Այս ակարկը ներկայացնում է նորարարական առաջադիմող համաձայնության փակևրին կանխատեսման ինժեներությունը, որը միացնում է գեներատիվ ԱԻ, ֆեդերացված ուսումում և գիտելիքների-գրաֆի enríքս, որպեսզի կանխատեսի առաջիկա անվտանգության հարցաթղթի էլեկտրոնները: Վերլուծելով պատմական աուդիթների տվյալները, կարգադատական ճանապարհաքառակուսիները և վաճառողների հատուկ տրենդները, ինժեներությունը կանխատեսում է բացորում, որպեսզի թիմերը կարողանան նախապատրաստել ապացույցները, քաղաքականության թարմացումները և ավտոմատացման սցենարները՝ զգալիորեն նվազեցնելով արձագանքման ուշացումը և աուդիթի ռիսկը.
Այս հոդվածը ուսումնասիրում է հաջորդ‑սեալակողմի մոտեցումը անվտանգության հարցաթերթիկների ավտոմատացման, որը անցնում է ռեակտիվ պատասխաններից մինչև պրակտիվ բացերի կանխատեսում։ Համալնելով ժամանակամարտական ռիսկի մոդելավորում, շարունակական քաղաքականության մոնիտորինգ և գեներատիվ AI, կազմակերպությունները կարող են կանխատեսել բացող ապաշտատություն, ավտոմատ լրացնել պատասխանները և պահպանում ապահովագրական փաստաթղթեր թարմ՝ զգալիորեն նվազեցնելով շրջակա ժամանակը և աուդիտի ռիսկը։
Ներքին ուսումնասիրություն Procurize-ի նոր Պրոդիկտիվ Համապատասխանության Ճանապարհադիտարկման Ինժեանի մասին, ներկայացնելով, թե ինչպես AI‑ը կարող է կանխատեսել կանոնակարգի փոփոխությունները, առաջարկել շտկման առաջադրանքների առաջնահերթությունը և ապահովել, որ անվտանգության հարցարաքները լինեն ժամանակին:
Այս հոդվածը բացում է, թե ինչպես AI-ն փոխում է չտուգված անվտանգության հարցակաթերի տվյալները քանակական վստահության միավորների, օգնությամբ ապահովելով անվտանգության և ձեռքאַסման թիմերին ռիսկի առաջնայնություն, գնահատման արագություն և ակնխնդրող ապսպասելի ապացույցների պահպանում: