이 문서는 다양한 문서에서 텍스트, 시각, 코드 증거를 자동으로 추출하여 보안 설문 완료 속도를 높이면서도 준수와 감사 가능성을 유지하는 최신 다중 모달 AI 접근 방식을 탐구합니다.

최신 보안 설문은 빠르고 정확한 증거를 요구합니다. 본 문서는 문서 AI 기반 무접점 증거 추출 레이어가 계약서, 정책 PDF, 아키텍처 다이어그램을 ingest하고 자동으로 분류·태깅·검증하여 필요한 아티팩트를 바로 LLM‑구동 응답 엔진에 전달하는 방식을 설명합니다. 그 결과 수작업 부담이 크게 감소하고, 감사 정확도가 높아지며, SaaS 제공업체는 지속적으로 규정 준수 상태를 유지할 수 있습니다.

보안 설문지는 빠르게 움직이는 SaaS 기업에게 병목 현상입니다. Procurize의 AI 기반 컨텍스트 증거 추출은 검색 증강 생성, 대형 언어 모델 및 통합 지식 그래프를 결합해 적절한 컴플라이언스 아티팩트를 자동으로 찾아냅니다. 그 결과는 거의 즉시 제공되는 정확한 답변이며 완전한 감사를 가능하게 하여 수작업을 최대 80 %까지 줄이고 계약 체결 주기를 단축합니다.

이 문서는 연합 학습과 다중‑모달 AI를 결합해 문서, 스크린샷, 로그에서 자동으로 증거를 추출하고, 보안 설문서에 정확한 실시간 답변을 제공하는 새로운 접근 방식을 탐구합니다. Procurize 플랫폼을 사용하는 컴플라이언스 팀을 위한 아키텍처, 워크플로우 및 이점에 대해 알아보세요.