access, no transfer of ownership), Partnership (co-development) or Annotation Program (labeling). Chosen from data ownership, licensing complexity and accessibility.Market size (indicative estimate)
Обсяг глобального ринку RegTech оцінювався в 18,6 мільярда доларів США у 2025 році, з прогнозованим CAGR 17,10% (2026-2034) (джерело: IMARC Group). [1]
Lineage
How this lead was derived
The signal-first chain, end to end: recent external signals → qualified niche → resolved data-holder → site verification → scored opportunity. Every lead is explainable.
Profile
Dataset profile
Type
Набір даних регуляторних записів
Modality
Текст
Sector
фінанси
Volume
Помірний
Freshness
Періодичний
Rarity
Висока (власний)
Accessibility
Обмежений
Legal
Належить компанії — права на ліцензування потребують уточнення · PII/регульований
Buyer persona
Постачальники RegTech та AI для комплаєнсу
Fossandco володіє Набором регуляторних записів, що складається з даних модальності Текст, включаючи промислові дані, регуляторні документи та дані про транзакції. Ця колекція застарілих документів андеррайтингу та внутрішніх реєстрів транзакцій забезпечує багату історичну основу для навчання та обґрунтування системи Regulatory RAG, дозволяючи ШІ точно інтерпретувати та відповідати на складні запити щодо відповідності.
Глобальний ринок RegTech, який використовує такі дані, оцінювався в 18,6 мільярда доларів США у 2025 році, і прогнозується, що він зростатиме зі CAGR 17,10% між 2026 та 2034 роками. [1] Незважаючи на складнощі доступу через угоди про конфіденційність та ізольовані застарілі системи, цей цінний набір даних користується високим попитом. Його рідкість та пряма застосовність до навігації у відповідності до податкового законодавства США та структур податкового капіталу роблять його стратегічним активом для будь-якого покупця ШІ у фінансовому секторі. ⚠ Належна обачність (цінні дані, доступ для переговорів): Дані про фінансові транзакції підпадають під суворі угоди про конфіденційність з інституційними інвесторами; Дані, ймовірно, ізольовані в застарілих документах андеррайтингу та внутрішніх реєстрах транзакцій; Регуляторна чутливість щодо структур податкового капіталу та записів про відповідність податковому законодавству США · корпоративний: незалежний.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ці докази колективно підтверджують володіння Fossandco унікальним, власним набором даних, що деталізує фінансові, промислові та регуляторні механізми складних проектів податкового капіталу. Ці дані є критично важливим активом для постачальників RegTech та ШІ для відповідності, які прагнуть створювати складні моделі Regulatory RAG. На глобальному ринку RegTech, який, за прогнозами, зростатиме більш ніж на 17% щорічно, цей набір даних пропонує рідкісну можливість навчати ШІ нюансам податкових кредитів на відновлювану енергію та історичну реабілітацію, розблоковуючи високоточні, автоматизовані рішення для відповідності.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
домінуючий 'регуляторний', сектор фінанси, 3 специфічні типи
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity82
власні доменні дані
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume52
3 докази
Apparent scale of the data, inferred from the number of evidence hits and any explicit volume mentions. - Dataset Freshness46
періодичний
How current the data stays — real-time/streaming scores highest, periodic dumps lower. - Training Value84
придатний для Regulatory RAG
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand90
попит покупців ШІ зумовлений нагальною потребою у спеціалізованих регуляторних даних для живлення моделей відповідності на швидко зростаючому ринку RegTech, який розширюється зі швидкістю 17,10% CAGR. [1]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility0
PII/регульований
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility0
середня складність, незалежний
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength62
3 типи доказів, 3 збіги
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License70
власність=належить, ліцензування=права_незрозумілі
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence90
незалежний
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Data Orientation22
0 сигналів апетиту до даних (0 типів)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
надлишок=високий, 2 нещодавні зовнішні сигнали — власні дані, що перевищують вже монетизовані
Volume and value of proprietary data this company holds BEYOND what it already monetises — the dormant surplus we can unlock. A company can sell some insights AND still sit on a far larger dormant asset. - ICP Audit67
⚠ огляд — Основний бізнес компанії полягає в наданні послуг з інвестування в податкові кредити та управлінні фондами, що є формою продажу розвідки та фінансових продуктів, що робить її погано придатною для ICP. Проблеми: Бізнес-модель компанії явно виключена критеріями ICP, оскільки вони продають фінансову розвідку та інвестиційні послуги, а не продукт з даними як таким; Дані, якими вони володіють, є основним активом для їхніх фінансових послуг, а не неактивними або невикористаними залишками від іншої операції. [12]
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
press
- “<p>[Compte-rendu] Après des années d’un schéma fondé sur les aides publiques, le secteur des énergies renouvelables (EnR) en France est lancé dans la quête de nouveaux modèles économiques – et de financements pour les soutenir. Des modèles plus risqués auxquels </p> <p>L’article <a href="https://www.greenunivers.com/2026/07/les-financeurs-se-preparent-aux-modeles-daffaires-plus-risques-428465/">Les financeurs se préparent aux modèles d’affaires plus risqués</a> est apparu en premier sur <a href="https://www.greenunivers.com">GreenUnivers</a>.</p>”
- “<figure><div><img src="https://imgproxy.divecdn.com/xFQ2o-DK7Q3Aij5XGfLAvVKYAG6K8a8R6jkKfhaSmAo/g:ce/rs:fill:1600:900:1/Z3M6Ly9kaXZlc2l0ZS1zdG9yYWdlL2RpdmVpbWFnZS9HZXR0eUltYWdlcy0yMjIzODMzMTk2LmpwZw==.webp" /></div></figure><p>“That missing money has to come from somewhere to make the project pencil, and that will likely be through PPA prices,” said Josh Price, director of intelligence and research at Crux.</p>”
Transaction data
Набір даних включає транзакційні дані, що деталізують понад 8 мільярдів доларів США фінансування податкового капіталу, надаючи вирішальний економічний контекст, який шукають ШІ для фінансового моделювання та оцінки ризиків.
Industrial data
Він містить промислові дані проектів сонячних, вітрових та акумуляторних накопичувачів, безпосередньо пов'язані з федеральними податковими кредитами та необхідні для навчання ШІ специфіці сектору відновлюваної енергетики.
Regulatory records
Ядром можливості є власний корпус регуляторного тексту, що охоплює спеціалізовані федеральні та штатні правила для сотень проектів історичних податкових кредитів, ідеально підходить для доопрацювання високоточних мовних моделей для юридичних питань та відповідності.
Marketplace
Dataset details
Geographic coverage
Global
Time range
Legacy to present (specific range not provided)
Update frequency
Periodic
Delivery
API or direct export (TBD)
Formats
Text
License
One-time license for internal use, training AI models, and regulatory compliance applications. Restrictions on redistribution apply.
Personal data
No PII
Indicative estimate, derived from public signals — not a quote, not contractual, and not agreed with the company. Is this your company? Correct it.
This dataset's value is driven by its proprietary nature and direct applicability to the high-growth RegTech sector, specifically for Regulatory RAG applications. Demand is high due to the critical need for AI to interpret complex financial and regulatory documents.
Detailed schema & sample available on access request.
Want this data?
Request access — we broker a secure deal room. Operator-reviewed, no automatic sharing.
This listing was generated automatically from public signals. It is not verified, and we are not affiliated with this company.
Coverage
Scanned sources
Deliverable
Premium dataset report
Fossandco Regulatory Records — a Moderate regulatory records dataset (Text modality) in the finance domain. Primary AI use-case: Regulatory RAG. Market signal: Global RegTech market size was valued at USD 18.6 Billion in 2025, with a projected CAGR of 17.10% (2026-2034) (source: IMARC Group). [1]. Investment score 48.0/100 (confidence 0.49). Recommended action: Acquire.
From the marketplace
Explore live data opportunities
Cruxbv — Можливість отримання набору даних регуляторних записів
View opportunity →мобільністьCargolution — Можливість отримання набору даних регуляторних записів
View opportunity →мобільністьZolldex — Можливість отримання набору даних регуляторних записів
View opportunity →Data Academy
Learn before you deal
- 5 помилок, які відлякують покупців3 min read
- Чому купувати зовнішні дані?3 min read
- Купівля даних без помилок3 min read