이 글에서는 검색‑증강 생성(RAG)과 동적 지식 그래프를 결합한 신형 자체 학습 증거 매핑 엔진을 탐구합니다. 엔진이 보안 설문지에 대한 증거를 자동으로 추출·매핑·검증하고, 규제 변화에 적응하며, 기존 컴플라이언스 워크플로와 통합해 응답 시간을 최대 80 % 단축하는 방법을 알아보세요.

오늘날 빠르게 변화하는 SaaS 환경에서 보안 질문서는 거래를 지연시키고 준법팀에 과도한 부담을 줍니다. 이 글에서는 Procurize의 AI 기반 적응형 증거 오케스트레이션 플랫폼이 정책, 증거, 워크플로를 실시간 지식 그래프에 통합해 즉시 감사 가능한 답변을 제공하고, 각 상호작용에서 지속적으로 학습하는 방식을 설명합니다.

이 문서는 의도 감지, 연합 지식 그래프 및 LLM 기반 페르소나 합성을 활용하여 실시간으로 보안 설문지를 자동으로 우선순위 지정하고 응답 지연 시간을 줄이며 컴플라이언스 정확성을 높이는 적응형 컨텍스트 위험 페르소나 엔진을 소개합니다.

이 문서는 대규모 언어 모델, 의미 검색, 실시간 정책 업데이트를 활용해 조직의 지식베이스에서 보안 질문서 프롬프트와 가장 관련성 높은 증거를 매칭하는 혁신적인 AI 기반 엔진을 탐구합니다. 아키텍처, 장점, 배포 팁 및 향후 방향을 확인하세요.

이 글에서는 생성 AI가 강화된 지식 그래프가 설문 상호작용을 지속적으로 학습하여 즉각적이고 정확한 답변과 증거를 제공하면서 감사 가능성과 규정 준수를 유지하는 새로운 접근 방식을 살펴봅니다.