Tämä artikkeli esittelee uuden ennakoivan vaatimustenmukaisuuden aukkojen ennustemotorin, joka yhdistää generatiivisen tekoälyn, federatiivisen oppimisen ja tietämyskartan rikastamisen ennustaakseen tulevia turvallisuuskyselykohteita. Analysoimalla historiallisia tarkastusdataa, sääntelyn tiekarttoja ja toimittajakohtaisia trendejä, moottori ennustaa aukkoja ennen niiden ilmestymistä, mikä mahdollistaa tiimien valmistaa todisteita, politiikkapäivityksiä ja automaatiokäsikirjoituksia etukäteen, vähentäen dramaattisesti vastausviiveitä ja auditointiriskejä.