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 생성형 AI가 구동하는 살아있는 컴플라이언스 플레이북 개념을 소개합니다. 실시간 설문지 답변이 동적 지식 그래프에 입력되고, 검색 강화 생성(RAG)으로 풍부해지며, 실행 가능한 정책 업데이트, 위험 히트맵, 연속적인 감사 추적으로 변환되는 방식을 설명합니다. 독자는 아키텍처 구성 요소, 구현 단계, 빠른 응답 시간, 높은 답변 정확도, 자체 학습 컴플라이언스 생태계와 같은 실용적인 이점을 배울 수 있습니다.

Procurize의 새로운 AI 기반 번역 레이어를 통해 보안 및 규정 준수 팀은 벤더 설문을 즉시 모든 언어로 답변할 수 있습니다. 대형 언어 모델, 도메인‑특화 용어집, 실시간 검증을 결합해 규제 미묘함을 보존하고 응답 시간을 크게 단축하며, 감사 가능성을 손상시키지 않고 새로운 시장으로의 진입을 확대합니다.

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.