מאמר זה חוקר ארכיטקטורה חדשה המשלבת רשתות עצביות גרפיות עם פלטפורמת ה‑AI של Procurize כדי לבצע ייחוס ראיות אוטומטי לפריטי שאלון, ליצור דירוגי אמון דינאמיים ולשמור על תגובות הציות עדכניות ככל שהנוף הרגולטורי משתנה. הקוראים ילמדו על מודל הנתונים, צינור ההיסק, נקודות האינטגרציה והיתרונות המעשיים לצוותי אבטחה ומשפט.

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 חוקר מנוע מיפוי ראיות ללמידה עצמית חדשני המשלב יצור משופר באמצעות שליפה (RAG) עם גרף ידע דינמי. גלו כיצד המנוע מחלץ, ממפה ומאמת ראיות לשאלוני אבטחה באופן אוטומטי, מסתגל לשינויים רגולטוריים ומשתלב בתהליכי הציות הקיימים כדי לקצר את זמן המענה עד 80 %.

מאמר זה מציג את מנוע נרטיב הציות האדפטיבי, פתרון AI חדשני שמשלב יצירה משודרגת באחזור עם דירוג הוכחות דינמי כדי לאוטומט תשובות לשאלוני אבטחה. הקוראים ילמדו על הארכיטקטורה הבסיסית, שלבי היישום המעשיים, טיפים לאינטגרציה והכיוונים העתידיים, כולם נועדו להפחית מאמץ ידני תוך שיפור דיוק התשובות ויכולת האודיט.

גלה כיצד מנוע הסינכרון של מדיניות‑כקוד הדינמי החדש של Procurize משתמש ב‑AI גנרטיבי ובגרף ידע חיי כדי לעדכן באופן אוטומטי את הגדרות המדיניות, ליצור תשובות תואמות לשאלונים ולשמור על רשת ביקורת בלתי ניתנת לשינוי. מדריך זה מסביר את הארכיטקטורה, זרימת העבודה והיתרונות המעשיים עבור צוותי אבטחה וצדק.