این مقاله به‌صورت عمیق به موتور نوین Retrieval‑Augmented Generation (RAG) فدرال Procurzę AI می‌پردازد؛ موتوری که برای هم‌راستاسازی پاسخ‌ها در چارچوب‌های نظارتی متعدد طراحی شده است. با ترکیب یادگیری فدرال و RAG، این پلتفرم پاسخ‌های زمان‌واقعی و مبتنی بر زمینه را ارائه می‌دهد در حالی که حریم خصوصی داده‌ها حفظ می‌شود، زمان پردازش کاهش می‌یابد و سازگاری پاسخ‌ها برای پرسشنامه‌های امنیتی بهبود می‌یابد.

این مقاله رویکرد جدیدی را بررسی می‌کند که یادگیری فدرال را با هوش مصنوعی چندرسانه‌ای ترکیب می‌کند تا به‌صورت خودکار شواهد را از اسناد، اسکرین‌شات‌ها و لاگ‌ها استخراج کند و پاسخ‌های دقیق و زمان واقعی به پرسشنامه‌های امنیتی ارائه دهد. معماری، جریان کاری و مزایای این راه‌حل برای تیم‌های انطباق با استفاده از پلتفرم Procurize را کشف کنید.

پرسش‌نامه‌های امنیتی برای شرکت‌های SaaS با سرعت بالا یک گره‌گیر هستند. استخراج شواهد متنی‌محور مبتنی بر هوش مصنوعی Procuriz ترکیبی از بازیابی‑تقویت‑تولید، مدل‌های زبانی بزرگ و گراف دانش یکپارچه را برای ارائه خودکار مدارک انطباق مناسب به‌کار می‌گیرد. نتایج پاسخ‌های تقریباً لحظه‌ای، دقیق و کاملاً قابل حسابرسی است که با کاهش تا 80 ٪ تلاش دستی، دوره‌زمان بسته شدن معاملات را کوتاه می‌کند.

با راه‌حل نوآورانه پرسشنامه Procurize که با هوش مصنوعی ارزیابی‌های امنیتی را بهینه می‌کند، کار دستی در بررسی‌های فروشندگان را کاهش می‌دهد و انطباق با چارچوب‌های مهمی مانند SOC 2 و ISO 27001 را حفظ می‌کند، آشنا شوید.

این مقاله به ادغام نوین یادگیری تقویتی (RL) در پلتفرم خودکارسازی پرسش‌نامه‌های Procurize می‌پردازد. با رفتار قالب‌های پرسش‌نامه به‌عنوان یک عامل RL که از بازخورد یاد می‌گیرد، سیستم به‌صورت خودکار شیوه بیان سؤال، نگاشت شواهد و ترتیب اولویت‌ها را تنظیم می‌کند. نتیجه، زمان واکنش سریع‌تر، دقت بالاتر در پاسخ‌ها و یک پایگاه دانش به‌طور مستمر در حال تحول است که با تغییرات مناظر مقرراتی هم‌راستا می‌شود.