이 문서는 그래프 신경망과 Procurize AI 플랫폼을 결합하여 설문 항목에 자동으로 증거를 귀속하고, 동적 신뢰 점수를 생성하며, 규제 환경 변화에 따라 컴플라이언스 응답을 최신 상태로 유지하는 새로운 아키텍처를 탐구합니다. 독자는 데이터 모델, 추론 파이프라인, 통합 포인트 및 보안 및 법무 팀을 위한 실질적인 이점을 학습하게 됩니다.

본 기사에서는 그래프 신경망(GNN) 기반의 새로운 동적 증거 할당 엔진을 탐구합니다. 정책 조항, 컨트롤 아티팩트 및 규제 요구사항 간의 관계를 매핑함으로써, 엔진은 보안 질문서에 실시간이고 정확한 증거 제안을 제공합니다. 독자는 기본 GNN 개념, 아키텍처 설계, Procurize와의 통합 패턴, 그리고 수동 작업을 크게 줄이고 컴플라이언스 신뢰를 강화하는 안전하고 감사 가능한 솔루션 구현 방법을 배울 수 있습니다.

이 문서는 검색 증강 생성(RAG), 그래프 신경망(GNN) 및 연합 지식 그래프를 결합하여 보안 설문지에 실시간으로 정확한 증거를 제공하는 차세대 아키텍처를 탐구합니다. 핵심 구성 요소, 통합 패턴 및 동적 증거 오케스트레이션 엔진을 구현하기 위한 실용적인 단계들을 소개합니다. 이 엔진은 수작업을 크게 줄이고, 컴플라이언스 추적성을 향상시키며, 규제 변화에 즉시 대응할 수 있도록 합니다.