ეს სტატია თანაშიც explores a novel approach that blends zero‑knowledge proof (ZKP) cryptography with generative AI to automate vendor questionnaire responses. By proving the correctness of AI‑generated answers without revealing underlying data, organizations can accelerate compliance workflows while maintaining strict confidentiality and auditability.

ეს სტატია წარმოშდომის ახალი AI‑მოყვანილი მიდგომა, რომელიც მუდმივად ქმნია და აუტყდება დინამიკური კითხვების ბანკი უსაფრთხოების და შესაბამისობის კითხვარში. რეგულაციური ინტელექტის, დიდი ენის მოდლებითა და უკუკავშირის ბოთლებთან ერთად, ორგანიზაციებს შეუძლია ავტომატურად შევსებინეს კითხვარები განახლებული, კონტექსტურ‑გამჭვირვალე კითხვებით, რაც მნიშვნელოვნად აწუხდება პასუხის დრო, შემცირებს მანუალური შრომის მჟავეში და აუმჯობესებს აუდიტის სიზუსტეს.

ამ სტატია ახსნაში, როგორ შეიძლება AI‑ზე დაფუძნებული პრედიკტიული რისკის შეფასება წინაზომიდეს მომხდარი უსაფრთხოების კითხვარეთა სირთულეს, ავტომატურად აყენოთ პრიორიტეტულად ყველაზე მიძალველი ფორმები და შექმნათ პერსონალიზებული საცდელი საბუთები. დიდი ენის მოდელებისა, ისტორიული პასუხების მონაცემებისა და რეალურ‑დროში მომწოდებლის რისკის სიგნალുകളുടെ ინტეგრაციით, Procurize‑ის მომხმარებლები შეძლებენ მცირეწილობაა 60 % –ით, ხოლო აუდიტის სიღრაზე და ინტერესის დონის აურკიზოვნებაზე გააუმჯობესონ.