Artikel ini meneroka Enjin Atribusi Bukti Dinamik yang baru, dipacu oleh Rangkaian Neural Grafik (GNN). Dengan memetakan hubungan antara klausa dasar, artifak kawalan, dan keperluan peraturan, enjin ini menyediakan cadangan bukti yang tepat‑masa, tepat, untuk soal selidik keselamatan. Pembaca akan mempelajari konsep GNN yang mendasari, reka bentuk senibina, corak integrasi dengan Procurize, serta langkah‑langkah praktikal untuk melaksanakan penyelesaian yang selamat, boleh diaudit, dan mengurangkan usaha manual secara dramatik sambil meningkatkan keyakinan pematuhan.

Artikel ini mengkaji seni bina generasi seterusnya yang menggabungkan Retrieval‑Augmented Generation (RAG), Graph Neural Networks (GNN) dan graf pengetahuan bersekutu untuk menyediakan bukti masa nyata yang tepat bagi soal selidik keselamatan. Pelajari komponen teras, pola integrasi, dan langkah praktikal untuk melaksanakan enjin orkestrasi bukti dinamik yang mengurangkan usaha manual, meningkatkan kebolehkesanan pematuhan, dan menyesuaikan diri serta-merta dengan perubahan peraturan.

Dalam perusahaan SaaS moden, soal selidik keselamatan menjadi halangan utama. Artikel ini memperkenalkan penyelesaian AI baru yang menggunakan Rangkaian Neural Graf untuk memodelkan hubungan antara klausa polisi, jawapan sejarah, profil vendor dan ancaman baru. Dengan menjadikan ekosistem soal selidik sebagai graf pengetahuan, sistem ini boleh secara automatik menetapkan skor risiko, mencadangkan bukti, dan menonjolkan item berimpak tinggi terlebih dahulu. Pendekatan ini memendekkan masa respons sehingga 60 % sambil meningkatkan ketepatan jawapan dan kesiapsiagaan audit.