מאמר זה חוקר מנוע אוטומציית שאלונים מבוסס AI מדור הבא, המסתגל לשינויים רגולטוריים, מנצל גרפים של ידע, ומספק תשובות ציות בזמן אמת, ניתנות לאודיט עבור ספקי SaaS.

המאמר חוקר כיצד אינטגרציה של גרפי ידע מבוססי AI בפלטפורמות שאלונים יוצרת מקור יחיד לאמת עבור מדיניות, ראיות והקשר. על‑ידי מיפוי הקשרים בין בקרות, רגולציות ותכונות מוצר, הצוותים יכולים לאכלס תשובות אוטומטית, לחשוף ראיות חסרות ולשתף פעולה בזמן אמת, ובכך לקצר את זמן המענה עד 80 %.

מאמר זה מסביר את הקונספט של אישור ציות רציף מונע בינה מלאכותית. הוא מציג כיצד Procurize מסנכרן שאלוני אבטחה בין SOC2, ISO27001 ו‑GDPR בזמן אמת, יוצר ומעדכן עדויות באופן אוטומטי, ומצמצם מחזורי ביקורת תוך שמירה על נתיבי ביקורת ניתנים לבדיקות ובטוחים.

מאמר זה מסביר ארכיטקטורה מודולרית מבוססת מיקרו‑שירותים המשלבת מודלים גדולים של שפה, יצור משופר בשחזור (RAG), ותהליכי עבודה מונחי אירועים כדי לאוטומט את תגובות שאלוני האבטחה בקנה מידה ארגוני. הוא מתאר עקרונות תכנון, אינטראקציות רכיבים, שיקולי אבטחה, וצעדי יישום מעשיים של הערימה בפלטפורמות ענן מודרניות, במטרה לסייע לצוותי הציות להפחית מאמץ ידני תוך שמירה על ניתנות לביקורת.

בעידן שבו רגולציות פרטיות הנתונים מצריכות חיזוק והספקים דורשים מענה מהיר ומדויק לשאלוני האבטחה, פתרונות AI מסורתיים מסכנים חשיפת מידע חסוי. מאמר זה מציג גישה משולבת של חישוב מרובה צדדים מאובטח (SMPC) ובינה מלאכותית גנרטיבית, שמאפשרת תשובות חסויות, ניתנות לביקורת ובזמן אמת ללא חשיפת נתונים גולמיים לשום צד. למדו על הארכיטקטורה, זרימת העבודה, ההבטחות האבטחתיות והשלבים המעשיים ליישום טכנולוגיה זו בפלטפורמת Procurize.