Ten artykuł wyjaśnia koncepcję pętli sprzężenia zwrotnego uczenia aktywnego wbudowanej w platformę AI firmy Procurize. Łącząc weryfikację z udziałem człowieka, pobieranie niepewnych przykładów oraz dynamiczną adaptację promptów, firmy mogą nieustannie udoskonalać odpowiedzi generowane przez LLM na kwestionariusze bezpieczeństwa, osiągać wyższą dokładność i przyspieszać cykle zgodności — przy zachowaniu audytowalnego pochodzenia.

Ten artykuł wyjaśnia, jak AI przekształca surowe dane z kwestionariuszy bezpieczeństwa w ilościowy wynik zaufania, pomagając zespołom ds. bezpieczeństwa i zakupów priorytetyzować ryzyko, przyspieszyć oceny i utrzymać dowody gotowe do audytu.

Ręczne wypełnianie kwestionariuszy bezpieczeństwa pochłania czas i zasoby. Dzięki priorytetyzacji opartej na AI zespoły mogą zidentyfikować najważniejsze pytania, skierować wysiłki tam, gdzie są najważniejsze, i skrócić czas realizacji nawet o 60 %. W tym artykule wyjaśniamy metodologię, wymagane dane, wskazówki integracyjne z platformą Procurize oraz wyniki uzyskane w praktyce.

Ten artykuł opisuje nowatorskie podejście, w którym graf wiedzy wzbogacony o generatywną AI nieustannie uczy się na podstawie interakcji z kwestionariuszami, dostarczając natychmiastowe, dokładne odpowiedzi i dowody przy zachowaniu audytowalności i zgodności.

W nowoczesnych przedsiębiorstwach SaaS ankiety bezpieczeństwa stanowią poważny wątek w procesie. Ten artykuł przedstawia nowatorskie rozwiązanie AI, które wykorzystuje Sieci Neuronowe Grafowe do modelowania zależności pomiędzy klauzulami polityk, historycznymi odpowiedziami, profilami dostawców i pojawiającymi się zagrożeniami. Przekształcając ekosystem ankiet w graf wiedzy, system automatycznie przydziela oceny ryzyka, rekomenduje dowody oraz wyświetla najważniejsze elementy w pierwszej kolejności. Podejście skraca czas odpowiedzi nawet o 60 % przy jednoczesnym zwiększeniu dokładności odpowiedzi i gotowości do audytu.