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 הארכיטקטורה, קווי הנתונים, והפרקטיקות המומלצות לבניית מאגר ראיות רציף המופעל על ידי מודלי שפה גדולים. על ידי אוטומציה של איסוף ראיות, גרסאות, והבאת הקשר, צוותי האבטחה יכולים לענות על שאלונים בזמן אמת, להפחית מאמץ ידני ולשמור על עמידה בתקן מוכנה לבדיקה.
חברות SaaS מודרניות מתמודדות עם עשרות שאלוני אבטחה בעוד שההמדיניות הפנימית שלהם מתפתחת מדי יום. מאמר זה מסביר כיצד גילוי שינוי מבוסס AI יכול לרענן באופן אוטומטי תשובות לשאלון ברגע שהמדיניות מתעדכנת, למנוע מידע מיושן, להפחית סיכון ולהאיץ את קצב סגירת העסקאות. תגלה את הטכנולוגיה הבסיסית, שלבי היישום, ממשל של טובת השימוש, ודוגמאות ROI מהעולם האמיתי.
מאמר זה מסביר כיצד דירוג סיכון חזוי המופעל על ידי AI יכול לחזות את קושי של שאלוני אבטחה עתידיים, לתעדף באופן אוטומטי את החשובים ביותר וליצור ראייה מותאמת. באמצעות אינטגרציה של מודלי שפה גדולים, נתוני תשובות היסטוריים, ואותות סיכון ונדור בזמן אמת, צוותים המשתמשים ב‑Procurize יכולים להפחית את זמן הטיפול עד 60 % תוך שיפור דיוק האודיט וביטחון בעלי העניין.