La Generazione Aumentata con Recupero (RAG) combina grandi modelli linguistici con fonti di conoscenza aggiornate, fornendo evidenze accurate e contestuali nel momento in cui si risponde a un questionario di sicurezza. Questo articolo esplora l'architettura RAG, i pattern di integrazione con Procurize, i passaggi pratici di implementazione e le considerazioni di sicurezza, dotando i team di strumenti per ridurre i tempi di risposta fino all'80 % mantenendo una provenienza a livello di audit.

Questo articolo spiega il concetto di un grafo della conoscenza orchestrato dall'IA che unifica policy, evidenze e dati dei fornitori in un motore in tempo reale. Combinando il collegamento semantico del grafo, il Retrieval‑Augmented Generation e l’orchestrazione event‑driven, i team di sicurezza possono rispondere istantaneamente a questionari complessi, mantenere tracce di audit verificabili e migliorare continuamente la postura di conformità.

I questionari di sicurezza sono una parte fondamentale ma dispendiosa della gestione del rischio dei fornitori. Questa guida fornisce strategie concrete per rispondere in modo efficiente, mantenere la conformità e sfruttare l’automazione per risposte più rapide e prive di errori.

Scopri quali documenti di conformità sono critici per il successo di un SaaS B2B e come gestirli efficacemente per soddisfare le aspettative degli acquirenti aziendali.

Questo articolo esplora un approccio innovativo che utilizza l'apprendimento per rinforzo per creare modelli di questionari autoadattivi. Analizzando ogni risposta, il ciclo di feedback e il risultato di audit, il sistema affina automaticamente la struttura del modello, la formulazione e i suggerimenti di prova. Il risultato è una risposta più rapida e accurata a questionari di sicurezza e conformità, riduzione dello sforzo manuale e una base di conoscenza in continuo miglioramento che si adatta alle normative in evoluzione e alle aspettative dei clienti.