პარასკევი, 12 დეკემბერი 2025
კატეგორიები: AI Automation Compliance Management Knowledge Graph

ეს სტატია წარმოდგენას აძლევს ახალ AI‑მოჭერილ სამუშაო ნაკადზე, რომელიც იყენებს დინამიკულ კომპლიციანობის ცოდნის გრაფიკს, რათა იმსულიროს რეალური აუდიტის სცენარები. ‘თუ‑იყო’ კითხვარის რეალისტური გენერაციით უსაფრთხოების‑საანქლებლენი და სამართლებრივი გუნდები შეუძლიათ რეგულატორების მოთხოვნების წინასწარი პროგნოზირება, მუხლული დამადასტურებელი მასალების პრიორიტეტების განსაზღვრა და მუდმივი პასუხის სიზუსტის გაუმჯობესება, რაც მნიშვნელოვანი შებრუნების დროისა და აუდიტის რისკის შემცირებას გვეჭანს.

ხუთშაბათი, 30 ოქტომბერი 2025
კატეგორიები: AI Automation Compliance Engineering Knowledge Graphs

ეს სტატია შეაგრძელებს ახალ AI‑მიხისული მიდგომაზე, რომელიც ავტომატურად განახლებს თავსებადობის ცოდნის გრაფს რეგულაციები იცვლება, რაც უზრუნველყოფს უსაფრთხოების კითხვარის პასუხების მიმდინარე, სიზუსტის მქონე და აუდიტ‑მზად നിലის – სწრაფად გავლენას აყენებს SaaS მომწოდებლების სიჩქარესა და ნდოვნებაზე.

ოთხშაბათი, 2025-11-12
კატეგორიები: AI Automation Compliance Knowledge Graph SaaS Operations

ეს სტატია წარმოდგენას ამახვილებს ახალ ძრავაზე, რომელიც მუდმივად იღებს რეგულაციურ წყადებს, განაიმტკიცებულას ცნობების გრაფს კონტექსტურ თანამტკიცებით და უზრუნველყოფს რეალურ‑დროის, პერსონალიზირებულ პასუხებს უსაფრთხოების კითხვარისთვის. იცი არქიტექტურა, რეალურის ნაბიჯების შედგენა და წევ არამეტრი შედეგები შესაბამისი გუნდებისთვის, რომლებმაც იყენებთ Procurize AI პლატფორმას.

ოთხშაბათი, 29 ოქტომბერი 2025

თანამედროვე SaaS გუნდებს ფართოდ ეჭვყავენ განმეორებად უსაფრთხოების კითხვარიებსა და შესაბამისობის აუდიტებს. ერთიანი AI ორკესტრი შეუძლია ცენტრალიზაცია, ავტომატიზაცია და მუდმივი ადაპტაცია კითხვარის პროცესებზე — დავალებების მიანიჭებაზე, დასაქმებული მასალიებიდან მიგვიღებელი დოკუმენტების შეგროვებაზე, რეალურ‑დროის AI‑გენერირებული პასუხებზე — ამასთანად აერთიანებს აუდიტირებალობასა და რეგულაციური შესაბამისობას. この記事 (this article) ღრმა კეთის მქეღის არქიტექტურაზე, ძირითად AI კომპონენტებზე, გაიახლება რუკაზე და განსაზღვრულ უვარგისობას აღნიშნული სისტემის შექმნის შესახებ.

პარასკევს, 2025-11-21

თანამედროვე SaaS გარემოში უსაფრთხოების კითხვარებს წარმოადგენს ბოტლნეკს. ეს სტატია ახსნის ახალი მიდგომას — თვით‑მართლებული ცოდნის გრაფიკის (KG) განვითარება — რომელიც მუდმივად აუმჯობესებს გრაფიკს, როდესაც ახალი კითხვარის მონაცემები მიწოდდება. პაკეტის გამოითხოვილით, კონტრასტული სწავლებით და რეალურ‑დროში რისკის ჰეითმაპებით, ორგანიზაციები შესაძლოა ავტომატურად წარმოადგენენ ზუსტ, შესაბამის ინფორმაციას, კვალიფიცირებული კმედებით და პრივენანსის გამჭვირვალე გამართვით.

ზემოთ
აირჩიეთ ენა