Este artigo explora uma arquitetura de nova geração que combina Geração Aumentada por Recuperação (RAG), Redes Neurais Gráficas (GNN) e grafos de conhecimento federados para oferecer evidências precisas e em tempo real para questionários de segurança. Aprenda os componentes principais, padrões de integração e passos práticos para implementar um motor de orquestração de evidências dinâmico que reduz o esforço manual, melhora a rastreabilidade da conformidade e se adapta instantaneamente a mudanças regulatórias.

A Procurize AI apresenta uma camada inovadora que combina criptografia homomórfica com IA generativa para proteger dados sensíveis de questionários de fornecedores. Este artigo aprofunda os fundamentos criptográficos, a arquitetura do sistema, o fluxo de trabalho de processamento em tempo real e os benefícios práticos para equipes de conformidade que buscam proteção zero‑knowledge sem sacrificar a velocidade da automação.

As organizações enfrentam uma carga crescente ao responder questionários de segurança e auditorias de conformidade. Fluxos de trabalho tradicionais dependem de anexos de e‑mail, controle manual de versões e relações de confiança ad‑hoc que expõem evidências sensíveis. Ao empregar Identificadores Descentralizados (DIDs) e Credenciais Verificáveis (VCs), as empresas podem criar um canal criptograficamente seguro e focado na privacidade para compartilhamento de evidências. Este artigo explica os conceitos‑centrais, demonstra uma integração prática com a plataforma de IA Procurize e mostra como uma troca baseada em DID reduz o tempo de resposta, aumenta a auditabilidade e preserva a confidencialidade em ecossistemas de fornecedores.