Procurize یک موتور سنتز انطباقی سیاست با هوش مصنوعی معرفی می‌کند که سیاست‌های استاتیک انطباق را به پاسخ‌های پویا و زمینه‌آگاه برای پرسش‌نامه‌های امنیتی تبدیل می‌سازد. با دریافت اسناد سیاست، چارچوب‌های قانونی و پاسخ‌های قبلی پرسش‌نامه، سیستم پاسخ‌های دقیق و به‌روز را در زمان حقیقی تولید می‌کند و به‌طور قابل‌توجهی تلاش دستی را کاهش می‌دهد در حالی که دقت سطح حسابرسی را تضمین می‌کند.

این مقاله هم‌افزایی بین سیاست‑به‌عنوان‑کد و مدل‌های زبانی بزرگ را توضیح می‌دهد و نشان می‌دهد چگونه کد انطباق خودکار می‌تواند فرآیند پاسخ به پرسش‌نامه‌های امنیتی را بهبود بخشد، تلاش دستی را کاهش دهد و دقت سطح حسابرسی را حفظ کند.

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.

این مقاله، کارت امتیاز پیوسته مطابقتی مبتنی بر هوش مصنوعی جدیدی را معرفی می‌کند که پاسخ‌های خام پرسشنامه را به یک داشبورد زنده و مبتنی بر ریسک تبدیل می‌سازد. با ترکیب پلتفرم یکپارچه پرسشنامه Procurize با تحلیل ریسک بلادرنگ، سازمان‌ها می‌توانند به‌سرعت ببینند هر پاسخ چطور بر ریسک کلی کسب‌وکار تأثیر می‌گذارد، اصلاحات را اولویت‌بندی کنند و سطح بلوغ مطابقت را به ممیزان و مدیران اجرایی نشان دهند.

این مقاله به بررسی یک معماری نوین می‌پردازد که اصول صفر‑اعتماد را با گراف دانش توزیع‌شده ترکیب می‌کند تا خودکارسازی امن و چند‑مستاجری پرسش‌نامه‌های امنیتی ممکن شود. جریان داده، ضمانت‌های حریم‌خصوصی، نقاط یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی و گام‌های عملی برای پیاده‌سازی راه‌حل بر بستر پلتفرم Procurize را کشف خواهید کرد.