Acest articol explorează o arhitectură inovatoare care combină rețelele neurale grafice cu platforma AI Procurize pentru a atribui automat dovezi elementelor din chestionare, a genera scoruri dinamice de încredere și a menține răspunsurile de conformitate actualizate pe măsură ce peisajele reglementare evoluează. Cititorii vor învăța modelul de date, fluxul de inferență, punctele de integrare și beneficiile practice pentru echipele de securitate și juridice.

Acest articol prezintă un Motor de Atribuire Adaptivă a Dovezilor construit pe rețele neuronale grafice, detaliind arhitectura, integrarea în fluxul de lucru, beneficiile de securitate și pașii practici pentru implementare în platforme de conformitate precum Procurize.

Aflați cum noul Motor de Cronologie Dinamică a Diligeniilor de la Procurize folosește un graf de cunoștințe în timp real pentru a îmbina fragmente de politici, trasee de audit și referințe de reglementare, oferind răspunsuri instantanee și auditate la chestionarele de securitate, eliminând costurile manuale de îmbinare și erorile de control al versiunilor.

Prezentăm Motorul de Flux Adaptiv al Întrebărilor alimentat de AI, care învață din răspunsurile utilizatorilor, profilurile de risc și analizele în timp real pentru a reordona, sări sau extinde dinamic elementele chestionarului de securitate, reducând dramatic timpul de răspuns și sporind acuratețea și încrederea în conformitate.

Acest articol explorează un motor inovator de mapare a probelor auto‑învățat, ce combină Generarea cu Recuperare Îmbogățită (RAG) cu un graf de cunoaștere dinamic. Aflați cum motorul extrage automat, mapează și validează probele pentru chestionarele de securitate, se adaptează la schimbările de reglementare și se integrează în fluxurile de lucru de conformitate existente pentru a reduce timpul de răspuns cu până la 80 %.