Šiame straipsnyje pristatoma nauja architektūra, kuri uždarina tarpsnį tarp saugumo klausimyno atsakymų ir politikos evoliucijos. Surinkdama atsakymų duomenis, taikydama stiprinimo mokymąsi ir realiu laiku atnaujindama politikos kaip kodo saugyklą, organizacijos gali sumažinti rankinį darbą, pagerinti atsakymų tikslumą ir nuolat sinchronizuoti atitikties artefaktus su verslo realybe.

Procurize AI pristato uždarąjį mokymosi ciklą, kuris fiksuoja tiekėjų klausimynų atsakymus, išgauna praktiškas įžvalgas ir automatiškai tobulina atitikties politikas. Derindama Retrieval‑Augmented Generation, semantinius žinių grafus ir atsiliepimais pagrįstą politikų versijavimą, organizacijos gali išlaikyti savo saugumo būklę aktualią, sumažinti rankinį darbą ir pagerinti audito pasirengimą.

Šiame straipsnyje nagrinėjama novatoriška architektūra, kuri sujungia retrieval‑augmented generation, įklausų‑grįžtamojo ryšio ciklus ir grafų neuroninius tinklus, leidžiančius atitikties žinių grafams automatiniu būdu evoliucionuoti. Užbaigus ciklą tarp klausimynų atsakymų, auditų rezultatų ir AI valdomų įklausų, organizacijos gali nuolat atnaujinti savo saugumo ir reglamentų įrodymus, sumažinti rankinį darbą ir padidinti auditų patikimumą.

Šiame straipsnyje pristatoma novatoriška savaiminė besivystanti atitikties pasakojimo variklio sistema, kuri nuolat derina didelius kalbos modelius pagal klausimyno duomenis, teikdama nuolat tobulėjančius, tikslius automatinius atsakymus, išlaikydama audito galimybę ir saugumą.