ეს სტატია შეთავსდება ახალ AI‑მოუყინებელ ძრავაზე, რომელიც დიდი ენის მოდელები (LLM‑ები) დინამიკულ ცოდნის გრაფიკთან აერთიანებს, ავტომატურად რეკომენდირებთ ყველაზე შესაბამის მტკიცებულებებს უსაფრთხოების კითხვარებისთვის, რაც ზრდის წესების ნაკლებურობასა და სიჩქესას კომისიის გუნდებისთვის.
უსაფრთხოების კითხვარები ხშირად საჭიროება კონკრეტული მითითებები კონტრაქტის წესებზე, დგასებით, სტანდარტებზე. ხელით წამოწერის პროცესი შთაგონებულია გადატვირთული შეცდომებითა და ნელად იმუშავებს, განსაკუთრებით როდესაც კონტრაქტები იცვლება. ეს სტატია წარმოშობს ახალი AI‑დამართული დინამიური კონტრაქტის წესების ბმული (DCCM) მასინასთან, რომელიც შემართულია Procurize-ისში. კომბინირებით Retrieval‑Augmented Generation, სემანტიკური გრაფის ცოდნისა და გაუგებრობის გასაჩივრებით, ეს გადაწყვეტა ავტომატურად აბენიებს კითხვარის ელემენტებს შესაბამისი კონტრაქტის ტექსტთან, რეალურ დროში ადაპტირებს წესის ცვლილებებს და აუდიტორებს იძლევა უცვლელ აუდიტის ტრეილს — ყველაფერი ხელით ტაგინგის გარეშე.
ეს სტატია წარმოდგენას უსვამს მორგებული AI ორკესტრაციის ფენის კონცეფციას, რომელიც აერთიანებს რეალურ‑დროის მიზნის გამოყოფას, ცოდნის‑გრაფის‑მიერ დამტკიცებული მასალებზე წვდომას და დინამურ ორიენტაციას, რათა სწრაფად და შირთვებით შექმნას სწორი პასუხები მომწოდებლის კითხვარის საკითხებზე. გენერაციული AI, გამტკიცება‑მთავრულის სწავლება და პოლიტიკა‑როგორც‑კოდი‑ის გამოყენებით, ორგანიზაციებს შეუძლია უკავლეთ განსაზღვრული პასუხის დრო 80 %-ისაკლები, არაპატრიმული აუდიტ‑მზად ტრასირებივით.
ეს სტატია ახდენს ახალი არქიტექტურაზე, რომელიც აუხსნის Retrieval‑Augmented Generation‑ს, მოთხოვნის‑უკუგაბს ციკლებსა და გრაფის ნიაის ქსელებზე (GNN), რათა შესაბამისობის ცოდნის გრაფები ავტონომიურად ევოლიუბიონ. კითხვაზე პასუხის მიტანული ბიბლიოთეკის, აუკპორტის შედგენილობისა და AI‑ზე დაფუძნებული მოთხოვნების საშუალებით ორგანიზაციებს შეუძლია ინარჩუნონ უსაფრთხოების და რეგულაციური მასალები ზუსტად, შემცირდეს ხელით კეთებული შრომა და გაიზარდოთ აუკპორტის ნდობა.
ნახეთ, როგორ იყენებს Procurize მუდმივი ცოდნის გრაფის სინქრონიზაციას, რათა უსაფრთხოების კითხვარის პასუხები განთავსდეს უახლეს რეგულატორული ცვლილებების მიხედვით, გარანტიულად, აუდიტირებად და განახლებული თანამხიერის პასუხებით გუნდებსა და ხელსაწყოებს შორის.