מאמר זה חוקר את התפקיד המתפתח של אינטליגנציה מלאכותית ניתנת להסבר (XAI) באוטומציה של תשובות לשאלוני אבטחה. על‑ידי חשיפת ההיגיון שמאחורי תשובות שנוצרות על‑ידי AI, XAI ממלאת את פער האמון בין צוותי הציות, המבקרים והלקוחות, תוך שמירה על מהירות, דיוק ולמידה מתמשכת.

מאמר זה מסביר את קונספט גרף הידע המתוזמן ב‑AI המאחד מדיניות, ראיות ונתוני ספקים למנוע בזמן אמת. על‑ידי שילוב קישוריות גרפית סֶמָנטית, יצירת‑תשובה משולבת‑שחזור (RAG) ותזמור מונע‑אירועים, צוותי אבטחה יכולים לענות על שאלונים מורכבים מיידית, לשמור על עקבות מבוקרות ולשפר באופן רציף את עמדת הציות.

Procurize מציגה מנוע גרף ידע מתארגן עצמאי שלומד באופן רציף מאינטראקציות עם שאלונים, עדכונים רגולטוריים ומקוריות הוכחות. מאמר זה חוקר לעומק את הארכיטקטורה, היתרונות ושלבי היישום לבניית פלטפורמת אוטומציה של שאלונים מבוססת AI המקטינה את זמן תגובה, משפרת את אמינות הצייתנות, ומתאימה למקומות מרובי‑שוכרים.

מאמר זה חוקר את האסטרטגיה של התאמת מודלים גדולים של שפה על נתוני ציות ספציפיים לתעשייה במטרה לאוטומט תשובות לשאלונים בטחוניים, לצמצם מאמץ ידני ולשמור על אפשרות ביקורת בפלטפורמות כגון Procurize.

מאמר זה מציג מאמן שיחה דינמי ב‑AI חדש שנועד לעמוד לצד צוותי האבטחה והציות כאשר הם ממלאים שאלוני ספקים. על‑ידי שילוב של הבנת שפה טבעית, גרפים קונטקסטואליים של ידע ושליפה בזמן אמת של הוכחות, המאמן מקצר את זמן הטיפול, משפר את עקביות התשובות ויוצר מסלול דיאלוג ניתן לבחינה. המאמר מתאר את תחום הבעיה, הארכיטקטורה, שלבי היישום, שיטות העבודה הטובות והכיוונים העתידיים לארגונים המעוניינים לעדכן זרימות עבודה של שאלונים.