Αυτό το άρθρο εξετάζει μια καινοτόμο Δυναμική Μηχανή Απόδοσης Αποδείξεων που τροφοδοτείται από Δίκτυα Γραφικών Νευρωνικών (GNNs). Χαρτογραφώντας σχέσεις μεταξύ ρητρών πολιτικής, ελεγκτικών αντικειμένων και κανονιστικών απαιτήσεων, η μηχανή παρέχει σε πραγματικό‑χρόνο ακριβείς προτάσεις αποδείξεων για ερωτηματολόγια ασφάλειας. Οι αναγνώστες θα μάθουν τα βασικά concepts των GNN, το αρχιτεκτονικό σχεδιασμό, τα πρότυπα ενσωμάτωσης με το Procurize, και πρακτικά βήματα για να υλοποιήσουν μια ασφαλή, ελεγχόμενη λύση που μειώνει δραστικά το χειροκίνητο έργο, ενισχύοντας την εμπιστοσύνη στη συμμόρφωση.

Το άρθρο αυτό εξερευνά έναν νέο κατάλογο με τεχνητή νοημοσύνη που καταγράφει, αποδίδει και επαληθεύει αποδείξεις για κάθε απάντηση σε ερωτηματολόγιο προμηθευτή σε πραγματικό χρόνο, παρέχοντας αμετάβλητα ίχνη ελέγχου, αυτοματοποιημένη συμμόρφωση και πιο γρήγορες ανασκοπήσεις ασφαλείας.