이 문서는 여러 규제 프레임워크에 걸쳐 답변을 조화시키도록 설계된 Procurize AI의 새로운 연합 검색‑증강 생성(RAG) 엔진에 대해 깊이 있게 다룹니다. 연합 학습과 RAG를 결합함으로써 플랫폼은 실시간 컨텍스트‑인식 응답을 제공하면서 데이터 프라이버시를 보존하고, 처리 시간을 단축하며 보안 설문에 대한 답변 일관성을 향상시킵니다.

이 글에서는 Procurize가 연합 학습을 사용해 협업형, 프라이버시 보존 컴플라이언스 지식 베이스를 만드는 과정을 탐구합니다. 기업 전체에 분산된 데이터를 활용해 AI 모델을 학습함으로써 설문 정확도를 높이고 응답 속도를 가속화하며, 데이터 주권을 유지하면서 집단 지능의 혜택을 얻을 수 있습니다.

본 기사에서는 제로 트러스트 원칙과 연합 지식 그래프를 결합하여 보안 설문을 안전하게 다중 테넌트 자동화할 수 있는 새로운 아키텍처를 탐구합니다. 데이터 흐름, 프라이버시 보장, AI 통합 포인트 및 Procurize 플랫폼에서 솔루션을 구현하기 위한 실용적인 단계들을 소개합니다.

이 문서는 연합 엣지 AI라는 새로운 패러다임을 살펴보고, 그 아키텍처, 프라이버시 이점, 그리고 지리적으로 분산된 팀 간에 보안 설문을 협업적으로 자동화하기 위한 실용적인 구현 단계를 상세히 설명합니다.

분산된 조직은 지역, 제품, 파트너마다 보안 질문지를 일관되게 유지하는 데 어려움을 겪습니다. 연합 학습을 활용하면 원본 질문지 데이터를 이동시키지 않고도 공유 컴플라이언스 어시스턴트를 학습시켜 프라이버시를 보존하면서 답변 품질을 지속적으로 개선할 수 있습니다. 이 문서에서는 연합 학습 기반 컴플라이언스 어시스턴트의 기술 아키텍처, 워크플로우, 구현 로드맵을 자세히 살펴봅니다.