सुरक्षा प्रश्नावली अक्सर अनुबंध क्लॉज़, नीतियों या मानकों के सटीक संदर्भ मांगती हैं। मैन्युअल क्रॉस‑रेफ़रेंसिंग त्रुटिपूण और धीमी होती है, विशेषकर जब अनुबंध बदलते रहते हैं। यह लेख Procurize में निर्मित एक नवीन एआई‑आधारित डायनेमिक कॉन्ट्रैक्चुअल क्लॉज़ मैपिंग इंजन को प्रस्तुत करता है। रिट्रिवल‑ऑगमेंटेड जेनरेशन, सैमांटिक नॉलेज ग्राफ़ और एक्सप्लेनेबल एट्रिब्यूशन लेज़र को मिलाकर समाधान स्वचालित रूप से प्रश्नावली आइटम को सटीक अनुबंध भाषा से जोड़ता है, वास्तविक‑समय में क्लॉज़ बदलाव के अनुसार अनुकूलित होता है और ऑडिटर्स को अपरिवर्तनीय ऑडिट ट्रेल प्रदान करता है—बिना मैन्युअल टैगिंग की आवश्यकता के।
सुरक्षा प्रश्नावली संभालने वाले संगठन अक्सर एआई‑जनित उत्तरों के स्रोत के बारे में संघर्ष करते हैं। इस लेख में हम एक पारदर्शी, ऑडिटेबल प्रमाण पाइपलाइन बनाने की प्रक्रिया समझाते हैं जो एआई‑उत्पन्न सामग्री को उसके स्रोत डेटा, नीतियों, और तर्क के साथ कैप्चर, संग्रहित और लिंक करती है। LLM ऑर्केस्ट्रेशन, नॉलेज‑ग्राफ टैगिंग, अपरिवर्तनीय लॉग्स, और स्वचालित अनुपालन जांच को मिलाकर टीमें नियामकों को एक सत्यापन योग्य ट्रेल प्रदान कर सकती हैं, साथ ही एआई की गति और सटीकता का लाभ उठा सकती हैं।
जानें कि कैसे एक सेल्फ‑सर्विस एआई अनुपालन सहायक रिट्रिवल‑ऑग्मेंटेड जनरेशन (RAG) को सूक्ष्म‑स्तरीय भूमिका‑आधारित पहुँच नियंत्रण के साथ मिलाकर सुरक्षित, सटीक और ऑडिट‑तैयार उत्तर सुरक्षा प्रश्नावली में प्रदान कर सकता है, जिससे मैन्युअल प्रयास कम हो जाता है और SaaS संगठनों में भरोसा बढ़ता है।