این مقاله بررسی میکند که چگونه شرکتهای SaaS میتوانند از هوش مصنوعی برای ایجاد یک پایگاه دانش تطبیق زنده استفاده کنند. با جذب مداوم پاسخهای گذشته به پرسشنامهها، اسناد سیاستی و نتایج حسابرسی، سیستم الگوها را یاد میگیرد، پاسخهای بهینه پیشبینی میکند و شواهد را بهصورت خودکار تولید میکند. خوانندگان بهترین شیوههای معماری، اقدامات حفظ حریم خصوصی دادهها و گامهای عملی برای استقرار یک موتور خودبهبوددهنده در داخل Procurize را کشف خواهند کرد.
این مقاله یک پلتفرم انطباق نسل جدید را معرفی میکند که بهصورت پیوسته از پاسخهای پرسشنامهها میآموزد، مدارک پشتیبان را بهصورت خودکار نسخهبندی میکند و بهروزرسانیهای سیاست را بین تیمها همگام میسازد. با ترکیب گرافهای دانش، خلاصهسازی مبتنی بر LLM و ردپای حسابرسی غیرقابل تغییر، این راهحل کار دستی را کاهش میدهد، قابلیت ردیابی را تضمین میکند و پاسخهای امنیتی را در مواجهه با مقررات در حال تحول بهروز نگه میدارد.
