این مقاله یک دفترکل نوآورانه مبتنی بر هوش مصنوعی را بررسی می‌کند که شواهد هر پاسخ به پرسش‌نامه فروشنده را در زمان واقعی ثبت، اختصاص و اعتبارسنجی می‌کند؛ مسیرهای حسابرسی غیرقابل تغییر، تطبیق خودکار و مرورهای امنیتی سریع‌تری را فراهم می‌آورد.

این مقاله به بررسی یک موتور انتساب شواهد پویا مبتنی بر شبکه‌های عصبی گرافی (GNN) می‌پردازد. با نقشه‌برداری روابط بین بندهای سیاست، ابزارهای کنترل و الزامات قانونی، این موتور پیشنهادهای شواهد دقیق و بلادرنگ برای پرسش‌نامه‌های امنیتی ارائه می‌دهد. خوانندگان با مفاهیم پایه‌ای GNN، طراحی معماری، الگوهای یکپارچه‌سازی با Procurize و گام‌های عملی برای پیاده‌سازی یک راه‌حل امن و قابل حسابرسی که به طور چشمگیری هزینه‌های دستی را کاهش داده و اطمینان از انطباق را بالا می‌برد، آشنا می‌شوند.