Събота, 8 ноември 2025 г.

Тази статия представя концепцията за регулаторен цифров двойник – изпълним модел на текущия и бъдещ пейзаж на съответствието. Чрез постоянно въвеждане на стандарти, резултати от одити и данни за риска на доставчиците, двойникът предвижда предстоящите изисквания за въпросници. В комбинация с AI двигателя на Procurize, той автоматично генерира отговори преди да бъдат зададени от одиторите, съкратейки времето за реакция, подобрявайки точността и превръщайки съответствието в стратегическо предимство.

Понеделник, 20 октомври 2025

Тази статия изследва нова архитектура, която съчетава динамичен граф на доказателствени знания с непрекъснато обучение, задвижвано от AI. Решението автоматично синхронизира отговорите във въпросници с последните промени в политики, резултати от одити и състояния на системите, намалявайки ръчната работа и повишавайки доверието в докладите за съответствие.

Четвъртък, 6 ноември, 2025

Тази статия изследва новаторската интеграция на обучение с подсилване (RL) в платформата за автоматизация на въпросници на Procurize. Чрез третирането на всеки шаблон за въпросник като RL агент, който се учи от обратна връзка, системата автоматично коригира формулировките на въпросите, обвързването на доказателства и приоритизационния ред. Резултатът е по-бързо обслужване, по-висока точност на отговорите и постоянно развиваща се база от знания, която се адаптира към променящите се регулаторни изисквания.

вторник, 9 декември 2025 г.

Procurize AI представя революционен слой, който комбинира хомоморфно шифроване с генеративен AI, за да защити чувствителните данни от въпросници за доставчици. Тази статия разглежда криптографските основи, системната архитектура, работния процес в реално време и практическите ползи за екипите по съответствие, които търсят защита с нулево знание без да жертват скоростта на автоматизацията.

Сряда, 3 декември 2025 г.

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.

към върха
Изберете език