Οι σύγχρονες εταιρείες SaaS διαχειρίζονται δεκάδες πλαίσια συμμόρφωσης, το καθένα απαιτεί υπ overlapping παρόλο που διαφέρουν ελαφρώς στα στοιχεία απόδειξης. Μια μηχανή αυτόματης αντιστοίχησης αποδείξεων με τεχνητή νοημοσύνη χτίζει μια σημασιολογική γέφυρα μεταξύ αυτών των πλαισίων, εξάγει επαναχρησιμοποιήσιμα τεκμήρια και γεμίζει τις ερωτήσεις ασφαλείας σε πραγματικό χρόνο. Αυτό το άρθρο εξηγεί την αρχιτεκτονική, το ρόλο των μεγάλων γλωσσικών μοντέλων (LLM) και των γνώσεων γραφημάτων, καθώς και πρακτικά βήματα για την υλοποίηση της μηχανής στο Procurize.

Αυτό το άρθρο παρουσιάζει την έννοια ενός Προσαρμοστικού Στρώματος Τεχνητής Νοημοσύνης που συνδυάζει εξαγωγή προθέσεων σε πραγματικό χρόνο, ανάκτηση αποδείξεων υποστηριζόμενη από γράφο γνώσεων, και δυναμική δρομολόγηση για τη δημιουργία ακριβών απαντήσεων σε ερωτηματολόγια πωλητών επί τόπου. Με τη χρήση γενετικής AI, ενίσχυσης μέσω μάθησης και πολιτικής ως κώδικα, οι οργανισμοί μπορούν να μειώσουν τους χρόνους απόκρισης έως και 80 % διατηρώντας ίχνη ετοιμάσιμα για έλεγχο.