Ovaj članak otkriva novu arhitekturu koja spaja jaz između odgovora na sigurnosne upitnike i evolucije politika. Prikupljanjem podataka odgovora, primjenom učenja pojačanja i ažuriranjem repozitorija politika‑kao‑kôd u stvarnom vremenu, organizacije mogu smanjiti ručni trud, poboljšati točnost odgovora i održavati artefakte usklađenosti stalno usklađenima s poslovnom stvarnošću.

Ovaj članak istražuje novu arhitekturu koja kombinira generiranje pojačano pretraživanjem, cikluse povratne informacije upita i grafne neuronske mreže kako bi grafovi znanja o usklađenosti automatski evoluirali. Zatvaranjem petlje između odgovora na upitnike, rezultata revizije i AI‑vođenih upita, organizacije mogu održavati svoju sigurnosnu i regulatornu evidenciju ažurnom, smanjiti ručni napor i povećati povjerenje u reviziju.

Procurize AI predstavlja sustav zatvorene petlje učenja koji prikuplja odgovore dobavljača na upitnike, izvlači akcijske uvide i automatski usavršava politike usklađenosti. Kombinacijom Retrieval‑Augmented Generation, semantičkih grafova znanja i verzioniranja politika vođenog povratnim informacijama, organizacije mogu održavati svoju sigurnosnu poziciju ažurnom, smanjiti ručni napor i poboljšati spremnost za reviziju.

Članak objašnjava nov novi samorastući sustav narativa usklađenosti koji kontinuirano fino podešava velike jezične modele na podacima iz upitnika, pružajući sve preciznije i točnije automatizirane odgovore uz očuvanje revizorske mogućnosti i sigurnosti.