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 معماری نوآورانه را معرفی میکند که فاصله بین پاسخهای پرسشنامه امنیتی و تکامل سیاستها را پر میکند. با جمعآوری دادههای پاسخ، بهکارگیری یادگیری تقویتی، و بهروزرسانی مخزن سیاست‑به‑کد در زمان واقعی، سازمانها میتوانند effort دستی را کاهش دهند، دقت پاسخها را بهبود بخشند و artefacts انطباق را همیشه همگام با واقعیت کسبوکار نگه دارند.
پرسشنامههای امنیتی اغلب نیاز به ارجاعات دقیق به بندهای قراردادی، سیاستها یا استانداردها دارند. ارجاعگذاری دستی مستعد خطا و کند است، بهویژه وقتی قراردادها تغییر میکنند. این مقاله یک موتور نوآورانه و مبتنی بر هوش مصنوعی برای نقشهبرداری پویا از بندهای قراردادی معرفی میکند که در Procurize تعبیه شده است. با ترکیب تولید مبتنی بر بازیابی (Retrieval‑Augmented Generation)، گرافهای دانش معنایی و دفترکل انتساب قابل توضیح، این راهحل بهصورت خودکار موارد پرسشنامه را به متن دقیق قرارداد متصل میکند، بهروز شدن تغییرات بندها را بهصورت زمان حقیقی سازگار میسازد و برای حسابرسان یک مسیر حسابرسی غیرقابل تغییر فراهم میکند—همه اینها بدون نیاز به برچسبگذاری دستی.
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.
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.