ხუთშაბათი, 30 ოქტომბერი 2025
კატეგორიები: AI Compliance Automation Vendor Risk Management

ეს სტატია შეთავაზებს Adaptivni Evidencii Samaranebis Enjin-ს, ახალი AI კომპონენტს, რომელიც ავტომატურად შეამცირებს, დავადასტურებს და დაკავშირებს შესაბამისი დოკუმენტალურ საფუძვლებს უსაფრთხოების ქვეჩევნის პასუხებთან რეალურ დროით. გადმოერთებული retrieval‑augmented generation, დინამიკური ცოდნის გრაფიკები და კონტექსტ‑მიზნობრივი პრომპტები, ეಂಜინი შემცირებს პასუხის დაყოვნებს, გაუმჯობესებს პასუხის სიზუსტეს და ქმნის სრულ აუტიტირებად საფუძვლიან ტრაექტორიის vendor‑risk გუნდისთვის.

კვირა, 30 ნოემბერი 2025
კატეგორიები: AI Compliance Knowledge Graphs Automation Vendor Risk

ეს მოხრცობა ასახავს AI‑ით მხარდაჭერილი Narrative Generator-ის დიზაინსა და გავლენას, რომელიც ქმნის რეალურ‑დროში, წესებზე‑ა დაფუძნებული მოთხოვნების პასუხებს. მასში განხილულია Knowledge Graph‑ის მოდელი, LLM‑ის ორკესტრე, ინტეგრაციის მოდელები, უსაფრთხოების მოთხოვნები და მომავალის გეგმა, რაც აჩვენებს პლატფორმის როლს თანამედროვე SaaS‑მომსახურებებლებისთვის.

სამშაბათი, 4 ნოემბერი 2025

თანამედროვე SaaS‑კომპანიები თანამშრომლობენ ათასობით შესაბამისობის სტანდარტთან, յուրաքանչյուրიც ითხოვს overlapping, თუმცა დელიკატურად განსხვავებულ પુરავალებს. AI‑მოძღვნილი საავალებული ავტომატური შედგენითი სისტემა ქმნის სემანტიკულ დგასში ამ სტანდარტებს შორის, გამოყოფს მრავალხელად გამოყენებად არქივებს და შევსება უსაფრთხოების კითხვარები რეალურ დროში. ეს სტატია ახსნის ბიურეკატურ არქიტექტურას, დიდი ენის მოდელების (LLM) და ცოდნის გრაფის როლს, და წარმოდგენებს პრაქტიკულ ნაბიჯებს სისტემის განსახინათ Procu­rize-ში.

ორშაბათი, 17 ნოემბერი 2025
კატეგორიები: AI Compliance Security Automation Knowledge Graphs

ეს სტატია ასახავს ახალ მიდგომას AI‑ით შექმნილი პასუხის ნდობის დინამიკულ შეფასებაზე უსაფრთხოების კითხვარზე, მოხსენებით რეალურ‑დროის მტკიცებულებების გამოხმაურებას, ცოდნის გრაფებსა და LLM‑ისორეკესტრაციას, რათა გაუმჯობესდეს სისწორე და აუდიტირებადობა.

სამშაბათი, 28 ოქტომბერი 2025

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.

ზემოთ
აირჩიეთ ენა