ეს სტატია ხშირად აჩვენებს ახალ AI‑მოძრავებულ მიდგომას, რომელიც ქმნის ქმედითი პერსონაჟებს გუნდის აქტივურ მონაცემებიდან, საშუალებას აძლევს უსაფრთხოების კითხვარის პასუხების ავტომატურ პერსონალიზაციას, ხელს უწყობს მექანიკური სამუშაოების შემცირებას და გაუმჯობესებს შეუსრულებლობის სიზუსტეს.
Procurize‑მა წარმოშოვა AI‑ით მართული ადაპტირებადი პოლიტიკის სინთეზის მანქანა, რომელიც სტატიკური შესაბამისობის პოლიტიკებს გარდაქმნის დინამიკულ, კონტექსტის მიხედვით მოსათვალლებელ პასუხად უსაფრთხოების კითხვარისთვის. პოლიტიკური დოკუმენტებიდან, რეგულაციური პრესიებიდან და წინამორვთის კითხვარის პასუხებიდან დაჭარმის შეხებით სისტემა გენერირავს ზუსტ, უახლეს პასუხებს რეალურ დროში, მოქნილი შრომის შემცირებით, უშუალოდ აუდიტის დონეზე სიზუსტით.
თანამედროვე SaaS კომპანიებმა ყოველდღიურად დევენ ათასჯერ უსაფრთხოების კითხვარულებს, როდესაც მათი შიდა პოლიტიკები ყოველდღიურად იცვლის. ეს სტატია ახსნავთ, როგორ შეიძლება AI‑ით მოთხოვნილი ცვლილების აღმოჩენა ავტომატურად განახლოთ კითხვარულის პასუხები მomina როდესაც პოლიტიკური განახლება მოხდება, გარდაიიწყოთ მოძველი ინფორმაცია, შემციროთ რისკები და აჩქაროთ დილება. თქვენ გაიცნობთ მისი უკანალო ტექნოლოგიას, იმპლემენტაციის ნაბიჯებს, საუკეთესო პრაქტიკას მენეჯმენტის დისტრიბუტორებში, ასევე რეალური ROI მაგალითებს.
ეს სტატია ახსნის ახალ AI‑მართვით ადაპტირებული დამადასტურებელის შეჯამების ენჯინს, რომელიც ავტომატურად ამატზე, შთამომეტეს და აერთიანებს შესაბამისობაში დამადასტურებელ მასალებს რეალურ‑დროის უსაფრთხოების კითხვარების მოთხოვნებთან, გაუმჯობესებულია პასუხის სიჩქარე აუდიტ‑სტანდარტზე გათვალისწინებით.
უსაფრთხოების კითხვარცებია ბოტლნეკი სწრაფად დინამიკულ SaaS კომპანიებში. Procurize-ის AI‑მძლობი კონტექსტუალური საბოლოოების ამოღება აერთიანებს retrieval‑augmented generation‑ს, დიდ ენობრივი მოდელებს და ერთიან გნ ანის გრაფს, რათა ავტომატურად გადატანს შესაბამისი შესაბამისობის არტიფაქტები. შედეგად მიიღება გამკლავთ, სიზუსტის მქონე პასუხები, რომლებიც სრულად აუდიტირებდება, მუშაობის წინამայրობით 80 % –ით ઘટાડა და შეთანხმებისსაქმის ციკლების შემოკლებით.