מאמר זה חוקר כיצד Procurize משתמש במודלים חיזויים של AI כדי לצפות פערים בשאלונים של אבטחה, מאפשר לצוותים למלא תשובות מראש, להפחית סיכון ולהאיץ תהליכי ציות.
מודלים גדולים רב‑מודליים (LLM) יכולים לקרוא, לפרש ולסנתז חפצים חזותיים—דיאגרמות, צילומי מסך, לוחות בקרה של ציות—ולהפוך אותם להוכחה מוכנה לביקורת. מאמר זה מסביר את ערימת הטכנולוגיות, אינטגרציית הזרימה, שיקולי האבטחה, וה‑ROI הממשי של שימוש ב‑AI רב‑מודלי לאוטומציה של יצירת הוכחות חזותיות לשאלונים בטחוניים.
מאמר זה חוקר כיצד מנוע מודלינג כוונת רגולציה בזמן אמת החדש של Procurize משתמש ב‑AI כדי להבין כוונת חקיקה, להתאים מיד תגובות לשאלונים, ולשמור על ראיות ציות מדויקות מול תקנים מתפתחים.
מאמר זה חוקר ארכיטקטורה חדשנית המשולבת עם הטמעות חוצות‑שפה, למידה פדראלית ו‑retrieval‑augmented generation כדי למזג גרפי ידע רב‑לשוניים. המערכת המתקבלת מאחדת באופן אוטומטי שאלוני אבטחה וציות ברחבי אזורים, מצמצמת מאמץ תרגום ידני, משפרת עקביות תשובות ומאפשרת תגובות בזמן אמת שניתנות לבדיקה עבור ספקי SaaS גלובליים.
מאמר זה חוקר גישה חדשה מבוססת AI שממפה באופן אוטומטי סעיפים קיימים של מדיניות לדרישות ספציפיות של שאלוני אבטחה. על ידי ניצול מודלים של שפה גדולים, אלגוריתמי דמיון סמנטי, ולולאות למידה מתמשכות, חברות יכולות להפחית מאמץ ידני, לשפר עקביות בתשובות ולשמור על עדכניות הוכחות הציות במספר מסגרות.