מאמר זה מציג זרימת עבודה חדשנית המופעלת על‑ידי בינה מלאכותית, המבוססת על גרף ידע דינמי לציות, המדמה תרחישי audit בעולם האמיתי. באמצעות יצירת שאלונים "מה‑אם" ריאליסטיים, צוותי אבטחה ומשפט יכולים לצפות לדרישות הרגולטורים, לתעדף איסוף ראיות ולשפר באופן מתמשך את דיוק התשובות, ובכך לצמצם משמעותית את זמן הטיפול וסיכון האודיט.

צוותי הרכישה והאבטחה מתמודדים עם ראיות מיושנות ותשובות לא עקביות לשאלונים. מאמר זה מסביר כיצד Procurize AI מנצל גרף ידע מתעדכן באופן מתמשך המופעל על ידי Retrieval‑Augmented Generation (RAG) כדי לעדכן ולאמת תשובות באופן מיידי, להפחית מאמץ ידני ולהגביר דיוק ויכולת ביקורת.

Procurize מציגה מנוע סינתזת מדיניות אדפטיבית המופעל ב‑AI, הממיר מדיניות ציות סטטית לתשובות דינאמיות ותלויות‑קשר עבור שאלוני אבטחה. על‑ידי שאיבת מסמכי מדיניות, מסגרות רגולטוריות ותשובות קודמות לשאלונים, המערכת מייצרת תשובות מדויקות ומעודכנות בזמן אמת, מה שמפחית משמעותית את המאמץ הידני תוך שמירה על דיוק ברמת מבדק.

גלו כיצד Procurize מנצלת סנכרון רציף של גרף הידע כדי ליישר את תשובות השאלונים על אבטחה עם השינויים הרגולטוריים העדכניים ביותר, ובכך להבטיח תשובות תואמות, ניתנות לביקורת ומעודכנות לצורך ציות ברחבי צוותים וכלים.

מאמר זה מציג את הקונספט של ספר צ’ק‑ליסט חי לציות המופעל ע"י AI גנרטיבי. הוא מסביר כיצד תשובות בזמן אמת לשאלונים מוזנות לגרף ידע דינמי, מועשרות בעזרת מנוע יצירה משולב‑חיפוש (RAG), ומומרות לעדכוני מדיניות ברי‑פעולה, מפות חום של סיכונים, ונתיבי ביקורת מתמשכים. הקוראים ילמדו על רכיבי הארכיטקטורה, שלבי היישום, והיתרונות המעשיים כגון זמני תגובה מהירים יותר, דיוק תשובה גבוה יותר, ומערכת ציות הלומדת מעצמה.