Sabato, 15 Nov 2025

Questo articolo esplora come il nuovo motore di Modellazione in Tempo Reale dell'Intento Normativo di Procurize utilizzi l'IA per comprendere l'intento legislativo, adattare istantaneamente le risposte ai questionari e mantenere accurate le evidenze di conformità mentre gli standard evolvono.

giovedì, 6 nov 2025

Questo articolo esplora l’integrazione innovativa dell’apprendimento per rinforzo (RL) nella piattaforma di automazione dei questionari di Procurize. Trattando ogni modello di questionario come un agente RL che apprende dal feedback, il sistema regola automaticamente la formulazione delle domande, la mappatura delle evidenze e l’ordinamento delle priorità. Il risultato è un tempo di risposta più rapido, una maggiore accuratezza delle risposte e una base di conoscenza in continua evoluzione che si allinea ai mutamenti normativi.

Giovedì, 20 novembre 2025

Questo articolo presenta il Motore di Instradamento AI Contestuale di Procurize, un sistema in tempo reale che abbina i questionari di sicurezza in arrivo ai team interni o agli esperti più appropriati. Unendo la comprensione del linguaggio naturale, la provenienza tramite grafo di conoscenza e il bilanciamento dinamico del carico di lavoro, il motore riduce la latenza nelle risposte, ne migliora la qualità e crea una traccia verificabile per i responsabili della conformità. I lettori potranno esplorare il modello architetturale, i principali modelli AI, gli schemi di integrazione e i passaggi pratici per distribuire il router negli ambienti SaaS moderni.

Lunedì, 2 giu 2025

Scopri la soluzione innovativa di Procurize per i questionari, che utilizza l'IA per ottimizzare le valutazioni di sicurezza, ridurre il lavoro manuale nella due diligence dei fornitori e mantenere la conformità con i principali framework come SOC 2 e ISO 27001.

Mercoledì, 10 dicembre 2025

Questo articolo approfondisce il nuovo motore di Retrieval‑Augmented Generation (RAG) federato di Procurize AI, progettato per armonizzare le risposte tra più quadri normativi. Unendo il learning federato al RAG, la piattaforma fornisce risposte in tempo reale, contestualizzate, preservando la privacy dei dati, riducendo i tempi di risposta e migliorando la coerenza delle risposte per i questionari di sicurezza.

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