تستكشف هذه المقالة بنية جيل الجيل التالي التي تجمع بين استرجاع‑الجيل المعزز (RAG)، والشبكات العصبية الرسومية (GNN) والرسوم البيانية المعرفية المتفحمة لتقديم أدلة دقيقة وفي الوقت الفعلي لاستبيانات الأمن. تعرّف على المكوّنات الأساسية، نماذج التكامل، والخطوات العملية لتطبيق محرك تنسيق الأدلة الديناميكي الذي يقلّل الجهد اليدوي، يحسّن تتبع الامتثال، ويتكيف فورًا مع تغيّرات الأنظمة.

تواجه المؤسسات عبئًا متزايدًا عند الرد على استبيانات الأمان وتدقيقات الامتثال. تعتمد سير العمل التقليدية على مرفقات البريد الإلكتروني، والتحكم اليدوي في الإصدارات، وعلاقات ثقة عابرة تُعرّض الأدلة الحساسة للخطر. من خلال توظيف المعرفات اللامركزية (DIDs) والاعتمادات القابلة للتحقق (VCs)، يمكن للشركات إنشاء قناة مشفرة تلقائيًا ومركّزة على الخصوصية لمشاركة الأدلة. يشرح هذا المقال المفاهيم الأساسية، ويستعرض تكاملًا عمليًا مع منصة Procurize AI، ويظهر كيف يُقلل التبادل القائم على DID من زمن الاستجابة، ويعزز قابلية التدقيق، ويحافظ على السرية عبر بيئات البائعين.