מאמר זה מציג זרימת עבודה חדשנית המופעלת על‑ידי בינה מלאכותית, המבוססת על גרף ידע דינמי לציות, המדמה תרחישי audit בעולם האמיתי. באמצעות יצירת שאלונים "מה‑אם" ריאליסטיים, צוותי אבטחה ומשפט יכולים לצפות לדרישות הרגולטורים, לתעדף איסוף ראיות ולשפר באופן מתמשך את דיוק התשובות, ובכך לצמצם משמעותית את זמן הטיפול וסיכון האודיט.

צוותי הרכישה והאבטחה מתמודדים עם ראיות מיושנות ותשובות לא עקביות לשאלונים. מאמר זה מסביר כיצד Procurize AI מנצל גרף ידע מתעדכן באופן מתמשך המופעל על ידי Retrieval‑Augmented Generation (RAG) כדי לעדכן ולאמת תשובות באופן מיידי, להפחית מאמץ ידני ולהגביר דיוק ויכולת ביקורת.

מאמר זה חוקר גישה חדשה מבוססת AI בשם סינתזת ראיות קונטקסטואליות (CES). CES אוספת באופן אוטומטי, מעשירה ומרכבת ראיות ממקורות מרובים – מסמכי מדיניות, דוחות ביקורת, מודיעין חיצוני – לתשובה מגובשת וניתנת לביקורת עבור שאלוני אבטחה. בעזרת נימוק גרף‑ידע, תשובה משופרת בעזרת שליפה (RAG) וההתאמה המדויקת, CES מספקת תגובות בזמן אמת, מדויקות, תוך שמירה על יומן שינויים מלא לצוותי התאמה.

מאמר זה מציג את הקונספט של ספר צ’ק‑ליסט חי לציות המופעל ע"י AI גנרטיבי. הוא מסביר כיצד תשובות בזמן אמת לשאלונים מוזנות לגרף ידע דינמי, מועשרות בעזרת מנוע יצירה משולב‑חיפוש (RAG), ומומרות לעדכוני מדיניות ברי‑פעולה, מפות חום של סיכונים, ונתיבי ביקורת מתמשכים. הקוראים ילמדו על רכיבי הארכיטקטורה, שלבי היישום, והיתרונות המעשיים כגון זמני תגובה מהירים יותר, דיוק תשובה גבוה יותר, ומערכת ציות הלומדת מעצמה.

מאמר זה חוקר ספר חשבונות חדש המופעל ב‑AI המתעד, מייחס ומאמת עדויות עבור כל תשובה לשאלון ספק בזמן אמת, ומספק מסלולי ביקורת בלתי ניתנים לשינוי, ציות אוטומטי וסקירות אבטחה מהירות יותר.