本記事では、Procurize が予測 AI モデルを使用してセキュリティ質問票のギャップを予測し、チームが事前に回答を埋め、リスクを軽減し、コンプライアンスワークフローを加速させる方法を探ります。

This article introduces a novel Predictive Compliance Gap Forecasting Engine that blends generative AI, federated learning, and knowledge‑graph enrichment to forecast upcoming security questionnaire items. By analyzing historical audit data, regulatory roadmaps, and vendor‑specific trends, the engine predicts gaps before they appear, enabling teams to prepare evidence, policy updates, and automation scripts in advance, dramatically reducing response latency and audit risk.

Procurizeの新しい予測コンプライアンスロードマップエンジンの詳細に迫り、AIが規制変更を予測し、リメディエーションタスクを優先し、セキュリティ質問票を先取りする方法を紹介