מאמר זה חוקר כיצד חיבור של זרימות מודיעין אי‑האבקה חיות למנועי AI משנה את אוטומציית השאלונים הבטיחותיים, מספק תשובות מדויקות ומעודכנות תוך הפחתת מאמץ ידני והסיכון.

תעמיקו כיצד להשתמש בגרפים של ידע פדרלי כדי להניע אוטומציה מאובטחת, מבוססת AI וניתנת לביקורת של שאלוני אבטחה בין כמה ארגונים, להפחתת מאמץ ידני תוך שמירה על פרטיות הנתונים ומקורות ההוכחה.

מאמר זה מציג את מושג ה‑תאום הדיגיטלי הרגולטורי – מודל ריצה של נוף הציות הקיים והעתידי. על‑ידי שאיבת תקנים, ממצאי ביקורות, ונתוני סיכון של ספקים באופן רציף, התאום ממפה את דרישות השאלונים שמגיעות. בשילוב עם מנוע ה‑AI של Procurize, הוא מייצר תשובות אוטומטיות לפני שהמבקר מבקש, מקצר זמני תגובה, משפר דיוק, והופך את הציות ליתרון אסטרטגי.

מכתב זה חוקר את השילוב החדש של למידת חיזוק (RL) בפלטפורמת האוטומציה של שאלונים של Procurize. על ידי טיפול בכל תבנית שאלון כאלגוריתם RL הלומד מהמשוב, המערכת מתאמת אוטומטית ניסוח שאלות, מיפוי ראיות וסדר עדיפויות. התוצאה היא זמן תגובה מהיר יותר, דיוק גבוה יותר בתשובות, ובסיס ידע המתפתח באופן מתמשך ומתיישר עם שינויים ברגולציות.

מאמר זה חוקר ארכיטקטורה היברידית של קצה‑ענן שמקרבת מודלים גדולים של שפה למקור נתוני השאלונים האבטחתיים. באמצעות הפצת האינפרנס, שמירת ראיות במטמון, ושימוש בפרוטוקולי סינכרון מאובטחים, ארגונים יכולים לענות על הערכות ספקים באופן מיידי, להפחית השהייה, ולשמור על מגבלות מגוררות נתונים קפדניות, הכל בתוך פלטפורמת ציות מאוחדת.