조달 및 보안 팀은 오래된 증거와 일관되지 않은 설문지 답변 때문에 어려움을 겪습니다. 이 글에서는 Procurize AI가 Retrieval‑Augmented Generation(RAG) 기반으로 지속적으로 갱신되는 지식 그래프를 활용해 답변을 즉시 업데이트하고 검증함으로써 수작업을 줄이고 정확성과 감사 가능성을 높이는 방법을 설명합니다.

이 문서는 보안 설문, 규정 준수 감사, 증거 관리 등을 중앙 집중화하는 차세대 AI 플랫폼을 살펴봅니다. 실시간 지식 그래프, 생성형 AI, 원활한 도구 통합을 결합해 수작업 부담을 줄이고 응답 시간을 단축하며 현대 SaaS 기업에 감사 수준의 정확성을 제공합니다.

이 문서는 강화 학습(RL)을 Procurize의 질문지 자동화 플랫폼에 새롭게 도입한 사례를 다룹니다. 질문지 템플릿을 RL 에이전트로 바라보고 피드백을 통해 학습하도록 함으로써, 질문 문구, 증거 매핑, 우선순위 정렬을 자동으로 조정합니다. 그 결과 처리 속도가 빨라지고 답변 정확도가 높아지며, 규제 환경 변화에 맞춰 지속적으로 진화하는 지식 베이스가 구축됩니다.

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.

이 글에서는 그래프 신경망 위에 구축된 적응형 증거 할당 엔진을 소개하고, 아키텍처, 워크플로 통합, 보안 이점 및 Procurize와 같은 컴플라이언스 플랫폼에 구현하는 실전 단계를 상세히 설명합니다.