המאמר הזה חוקר כיצד חברות SaaS יכולות לנצל בינה מלאכותית ליצירת מאגר ידע ציות חי. על‑ידי שאיבה מתמשכת של תשובות לשאלונים קודמים, מסמכי מדיניות ותוצאות ביקורת, המערכת לומדת תבניות, מנבאת תגובות אופטימליות ויוצרת ראיות באופן אוטומטי. הקוראים יגלו שיטות ארכיטקטורתיות מומלצות, אמצעי פרטיות נתונים, וצעד‑אחר‑צעד ליישום מנוע משופר עצמאי בתוך Procurize, שהופך עבודה חוזרת בציות ליתרון אסטרטגי.

מאמר זה מציג פלטפורמת ציות דור הבא שלומדת באופן רציף מתשובות לשאלונים, מייצרת ראיות תומכות באופן אוטומטי, ומתזמת עדכוני מדיניות בין צוותים. על‑ידי שילוב גרפי ידע, סינון מבוסס מודלי שפה גדולים (LLM) ושרשרות ביקורת בלתי ניתנות לשינוי, הפתרון מוריד מאמץ ידני, מבטיח איתור מקור ונותן מענה מהיר לשאלונות אבטחה בעודה מתעדכן לצמוד לשינויים רגולטוריים.