В днешната бързо променяща се регулаторна среда статичните хранилища за съответствие бързо остаряват, което води до забавяне на отговорите на въпросници и риск от неточности. Тази статия обяснява как самолекуваща се база от знания за съответствие, задвижвана от генеративен AI и непрекъснато обратна връзка, може автоматично да открива пропуски, генерира свежи доказателства и поддържа отговорите на въпросници за сигурност точни в реално време.

В епоха, в която регулациите за поверителност на данните се ужесточават и доставчиците изискват бързи и точни отговори на въпросници за сигурност, традиционните AI решения рискуват да разкрият конфиденциална информация. Тази статия представя новаторски подход, който комбинира сигурно изчисление с множество участници (SMPC) и генеративен ИИ, осигурявайки конфиденциални, проверяеми и реално‑времеви отговори, без да разкрива сурови данни на никоя страна. Научете за архитектурата, работния процес, гаранциите за сигурност и практическите стъпки за внедряване на тази технология в платформата Procurize.

Тази статия представя новаторски синтетичен двигател за увеличаване на данните, проектиран да подсили платформи за Генеративен AI като Procurize. Чрез създаване на документи‑синтетика, запазващи поверителността и висока фиделност, двигателят обучава големи езикови модели (LLM) да отговарят на въпросници за сигурност точно, без да излага реални клиентски данни. Запознайте се с архитектурата, работния поток, гаранциите за сигурност и практическите стъпки за внедряване, които намаляват ръчната работа, подобряват консистентността на отговорите и спазват регулаторните изисквания.

Съвременните SaaS компании се удържат в безброй въпросници за сигурност. Чрез внедряване на мотор за жизнен цикъл на доказателства, управляем от ИИ, екипите могат да събират, обогатяват, версиират и сертифицират доказателства в реално време. Тази статия обяснява архитектурата, ролята на графовете на знанието, регистрите за произход и практичните стъпки за внедряване на решението в Procurize.