این مقاله بررسی می‌کند چگونه ادغام گراف‌های دانش مجهز به هوش مصنوعی در پلتفرم‌های پرسشنامه، منبع واحد حقیقت برای سیاست‌ها، شواهد و زمینه را ایجاد می‌کند. با نقشه‌برداری روابط بین کنترل‌ها، مقررات و ویژگی‌های محصول، تیم‌ها می‌توانند به‌صورت خودکار پاسخ‌ها را پر کنند، شواهد غائب را نشان دهند و به‌صورت زمان واقعی همکاری کنند و زمان پاسخ‌دهی را تا ۸۰ ٪ کاهش دهند.

این مقاله توضیح می‌دهد چگونه الگوهای پرسش‌نامه هوش مصنوعی تطبیقی Procurize با استفاده از داده‌های تاریخی پاسخ، حلقه‌های بازخورد و یادگیری مداوم، پرسش‌نامه‌های امنیتی و انطباقی آینده را به‌صورت خودکار پر می‌کند. خوانندگان زیرساخت فنی، نکات یکپارچه‌سازی و مزایای قابل‌سنجی برای تیم‌های امنیت، حقوقی و محصول را کشف خواهند کرد.

سؤال‌نامه‌های امنیتی به صورت دستی زمان و منابع زیادی را می‌گیرند. با اعمال اولویت‌بندی مبتنی بر هوش مصنوعی، تیم‌ها می‌توانند مهم‌ترین سؤال‌ها را شناسایی کنند، تلاش را درجاهایی که بیشترین اهمیت را دارد متمرکز کنند و زمان تکمیل را تا ۶۰ ٪ کاهش دهند. این مقاله روش‌شناسی، داده‌های مورد نیاز، نکات یکپارچه‌سازی با Procurize و نتایج واقعی را توضیح می‌دهد.

این مقاله بررسی می‌کند که چگونه شرکت‌های SaaS می‌توانند از هوش مصنوعی برای ایجاد یک پایگاه دانش تطبیق زنده استفاده کنند. با جذب مداوم پاسخ‌های گذشته به پرسشنامه‌ها، اسناد سیاستی و نتایج حسابرسی، سیستم الگوها را یاد می‌گیرد، پاسخ‌های بهینه پیش‌بینی می‌کند و شواهد را به‌صورت خودکار تولید می‌کند. خوانندگان بهترین شیوه‌های معماری، اقدامات حفظ حریم خصوصی داده‌ها و گام‌های عملی برای استقرار یک موتور خودبهبوددهنده در داخل Procurize را کشف خواهند کرد.

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.