این مقاله توضیح میدهد که چگونه امتیازدهی ریسک پیشبینیشده مبتنی بر هوش مصنوعی میتواند دشواری پرسشنامههای امنیتی آینده را پیشبینی کند، مهمترین پرسشنامهها را بهصورت خودکار اولویتبندی کرده و شواهد متناسبی تولید نماید. با ترکیب مدلهای زبانی بزرگ، دادههای تاریخی پاسخها و سیگنالهای ریسک فروشندگان در زمان واقعی، تیمهای استفادهکننده از Procurize میتوانند زمان پاسخگویی را تا ۶۰ ٪ کاهش دهند و در عین حال دقت حسابرسی و اعتماد ذینفعان را ارتقا دهند.
این مقاله یک نقشه حرارتی ریسک مبتنی بر هوش مصنوعی را معرفی میکند که بهصورت مستمر دادههای پرسشنامه فروشنده را ارزیابی مینماید، موارد با تأثیر بالا را برجسته میکند و بهصورت زمان واقعی به مالکین مناسب اختصاص میدهد. با ترکیب امتیازدهی ریسک متنی، غنیسازی گراف دانش، و خلاصهسازی تولیدی هوش مصنوعی، سازمانها میتوانند زمان پردازش را کاهش داده، دقت پاسخها را بهبود بخشند و تصمیمات ریسکی هوشمندانهتری در تمام چرخه حیات انطباق اتخاذ کنند.
