이 글에서는 보안 설문 응답과 정책 진화 사이의 간극을 메우는 새로운 아키텍처를 소개합니다. 답변 데이터를 수집하고 강화 학습을 적용해 정책‑코드 저장소를 실시간으로 업데이트함으로써 조직은 수작업 부담을 감소시키고 답변 정확성을 높이며 컴플라이언스 산출물을 비즈니스 현실과 지속적으로 동기화할 수 있습니다.

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.

Procurize AI는 공급업체 설문 응답을 포착하고 실행 가능한 인사이트를 추출하며 규정 준수 정책을 자동으로 개선하는 폐쇄형 학습 시스템을 소개합니다. 검색 강화 생성(RAG), 의미론적 지식 그래프 및 피드백 기반 정책 버전 관리를 결합함으로써 조직은 보안 태세를 최신 상태로 유지하고 수동 작업을 감소시키며 감사 대비성을 향상시킬 수 있습니다.

이 문서는 검색‑증강 생성(RAG), 프롬프트‑피드백 사이클, 그래프 신경망(GNN)을 결합해 컴플라이언스 지식 그래프를 자동으로 진화시킬 수 있는 새로운 아키텍처를 탐구합니다. 설문 답변, 감사 결과, AI‑구동 프롬프트 간의 루프를 닫음으로써 조직은 보안·규제 증거를 최신 상태로 유지하고, 수작업을 줄이며, 감사 신뢰성을 크게 높일 수 있습니다.