ეს სტატია წარმოდება ახალ AI‑განძიებულ მიდგომაზე, რომელიც ავტომატურად ახდენს არსებული პოლიტიკური დასახელებების შესათავსებად უსაფრთხოების კითხვარის სპეციფიკურ მოთხოვნებთან. დიდი ენის მოდელების, სემანტიკური თანაკიბის ალგორითმებისა და მუდმივი სწავლის ციკლების გამოყენებით, კომპანიებს შეუძლია ნაკლებს მოხდება ხელით შრომის მოხმარება, პასუხის თანხმობა გაიზარდოს, ხოლო მრავალ შიდა არქიტექტურასთან დაკავშირებული თანხმობის დამადასტურებელი მასალა დარჩეს განახლებული.

დღეს სწრაფად ცვალებად რეგულატორიული ლანდშაფტში, სტატიკური თანამშვიდობის რეპოზიტორები სწრაფად უგდება მოძველებულნი, რაც იწვევს კითხვარულის დაყოვნსა და საფრთხის დრთხეს. არსებობს სტატია, რომელიც ახსნა ამ მიდის: როგორ შეძლება თვითგამომხვანელი თანამშვიდობის ცოდნის ბაზა, გენერაციული AI-ისა და მუდმივი უკუკავშირის მეშვეობით, ავტომატურად გამოვლინოთ დაშორებები, შექმნათ ახალი მოსამსახურებო მასალები და რეალურ დროში დასამზადოთ უსაფრთხოების კითხვარული პასუხები.

უსაფრთხოების კითხვრები სწრაფად იზრდება, ხოლო რეგულატორის სტანდარტები ცურსაულად ცვალება—სტატიკური სიები längre აღარ სრულდება. ეს სტატია ახალი AI‑ზეწოლით დინამიკური შესაბამისობისონტოლოგიის შემქნელეს (DCOB) წინამბის— თვით‑მოდერნიზებული ცოდნის მოდელი, რომელიც აერთიანებს წესებს, კონტროლებსა და სააგენტოებთან, ავტომატურად ასინქრონდება ახალი კითხვარის ელემენტები და უზრუნველყოფს რეალურ დროში, აუთოდ სავალდებულო პასუხებს Procurize‑ის პლატფორმის შიგნით. გაცნობით არქიტექტურას, ძირითადი ალგორითმებს, ინტეგრაციის მოდელსა და პრაკტიკულ ნაბიჯებს, როგორ განვახლოთ ცოცხალიOntology, რომელიც ცვალებს შესაბამისობას ბოტლნიკიდან სტრატეგიული უპირატესობამდე.