این مقاله موتور شخصیتی ریسک متنی تطبیقی را معرفی می‌کند که با بهره‌گیری از تشخیص نیت، گراف دانش فدرال و ترکیب شخصیت‌های مبتنی بر LLM، پرسشنامه‌های امنیتی را به‌صورت زمان واقعی به‌طور خودکار اولویت‌بندی می‌کند، تا زمان پاسخ‌دهی را کاهش داده و دقت انطباق را افزایش دهد.

نکته‌ای عمیق درباره موتور جدید نقشه راه تطبیق پیش‌بین Procurize، که نشان می‌دهد چگونه هوش مصنوعی می‌تواند تغییرات مقرراتی را پیش‌بینی کند، وظایف رفع نقص را اولویت‌بندی کند و پرسش‌نامه‌های امنیتی را پیشرو نگه دارد.

این مقاله ویژگی جدیدی از پلتفرم Procurize را معرفی می‌کند – یک نقشه‌گر حرارتی بلوغت تطبیق مبتنی بر هوش مصنوعی که وضعیت فعلی یک سازمان را در چارچوب‌های مختلف نقشه‌برداری می‌کند، خلأهای پرخطر را برجسته می‌سازد و به‌صورت خودکار اقدامات اصلاحی ملموس را پیشنهاد می‌دهد. در این مقاله مسیر انتقال داده‌ها، نقش تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG)، لایهٔ بصری ساخته‌شده با Mermaid و بهترین روش‌ها برای تبدیل بینش‌های بصری به بهبود قابل‌سنجی توضیح داده می‌شود.

در این مقاله مفهوم همگام‌سازی مستمر شواهد مبتنی بر هوش مصنوعی را بررسی می‌کنیم، رویکردی تحول‌آفرین که به‌صورت خودکار مدارک انطباق مناسب را جمع‌آوری، اعتبارسنجی و به‌صورت زمان واقعی به پرسش‌نامه‌های امنیتی الصاق می‌کند. ما معماری، الگوهای یکپارچه‌سازی، مزایای امنیتی و گام‌های عملی برای پیاده‌سازی این جریان کاری در Procurize یا پلتفرم‌های مشابه را پوشش می‌دهیم.