גלו כיצד מנוע עדיפות ראיות מותאם בזמן אמת משלב לקיחת איתותים, דירוג סיכון הקשרי והעשרת גרף‑ידע כדי לספק את הראייה הנכונה ברגע הנכון, מקצר את זמני הטיפול בשאלונים ומשפר את דיוק הציות.
מאמר זה מציג מנוע פרסונה סיכון קונטקסטואלי מותאם המנצול זיהוי כוונה, גרפים ידע פדרטיביים, וסינתזת פרסונה מבוססת מודלים גדולים (LLM) כדי לתעדף באופן אוטומטי שאלוני אבטחה בזמן אמת, לקצר את זמני המענה ולשפר את הדיוק בעמידה בתקנות.
למדו כיצד מנוע ציר זמן עדויות הדינמי החדש של Procurize משתמש בגרף ידע בזמן אמת כדי לחבר יחד קטעי מדיניות, עקבות ביקורת והפניות רגולטוריות, ולספק תשובות מיידיות, ניתנות לביקורת לשאלוני אבטחה תוך ביטול חיבור ידני ושגיאות של שליטה בגרסאות.
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.