این مقاله روش نوآورانه‌ای مبتنی بر هوش مصنوعی را معرفی می‌کند که به‌طور مداوم بانک سؤال پویا برای پرسش‌نامه‌های امنیتی و سازگاری تولید و بهبود می‌دهد. با ترکیب هوشمند اطلاعات قانونی، مدل‌های بزرگ زبانی و حلقه‌های بازخورد، سازمان‌ها می‌توانند پرسش‌نامه‌ها را به‌صورت خودکار با سؤالات به‌روز و متناسب با زمینه پر کنند، که به‌طور چشمگیری زمان پاسخگویی را کاهش داده، تلاش دستی را کم کرده و دقت حسابرسی را بهبود می‌بخشد.

این مقاله رویکردی نوین را بررسی می‌کند که اثبات دانش صفر (ZKP) را با هوش مصنوعی مولد ترکیب می‌کند تا پاسخ‌های پرسش‌نامه فروشندگان را به‌صورت خودکار تولید کند. با اثبات صحت پاسخ‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی بدون افشای داده‌های زیرین، سازمان‌ها می‌توانند جریان‌های کارهای انطباقی را شتاب دهند در حالی که محرمانگی و قابلیت حسابرسی شدید حفظ می‌شود.

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.