این مقاله توضیح می‌دهد که چگونه امتیازدهی ریسک پیش‌بینی‌شده مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند دشواری پرسش‌نامه‌های امنیتی آینده را پیش‌بینی کند، مهم‌ترین پرسش‌نامه‌ها را به‌صورت خودکار اولویت‌بندی کرده و شواهد متناسبی تولید نماید. با ترکیب مدل‌های زبانی بزرگ، داده‌های تاریخی پاسخ‌ها و سیگنال‌های ریسک فروشندگان در زمان واقعی، تیم‌های استفاده‌کننده از Procurize می‌توانند زمان پاسخگویی را تا ۶۰ ٪ کاهش دهند و در عین حال دقت حسابرسی و اعتماد ذینفعان را ارتقا دهند.

در شرکت‌های مدرن SaaS، پرسش‌نامه‌های امنیتی یک مانع بزرگ محسوب می‌شوند. این مقاله یک راه‌حل جدید هوش مصنوعی را معرفی می‌کند که با استفاده از شبکه‌های عصبی گرافی روابط بین بندهای سیاست‌ها، پاسخ‌های تاریخی، پروفایل‌های فروشنده و تهدیدات نوظهور را مدل‌سازی می‌کند. با تبدیل اکوسیستم پرسش‌نامه به یک گراف دانش، سیستم می‌تواند به‌صورت خودکار امتیاز ریسک اختصاص دهد، شواهد پیشنهادی ارائه کند و موارد با اثر بالا را در ابتدا نمایش دهد. این رویکرد زمان پاسخ را تا ۶۰ ٪ کاهش داده و در عین حال دقت پاسخ و آمادگی برای ممیزی را بهبود می‌بخشد.

این مقاله بررسی می‌کند که چگونه یادگیری توزیعی حفظ حریم خصوصی می‌تواند اتوماسیون پرسش‌نامه‌های امنیتی را متحول سازد، به‌طوری‌که سازمان‌های مختلف بتوانند مدل‌های هوش مصنوعی را بدون افشای داده‌های حساس به‌صورت مشترک آموزش دهند و در نتیجه سرعت انطباق و کاهش تلاش دستی افزایش یابد.

این مقاله بررسی می‌کند که چگونه اتصال فیدهای زنده اطلاعات تهدید با موتورهای هوش مصنوعی، اتوماسیون پرسشنامه‌های امنیتی را تحول می‌دهد و پاسخ‌های دقیق و به‌روز را ارائه می‌دهد در حالی که effort دستی و ریسک را کاهش می‌دهد.