Współczesne firmy SaaS muszą radzić sobie z dziesiątkami ram zgodności, z których każda wymaga pokrywających się, ale subtelnie odmiennych dowodów. Silnik automatycznego mapowania dowodów oparty na AI tworzy semantyczny most pomiędzy tymi ramami, wydobywa wielokrotnie używalne artefakty i w czasie rzeczywistym wypełnia kwestionariusze bezpieczeństwa. Ten artykuł wyjaśnia bazową architekturę, rolę dużych modeli językowych i grafów wiedzy oraz praktyczne kroki wdrożenia silnika w Procurize.

Dowiedz się, jak nowy Silnik Dynamicznej Linii Czasowej Dowodów firmy Procurize wykorzystuje graf wiedzy w czasie rzeczywistym, aby połączyć fragmenty polityk, ślady audytowe i odwołania regulacyjne, dostarczając natychmiastowe, audytowalne odpowiedzi na kwestionariusze bezpieczeństwa, jednocześnie eliminując ręczne łączenie i błędy kontroli wersji.

Ten artykuł opisuje nowatorski silnik mapowania dowodów, który łączy Generację Wspomaganą Wyszukiwaniem (RAG) z dynamicznym grafem wiedzy. Dowiesz się, jak system automatycznie wydobywa, mapuje i weryfikuje dowody dla kwestionariuszy bezpieczeństwa, dostosowuje się do zmian regulacyjnych i integruje z istniejącymi przepływami pracy zgodności, skracając czas odpowiedzi nawet o 80 %.

Ten artykuł przedstawia nowatorski silnik oparty na AI, który automatycznie mapuje polityki pomiędzy wieloma ramami regulacyjnymi, wzbogaca odpowiedzi o kontekstowe dowody i rejestruje każde przypisanie w niezmiennym rejestru. Dzięki połączeniu dużych modeli językowych, dynamicznego grafu wiedzy i łańcucha audytu w stylu blockchain, zespoły bezpieczeństwa mogą dostarczać zunifikowane, zgodne odpowiedzi na kwestionariusze w szybkim tempie, zachowując pełną możliwość śledzenia.

Nowoczesne firmy SaaS muszą radzić sobie z dziesiątkami kwestionariuszy bezpieczeństwa—[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), GDPR, PCI‑DSS oraz dedykowanymi formularzami dostawców. Silnik pośrednictwa semantycznego łączy te rozproszone formaty, tłumacząc każde pytanie na jednolitą ontologię. Łącząc grafy wiedzy, detekcję intencji opartą na LLM oraz bieżące kanały regulacyjne, silnik normalizuje dane, przekazuje je do generatorów odpowiedzi SI i zwraca odpowiedzi specyficzne dla poszczególnych ram. Niniejszy artykuł omawia architekturę, kluczowe algorytmy, kroki wdrożeniowe oraz wymierny wpływ biznesowy takiego systemu.