شرکتهای مدرن SaaS با دهها چارچوب انطباق سروکار دارند که هر کدام شواهدی همپوشان ولی بهصورت ظریف متفاوت میطلبند. یک موتور خودکارنقشهبرداری شواهد مبتنی بر هوش مصنوعی پلی معنایی میان این چارچوبها میسازد، آثار قابل استفاده مجدد را استخراج میکند و پرسشنامههای امنیتی را بهصورت زمان واقعی پر میکند. این مقاله معماری زیربنایی، نقش مدلهای زبان بزرگ و گرافهای دانش، و گامهای عملی برای استقرار این موتور در Procurize را توضیح میدهد.
«پروکوریز» موتور روایتسازی هوش مصنوعی نسل نوین را معرفی میکند که شیوه پاسخدهی به پرسشنامههای امنیتی را متحول میسازد. با امکان همکاری زمان واقعی، پیشنهادات هوش مصنوعی و پیوند شواهد آنی، این پلتفرم زمان پاسخگویی را بهطور چشمگیری کاهش میدهد و در عین حال دقت و قابلیت ردپذیری در سطح حسابرسی را برای تیمها حفظ میکند.
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 به بررسی یک هماهنگکنندهٔ نوین هوش مصنوعی میپردازد که مدیریت پرسشنامه، همکاری زمان واقعی و تولید شواهد را همزمان میکند و با کاهش تلاش دستی، دقت انطباق شرکتهای SaaS را ارتقا میبخشد.
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.