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 מציג לוח מחוונים לביטחון AI מוסבר שממחיש את מידת הוודאות של תשובות שנוצרו על‑ידי AI לשאלוני אבטחה, מציג נתיבי נימוק, ועוזר לצוותי הציות לבצע ביקורת, לבנות אמון ולפעול על תגובות אוטומטיות בזמן אמת.

גלו כיצד מאמן IA מוסבר יכול לשנות את הדרך שבה צוותי האבטחה מתמודדים עם שאלוני ספקים. על‑ידי שילוב של מודלי שיחה (LLM), שליפת ראיות בזמן אמת, דירוג בטחון, והצגת נימוקים שקופים, המאמן מקצר את זמן המענה, משפר את דיוק התשובות, ומשאיר את הביקורות ניתנות לביקורת.

שאלוני אבטחה דורשים לעתים קרובות הפניות מדוייקות לתנאי חוזה, מדיניות או תקנים. חיפוש ידני הוא רגיש לטעויות ואיטי, במיוחד כאשר החוזים מתעדכנים. מאמר זה מציג מנוע מיפוי תנאי חוזה דינמי (Dynamic Contractual Clause Mapping) מבוסס AI שכלול במערכת Procurize. באמצעות שילוב של Retrieval‑Augmented Generation, גרפים סמנטיים של ידע ולד נפשי מוסבר, הפתרון מקשר באופן אוטומטי פריטי שאלון לשפה המדויקת בחוזה, מסתגל בזמן אמת לשינויים בתנאים ומספק למבקרים מסלול ביקורת בלתי ניתן לשינוי – ללא צורך בתיוג ידני.