Тази статия представя Адаптивния двигател за обобщаване на доказателства, нов компонент, базиран на ИИ, който автоматично кондензира, валидира и свързва доказателства за съответствие с отговорите на анкети за сигурност в реално време. Чрез комбиниране на генериране, подпомогнато от извличане, динамични графи на знанията и контекстуално ориентирани подсказки, двигателят намалява латентността на отговорите, подобрява точността им и създава напълно одитируем след от доказателства за екипите по риск от доставчици.

Тази статия разкрива нова архитектура, която обединява големи езикови модели, поточен регулаторен фийд и адаптивно обобщаване на доказателства в двигател за оценка на доверие в реално време. Читателите ще се запознаят с данните, алгоритъма за оценяване, интеграционните модели с Procurize и практическите указания за внедряване на съвместимо, подлежaщо одитиране решение, което съкращава времето за обработка на въпросници, като същевременно подобрява точността.