Тази статия обяснява нов подход, базиран на AI, който непрекъснато лекува графа за съответствие, автоматично открива аномалии и гарантира, че отговорите на сигурностните въпросници остават съгласувани, точни и готови за проверка в реално време.

Тази статия представя Адаптивен двигател за повествователен доклад за съответствие, ново AI‑движимо решение, което комбинира Retrieval‑Augmented Generation с динамично оценяване на доказателствата за автоматизиране на отговорите на въпросници за сигурност. Читателите ще се запознаят с основната архитектура, практическите стъпки за внедряване, съвети за интеграция и бъдещи насоки, всичко с цел намаляване на ръчния труд, като същевременно се повиши точността и проверяемостта на отговорите.

Тази статия разглежда нова архитектура, която комбинира графови невронни мрежи с AI платформата на Procurize за автоматично приписване на доказателства към елементите от въпросника, генериране на динамични оценки на доверие и актуализиране на отговорите за съответствие в синхрон с променящи се регулаторни изисквания. Читателите ще се запознаят с модела на данните, процеса на инференция, точките за интеграция и практическите ползи за екипите по сигурност и правни отдели.

Тази статия представя адаптивен двигател за приписване на доказателства, изграден върху графови невронни мрежи, като описва неговата архитектура, интеграция в работните процеси, ползите за сигурност и практическите стъпки за внедряване в платформи за съответствие като Procurize.

Тази статия представя Адаптивен контекстуален двигател за рискови персони, който използва откриване на намерения, федеративни графи на знанието и LLM‑управлявана синтеза на персони, за да приоритизира автоматично сигурностните въпросници в реално време, намалявайки латентността на отговорите и подобрявайки точността на съответствието.