이 글에서는 AI 기반 예측 위험 점수가 향후 보안 설문조사의 난이도를 예측하고, 가장 중요한 설문을 자동으로 우선순위화하며, 맞춤형 증거를 생성하는 방법을 설명합니다. 대규모 언어 모델, 과거 답변 데이터, 실시간 공급업체 위험 신호를 통합함으로써 Procurize를 사용하는 팀은 처리 시간을 최대 60 %까지 단축하고 감사 정확도와 이해관계자 신뢰를 높일 수 있습니다.

이 문서는 영지식증명(ZKP) 암호화와 생성형 AI를 결합하여 공급업체 설문 응답을 자동화하는 새로운 접근 방식을 탐구합니다. 기본 데이터를 공개하지 않고 AI가 생성한 답변의 정확성을 증명함으로써 조직은 기밀성 및 감사 가능성을 유지하면서 컴플라이언스 워크플로를 가속화할 수 있습니다.

이 기사에서는 보안 및 규정 준수 설문지를 위한 동적 질문 은행을 지속적으로 생성하고 개선하는 새로운 AI 기반 접근 방식을 공개합니다. 규제 인텔리전스, 대형 언어 모델, 피드백 루프를 결합함으로써 조직은 최신 상황을 반영한 질문으로 설문지를 자동 채우게 하여 응답 시간을 크게 단축하고 수작업을 줄이며 감사 정확성을 향상시킬 수 있습니다.