חברות SaaS מודרניות מתמודדות עם עשרות מסגרות ציות, שכל אחת מהן דורשת ראיות חופפות אך באופן שונה במקצת. מנוע מיפוי אוטומטי של ראיות מבוסס AI בונה גשר סמנטי בין המסגרות, מחלץ artefacts ניתנים לשימוש חוזר וממלא שאלוני אבטחה בזמן אמת. מאמר זה מסביר את הארכיטקטורה הבסיסית, תפקיד המודלים גדולים (LLM) וגרפים של ידע, ושלבים מעשיים לפריסת המנוע בתוך Procurize.

מאמר זה מציג מנוע קישור אוטומטי מבוסס גרף סמנטי חדש הממפה באופן מיידי ראיות תומכות לתשובות בשאלוני אבטחה בזמן אמת. באמצעות גרפים של ידע משודרגים בבינה מלאכותית, הבנת שפה טבעית וצינורות מונעי אירועים, ארגונים יכולים לקצר את זמן המענה, לשפר את האודיטביליות ולשמר מחסן ראיות חי שמתעדכן עם שינויי מדיניות.

חברות SaaS מודרניות מוצפות בשאלוני אבטחה. על‑ידי פריסת מנוע מחזור החיים של ראיות מבוסס AI, צוותים יכולים לאסוף, להעשיר, לגרסא ולאשר ראיות בזמן אמת. מאמר זה מסביר את הארכיטקטורה, תפקיד גרפים של ידע, יומני מקור, והצעדים המעשיים ליישום הפתרון ב‑Procurize.

מאמר זה חוקר גישה חדשנית המשתמשת בבינה מלאכותית כדי להמיר תשובות לשאלוני אבטחה לספרי ציות מתעדכנים באופן רציף. על ידי קישור נתוני השאלונים, ספריות מדיניות ובקרות תפעוליות, ארגונים יכולים ליצור מסמכים חיים המתפתחים עם שינויים ברגולציה, מצמצמים עבודה ידנית ומספקים עדויות בזמן אמת למבקרים וללקוחות.

למדו כיצד עוזר ציות AI לשירות עצמי יכול לשלב את דור מוסף על ידי אחזור (RAG) עם בקרת גישה מבוססת תפקידים מדויקת כדי לספק תשובות בטוחות, מדויקות ועם מוכנות לביקורת לשאלונים אבטחתיים, להפחתת מאמץ ידני והגברת האמון בארגוני SaaS.