Ovaj članak predstavlja novitet – Motor za prediktivno predviđanje praznina u usklađenosti koji kombinira generativnu AI, federirano učenje i obogaćivanje grafova znanja kako bi prognozirao nadolazeće stavke sigurnosnih upitnika. Analizom povijesnih podataka revizija, regulatornih planova i specifičnih trendova dobavljača, motor predviđa praznine prije nego što se pojave, omogućavajući timovima da unaprijed pripreme dokaze, ažuriranja politika i skripte automatizacije, čime značajno smanjuje latenciju odgovora i rizik revizije.

Detaljan pregled novog Motor‑a za prediktivno usklađivanje tvrtke Procurize, koji pokazuje kako AI može prognozirati regulatorne promjene, prioritizirati zadatke otklanjanja i držati upitnike o sigurnosti korak ispred zahtjeva.

Ovaj članak istražuje napredni pristup automatizaciji sigurnosnih upitnika koji prelazi od reaktivnog odgovaranja prema proaktivnom predviđanju praznina. Kombinirajući vremenske serije modeliranja rizika, kontinuirano praćenje politika i generativni AI, organizacije mogu predvidjeti nedostajuće dokaze, automatski popuniti odgovore i održavati svježe artefakte usklađenosti – drastično smanjujući vrijeme obrade i rizik revizije.

Ovaj članak objašnjava kako AI pretvara sirove podatke iz sigurnosnih upitnika u kvantitativni rezultat povjerenja, pomažući timovima za sigurnost i nabavu da prioritetiziraju rizik, ubrzaju procjene i održe dokazni materijal spreman za reviziju.