Tento článek zkoumá, jak nový engine Procurize pro modelování regulačního záměru v reálném čase využívá AI k porozumění legislativnímu záměru, okamžitému přizpůsobení odpovědí v dotaznících a udržení přesnosti důkazů o souladu napříč vyvíjejícími se standardy.

Tento článek zkoumá novou architekturu ontologicky řízeného prompt engineeringu, která sjednocuje rozmanité rámce bezpečnostních dotazníků, jako jsou [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) a [GDPR](https://gdpr.eu/). Vytvořením dynamického grafu znalostí regulačních konceptů a využitím chytrých šablon promptů mohou organizace generovat konzistentní, auditovatelné AI odpovědi napříč různými standardy, snížit ruční úsilí a zvýšit důvěru v dodržování předpisů.

Tento článek zkoumá nový přístup, kde graf znalostí vylepšený generativní AI neustále učí z interakcí s dotazníky, poskytuje okamžité, přesné odpovědi a důkazy a zároveň zachovává auditovatelnost a shodu.

Tento článek vysvětluje koncept smyčky zpětné vazby aktivního učení zabudované do AI platformy Procurize. Kombinací validace člověk‑v‑smyčce, výběru nejistých případů a dynamického přizpůsobení promptů mohou společnosti neustále vylepšovat odpovědi generované LLM na bezpečnostní dotazníky, dosáhnout vyšší přesnosti a urychlit cykly souladu – vše při zachování auditovatelného původu.

Procurize AI představuje uzavřený učící se systém, který zachytává odpovědi na dotazníky dodavatelů, získává použitelné poznatky a automaticky zdokonaluje politiky souladu. Kombinací Retrieval‑Augmented Generation, sémantických znalostních grafů a verzování politik řízeného zpětnou vazbou mohou organizace udržet své bezpečnostní postavení aktuální, snížit manuální úsilí a zlepšit připravenost na audity.