이 글에서는 규제 피드를 지속적으로 수집하고, 지식 그래프를 맥락적 증거로 풍부하게 만들며, 보안 설문지에 대한 실시간·개인화된 답변을 제공하는 새로운 엔진을 소개합니다. 아키텍처, 구현 단계 및 Procurize AI 플랫폼을 활용하는 컴플라이언스 팀이 얻을 수 있는 측정 가능한 이점을 알아보세요.

이 문서는 설문 데이터에 대해 대형 언어 모델을 지속적으로 파인튜닝하여 점점 더 정확하고 자동화된 응답을 제공하면서 감사 가능성과 보안을 유지하는 새로운 자체 진화형 컴플라이언스 내러티브 엔진을 설명합니다.

보안 설문은 SaaS 계약의 관문이지만, 각 규제 프레임워크마다 공급업체가 처음부터 시작해야 합니다. 이 글에서는 적응형 전이 학습이 단일 AI 모델을 다중 프레임워크 파워하우스로 전환하여 SOC 2, ISO 27001, GDPR 및 새로운 표준 전반에 걸쳐 규정을 준수하는 답변을 자동 생성하는 방식을 보여줍니다. 우리는 아키텍처, 워크플로우, 구현 단계 및 향후 방향을 단계별로 살펴보며, 감사 가능성과 설명 가능성을 유지하면서 응답 주기를 최대 80 % 단축하는 실용적인 로드맵을 제공합니다.

이 글은 Procurize 플랫폼 내에서 기밀 컴퓨팅과 생성형 AI가 결합되는 방식을 탐구합니다. 신뢰 실행 환경(TEE)과 암호화된 AI 추론을 활용함으로써 조직은 보안 설문 응답을 자동화하면서 데이터 기밀성, 무결성 및 감사 가능성을 보장합니다—위험한 수동 프로세스를 검증 가능한 보안 실시간 서비스로 전환합니다.

이 문서는 대형 언어 모델과 동적 지식 그래프를 결합하여 보안 설문지에 가장 관련성 높은 증거를 자동으로 추천함으로써 정확성과 속도를 향상시키는 새로운 AI 기반 엔진을 탐구합니다.