این مقاله به پارادایم نوظهور هوش مصنوعی لبهای فدرال میپردازد، معماری آن، مزایای حریمخصوصی و گامهای عملیاتی برای خودکارسازی مشترک پرسشنامههای امنیتی در تیمهای جغرافیایی پراکنده را تشریح میکند.
این مقاله به بررسی چگونگی بهرهگیری Procurize از یادگیری فدرال برای ایجاد یک پایگاه دانش تطبیقپذیری مشترک و حفظ حریمخصوصی میپردازد. با آموزش مدلهای هوش مصنوعی روی دادههای توزیعشده در میان شرکتها، سازمانها میتوانند دقت پرسشنامهها را بهبود بخشند، زمان واکنش را تسریع کنند و حاکمیت دادهها را حفظ کرده و در عین حال از هوش جمعی بهرهمند شوند.
یادگیری فرامتن به پلتفرمهای هوش مصنوعی این توان را میدهد که فوراً الگوهای پرسشنامه امنیتی را با الزامات منحصربهفرد هر صنعت سازگار کنند. با بهرهگیری از دانش پیشین از چارچوبهای مختلف انطباق، این رویکرد زمان ایجاد الگو را کاهش میدهد، مرتبط بودن پاسخها را بهبود میبخشد و حلقه بازخوردی ایجاد میکند که مدل را بهصورت مستمر با دریافت نظرات حسابرسی بهبود میدهد. این مقاله زیرساختهای فنی، گامهای پیادهسازی عملی و تأثیرات تجاری قابلاندازهگیری استفاده از یادگیری فرامتن در مراکز انطباق مدرن مانند Procurize را توضیح میدهد.