이 문서는 검색 증강 생성(RAG), 그래프 신경망(GNN) 및 연합 지식 그래프를 결합하여 보안 설문지에 실시간으로 정확한 증거를 제공하는 차세대 아키텍처를 탐구합니다. 핵심 구성 요소, 통합 패턴 및 동적 증거 오케스트레이션 엔진을 구현하기 위한 실용적인 단계들을 소개합니다. 이 엔진은 수작업을 크게 줄이고, 컴플라이언스 추적성을 향상시키며, 규제 변화에 즉시 대응할 수 있도록 합니다.

이 문서에서는 보안, 법무, 제품팀을 하나의 진실 원천으로 결합하는 새로운 실시간 협업 지식 그래프 엔진을 소개합니다. 생성형 AI, 정책 드리프트 탐지, 세밀한 접근 제어를 결합하여 플랫폼이 자동으로 답변을 업데이트하고 누락된 증거를 찾아내며 모든 보류 중인 설문에 즉시 변경 사항을 동기화함으로써 응답 시간을 최대 80 %까지 단축합니다.

조직은 보안 설문서와 규정 준수 감사를 처리하는 부담이 점점 커지고 있습니다. 기존 워크플로는 이메일 첨부파일, 수동 버전 관리, 즉석 신뢰 관계에 의존해 민감한 증거가 노출될 위험이 있습니다. 탈중앙화 식별자(DID)와 검증 가능한 자격증명(VC)을 도입하면 기업은 암호학적으로 안전하고 프라이버시 중심의 증거 공유 채널을 구축할 수 있습니다. 이 문서는 핵심 개념을 설명하고, Procurize AI 플랫폼과의 실용적인 통합 과정을 단계별로 안내하며, DID 기반 교환이 전환 시간을 단축하고 감사 가능성을 높이며 공급업체 생태계 전반에 걸쳐 기밀성을 유지하는 방식을 보여줍니다.