ეს სტატია معرفیებს ახალ პროგნოზირებადი კომპლიცურობის დაშვებების կանխავდენის სისტემას, რომელიც შეაერთებს გენერაციულ AI-ს, ფედერალურ სწავლებას და ცხოველ-გრაფის გაძლიერებას, რათა პრედიქტიული უსაფრთხოების კითხვარის ელემენტებზე პროგნოზირება გაუგრძელოთ. ისტორიული აუდიტული მონაცემების, რეგულაციული გზამკვლევების და მიმწოდებლის-სპეციფიკური ტრენდების ანალიზის საშუალებით სისტემა პროგნოზირებს დაშვებებს, სანამ ისინი წარმოქმნავენ, რაც აძლიერებს გუნდებს მასალების, პოლიტიკური განახლებების და ავტომატიზირებულ სკრიპტების პრეპრერაციას, მისი ბამბოვნოდ შემცირებაში და აუდიტის რისკის შემცირებაში.
ეს სტატია ასახავს, როგორ იყენებს Procurize პროდიკტიულ AI‑მოდელებს უსაფრთხოების კითხვარებში არსებული დაშვების პროგნოზირებისთვის, რაც გუნდებს აძლევს შესაძლებლობას წინასწარ შეავსონ პასუხები, შემცირონ რისკი და დაეხმაროს კომპლეინციის სამუშაო წინსვლას.
გიღბული მიმოხილვა Procurize-ის ახალი წინასწარმოთვალებული შესაბამისობის გზამკვლველი ძრავის, რომელიც აჩვენებს, როგორ შეუძლია AI‑ს პროგნოზировать რეგულაციების ცვლილებებს, პრიორიტეტის მიხედვით მიზნის დაგეგმვას და უსაფრთხოების კითხვარებების წინასწარი მართვას.