Conozca cómo el nuevo Motor de Línea de Tiempo de Evidencias Dinámicas de Procurize utiliza un grafo de conocimiento en tiempo real para unir fragmentos de políticas, rastros de auditoría y referencias regulatorias, entregando respuestas instantáneas y auditables a los cuestionarios de seguridad mientras elimina la unión manual y los errores de control de versiones.

Este artículo explora una arquitectura de próxima generación que combina Generación Aumentada por Recuperación (RAG), Redes Neuronales de Grafos (GNN) y grafos de conocimiento federados para proporcionar evidencia precisa y en tiempo real para los cuestionarios de seguridad. Conoce los componentes principales, los patrones de integración y los pasos prácticos para implementar un motor de orquestación dinámica de evidencia que reduce el esfuerzo manual, mejora la trazabilidad de cumplimiento y se adapta instantáneamente a los cambios regulatorios.

Procurize AI presenta una capa innovadora que combina la encriptación homomórfica con IA generativa para proteger los datos sensibles de los cuestionarios de proveedores. Este artículo profundiza en los fundamentos criptográficos, la arquitectura del sistema, el flujo de trabajo de procesamiento en tiempo real y los beneficios prácticos para los equipos de cumplimiento que buscan protección de cero conocimiento sin sacrificar la velocidad de automatización.