מאמר זה חוקר כיצד מנוע מודלינג כוונת רגולציה בזמן אמת החדש של Procurize משתמש ב‑AI כדי להבין כוונת חקיקה, להתאים מיד תגובות לשאלונים, ולשמור על ראיות ציות מדויקות מול תקנים מתפתחים.
מאמר זה חוקר ארכיטקטורה חדשנית המשולבת עם הטמעות חוצות‑שפה, למידה פדראלית ו‑retrieval‑augmented generation כדי למזג גרפי ידע רב‑לשוניים. המערכת המתקבלת מאחדת באופן אוטומטי שאלוני אבטחה וציות ברחבי אזורים, מצמצמת מאמץ תרגום ידני, משפרת עקביות תשובות ומאפשרת תגובות בזמן אמת שניתנות לבדיקה עבור ספקי SaaS גלובליים.
מאמר זה חוקר ארכיטקטורה חדשנית המשלבת גרפים של ידע רגולטורי שונים למודל מאוחד וקריא לבינה מלאכותית. על‑ידי מיזוג תקנים כגון SOC 2, ISO 27001 ו‑GDPR וכן מסגרות ייעודיות לתעשייה, המערכת מאפשרת תשובות מיידיות ומדויקות לשאלוני אבטחת מידע, מצמצמת מאמץ ידני ומשמרת יכולת ביקורת ברחבי תחומי סמכות.
מציגים את מנוע זרימת השאלות המתאימה שמופעל ב‑AI, הלומד מתשובות המשתמש, פרופילים סיכון וניתוחים בזמן אמת כדי לסדר מחדש, לדלג או להרחיב פריטי שאלון אבטחה באופן דינמי, קיצור משמעותי בזמן התגובה עם דיוק מוגבר וביטחון ציות.
מאמר זה חוקר מנוע AI חדשני המשלב חיפוש מרובה‑מודלים, רשתות עצביות גרפיות, ומעקב מדיניות בזמן אמת כדי לסנתז, לדרג ולהקשר ראיות ציות לשאלוני אבטחה באופן אוטומטי, ולהאיץ את קצב התגובה ואת יכולת הבדיקה.