در عصری که مقررات حریم‌خصوصی داده‌ها سخت‌تر می‌شوند و فروشندگان نیاز به پاسخ‌های سریع و دقیق به پرسش‌نامه‌های امنیتی دارند، راه‌حل‌های سنتی هوش مصنوعی خطر افشای اطلاعات محرمانه را به‌هم می‌رسانند. این مقاله رویکردی نوآورانه معرفی می‌کند که محاسبه امن چند‑طرفه (SMPC) را با هوش مصنوعی مولد ترکیب می‌کند و امکان تولید پاسخ‌های محرمانه، قابل حسابرسی و زمان واقعی را بدون آشکار شدن داده‌های خام برای هیچ‌یک از طرفین فراهم می‌سازد. معماری، جریان کار، تضمین‌های امنیتی و گام‌های عملی برای پذیرش این فناوری در بستر پلتفرم Procurize را بیاموزید.

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.