این مقاله به بررسی یک موتور نقشه‌برداری شواهد خودآموز می‌پردازد که ترکیبی از تولید افزوده با بازیابی (RAG) و گراف دانش دینامیک است. با این موتور می‌توانید به‌صورت خودکار شواهد را استخراج، نقشه‌برداری و اعتبارسنجی کنید، به تغییرات مقرراتی سازگار شوید و با جریان‌های کاری تطبیق موجود یکپارچه شوید تا زمان پاسخگویی تا ۸۰ ٪ کاهش یابد.

این مقاله یک موتور جدید نمودار دانش مشارکتی همزمان را معرفی می‌کند که تیم‌های امنیت، حقوقی و محصول را با یک منبع حقیقت واحد پیوند می‌دهد. با ترکیب هوش مصنوعی مولد، تشخیص انحراف سیاست و کنترل دسترسی دقیق، این پلتفرم به‌صورت خودکار پاسخ‌ها را به‌روز می‌کند، شواهد ناقص را نمایش می‌دهد و تغییرات را به‌سرعت در تمام پرسش‌نامه‌های در حال تکمیل همگام‌سازی می‌کند و زمان پاسخ‌گویی را تا ۸۰ ٪ کاهش می‌دهد.

این مقاله به بررسی معماری ترکیبی لبه‑ابر می‌پردازد که مدل‌های زبانی بزرگ را به منبع داده‌های پرسش‌نامه‌های امنیتی نزدیک می‌کند. با توزیع استنتاج، کش‌بندی شواهد و استفاده از پروتکل‌های همگام‌سازی امن، سازمان‌ها می‌توانند ارزیابی‌های فروشنده را به‌صورت آنی پاسخ دهند، تاخیر را کاهش دهند و حاکمیت داده‌های محلی را حفظ کنند؛ همه این‌ها در یک بستر یکپارچه‌ی انطباق.

این مقاله به بررسی یک موتور جدید هماهنگی شواهد زمان واقعی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌پردازد که به‌صورت مستمر تغییرات سیاست‌ها را هماهنگ می‌کند، مدرک‌های مرتبط را استخراج می‌کند و پاسخ‌های پرسشنامه‌های امنیتی را به‌صورت خودکار پر می‌کند، سرعت، دقت و قابلیت حسابرسی را برای فروشندگان مدرن SaaS فراهم می‌آورد.

تیم‌های خرید و امنیت معمولاً با شواهد قدیمی و پاسخ‌های ناسازگار به پرسشنامه‌ها مواجهند. این مقاله توضیح می‌دهد که چگونه Procurize AI با استفاده از یک گراف دانش دائماً به‌روز شده که توسط «تولید افزایشی بازیابی» (RAG) تقویت شده، پاسخ‌ها را به‌صورت لحظه‌ای به‌روزرسانی و اعتبارسنجی می‌کند؛ در نتیجه کار دستی کاهش می‌یابد و دقت و قابلیت حسابرسی افزایش می‌یابد.