조달 및 보안 팀은 오래된 증거와 일관되지 않은 설문지 답변 때문에 어려움을 겪습니다. 이 글에서는 Procurize AI가 Retrieval‑Augmented Generation(RAG) 기반으로 지속적으로 갱신되는 지식 그래프를 활용해 답변을 즉시 업데이트하고 검증함으로써 수작업을 줄이고 정확성과 감사 가능성을 높이는 방법을 설명합니다.

이 문서는 실시간으로 모든 공급업체 설문 응답에 대한 증거를 기록, 귀속 및 검증하는 새로운 AI 기반 원장을 탐구하며, 불변 감사 로그, 자동화된 컴플라이언스 및 빠른 보안 검토를 제공합니다.

조직은 급변하는 내부 정책과 외부 규정에 맞춰 보안 설문서 답변을 유지하는 데 어려움을 겪습니다. Procurize의 AI‑구동 지식 그래프는 정책 문서를 지속적으로 매핑하고, 드리프트를 감지하며, 설문팀에 실시간 알림을 푸시합니다. 이 글에서는 드리프트 문제, 기본 그래프 아키텍처, 통합 패턴 및 빠르고 정확한 컴플라이언스 대응을 원하는 SaaS 공급업체를 위한 측정 가능한 이점을 설명합니다.

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.

이 글에서는 상황적 증거 종합(Contextual Evidence Synthesis, CES)이라는 새로운 AI 기반 접근 방식을 탐구합니다. CES는 정책 문서, 감사 보고서, 외부 인텔리전스 등 여러 출처에서 증거를 자동으로 수집·보강·조합하여 보안 설문에 대한 일관되고 감사 가능한 답변을 제공합니다. 지식 그래프 추론, 검색 강화 생성(RAG), 정밀 검증을 결합함으로써 CES는 실시간으로 정확한 응답을 제공하면서 컴플라이언스 팀을 위한 전체 변경 로그를 유지합니다.