Тази статия представя нова архитектура, която запълва празнината между отговорите на въпросници за сигурност и еволюцията на политиките. Като събира данни от отговорите, прилага обучение с подкрепление и актуализира хранилище за политика‑като‑код в реално време, организациите могат да намалят ръчната работа, да повишат точността на отговорите и да поддържат артефактите за съответствие постоянно синхронизирани с бизнес реалността.

Тази статия изследва нова архитектура, която комбинира генерация, обогатена с извличане, цикли на обратна връзка чрез промпти и графови невронни мрежи, за да позволи автоматично еволюиране на графите на съответствието. Със затваряне на цикъла между отговорите на въпросници, резултатите от одити и AI‑управлявани промпти, организациите могат да поддържат своите доказателства за сигурност и регулаторни изисквания актуални, да намалят ръчния труд и да повишат увереността в одита.

Procurize AI представя затворена учебна система, която улавя отговорите на въпросници от доставчици, извлича практически прозрения и автоматично усъвършенства политики за съответствие. Чрез комбиниране на Retrieval‑Augmented Generation, семантични графи на знания и версии на политики, водени от обратна връзка, организациите могат да поддържат актуално своето ниво на сигурност, да намалят ръчния труд и да подобрят готовността за одит.

Статията обяснява нов механизм за саморазвиващ се съобразен нормативен разказ, който непрекъснато фино настройва големи езикови модели върху данни от въпросници, предоставяйки все по-добри, точни автоматични отговори, като същевременно запазва проверяемост и сигурност.