ეს სტატია გამოკვლევს ახალ AI‑მოჭერილ ძრავას, რომელიც დამაკავშირებთ უსაფრთხოების კითხვარის მოთხოვნებს ორგანიზაციის ცოდნის ბაზის ყველაზე შესაბამის შრომასა, დიდი ენა‑მოდელებით, სემანტიკური ძიებით და რეალური‑დროის პოლიტიკის განახლებებთან. გაეცანით არქიტექტურას, სარგებელს, განსახორციელებლად ნაბიჯებს და მომავალ მიმართულებებს.

მაშტაბურ სტატია კვლევის ახალი, ერთიანი AI ორგანიზატორაზე ვითარება, რომელიც სინქრონიზებს კითხვარის მართვას, რეალურ‑დროის კოლაბორაციას და საბავშვო ბაზნის გენერაციას, დღიური სამუშაოხისხმ, კორპორაციული სიტყვისა და აუდიტის პირდაპირობას.

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 აღწერს კონფიდენციალურ გამოთვლებისა და გენერატიული AI-ის შერწყამას Procurize პლატფორმაზე. Trusted Execution Environments (TEE)‑ის (შესამოწმებელი შესრულების გარემოების) და დაშიფრულ AI‑ინფერენციის იყენებით, ორგანიზაციებს შეუძლიათ უსაფრთხოების კითხვარების ავტომატიზირება, მონაცემთა კონფიდენციალურობა, მთლიანობა და აუდიტირებადობა თავიდან არ დავქვეითება—ამასთან ეს ქმნის რისკიან მანუალურ პროცესებზე არასრულებელ, პროვაბლიფიკაციურად უსაფრთხო, რეალურ‑დროის სერვისს.