यह लेख ग्राफ न्यूरल नेटवर्क्स (GNNs) द्वारा संचालित नवीन डायनामिक साक्ष्य एट्रिब्यूशन इंजन की खोज करता है। नीति क्लॉज़, नियंत्रण वस्तुओं और नियामक आवश्यकताओं के बीच संबंधों का मानचित्रण करके, यह इंजन सुरक्षा प्रश्नावली के लिए वास्तविक‑समय, सटीक साक्ष्य सुझाव देता है। पाठक आधारभूत GNN अवधारणाएँ, वास्तुशिल्प डिज़ाइन, Procurize के साथ एकीकरण पैटर्न, और एक सुरक्षित, ऑडिटेबल समाधान को लागू करने के व्यावहारिक चरण सीखेंगे जो मैन्युअल प्रयास को काफी घटाता है जबकि अनुपालन भरोसे को बढ़ाता है।

यह लेख एक नई AI‑संचालित लेज़र की खोज करता है जो प्रत्येक विक्रेता प्रश्नावली उत्तर के लिए वास्तविक‑समय में प्रमाण को रिकॉर्ड, अंतर्व्याप्ति और सत्यापित करता है, अपरिवर्तनीय ऑडिट ट्रेल, स्वचालित अनुपालन, और तेज़ सुरक्षा समीक्षाएँ प्रदान करता है।