این مقاله به بررسی رویکرد نوینی میپردازد که در آن یک نمودار دانش تقویتشده با هوش مصنوعی مولد، بهطور مستمر از تعاملات پرسشنامهها یاد میگیرد و پاسخها و شواهد دقیق و آنی ارائه میدهد، در حالی که قابلیت حسابرسی و انطباق را حفظ میکند.
سازمانها برای هماهنگ نگه داشتن پاسخهای پرسشنامههای امنیتی با سیاستهای داخلی که به سرعت تغییر میکند و مقررات خارجی، با مشکل مواجه هستند. گراف دانش مبتنی بر هوش مصنوعی Procurize بهطور مستمر اسناد سیاستی را نقشهبرداری میکند، درهروی را شناسایی مینماید و هشدارهای زمان واقعی را به تیمهای پرسشنامه میفرستد. این مقاله مشکل درهروی، معماری زیرساخت گراف، الگوهای یکپارچهسازی و فواید قابلاندازهگیری را برای فروشندگان SaaS که به دنبال پاسخهای انطباق سریعتر و دقیقتر هستند، توضیح میدهد.
این مقاله به بررسی یک موتور جدید هماهنگی شواهد زمان واقعی مبتنی بر هوش مصنوعی میپردازد که بهصورت مستمر تغییرات سیاستها را هماهنگ میکند، مدرکهای مرتبط را استخراج میکند و پاسخهای پرسشنامههای امنیتی را بهصورت خودکار پر میکند، سرعت، دقت و قابلیت حسابرسی را برای فروشندگان مدرن SaaS فراهم میآورد.
شرکتهای مدرن باید دهها پرسشنامه امنیتی و انطباقی را در چارچوبهای مختلفی مانند [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)، [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)، GDPR و CMMC مدیریت کنند. موتور جدید **همگامسازی شواهد** با هوش مصنوعی شرکت Procurize بهصورت خودکار شواهد را برای تمام این قوانین در زمان واقعی تطبیق، اعتبارسنجی و غنیسازی میکند. این مقاله معماری زیرساخت، گردش کار گامبهگام، تعهدات امنیتی و نکات عملی پیادهسازی را توضیح میدهد تا تیمها بتوانند پرسشنامههای فروشندگان را سه برابر سریعتر پاسخ دهند و همزمان قابلیت ردیابی سطح حسابرسی را حفظ کنند.
