Эта статья объясняет концепцию цикла обратной связи активного обучения, встроенного в AI‑платформу Procurize. Комбинируя проверку «человек‑в‑цикле», отбор по неопределённости и динамическую адаптацию подсказок, компании могут постоянно уточнять ответы, сгенерированные LLM, на вопросы по безопасности, повышать точность и ускорять циклы соответствия — при этом сохранять проверяемое происхождение данных.

В этой статье представлен новый движок, который постоянно собирает регулятивные потоки, обогащает граф знаний контекстуальными доказательствами и обеспечивает ответы в реальном времени, персонализированные для вопросов по безопасности. Узнайте о архитектуре, шагах внедрения и измеримых преимуществах для команд комплаенса, использующих платформу Procurize AI.

В статье объясняется новый саморазвивающийся движок нормативного повествования, который непрерывно донастраивает большие языковые модели на основе данных опросников, предоставляя постоянно улучшающиеся точные автоматические ответы при сохранении аудируемости и безопасности.

Опросники по безопасности являются вратарями сделок SaaS, но каждый регулятивный фреймворк заставляет поставщиков начинать с нуля. Эта статья показывает, как адаптивное переносное обучение может превратить один ИИ‑модель в многорегулятивный движок, автоматически генерирующий соответствующие ответы для SOC 2, ISO 27001, GDPR и новых стандартов. Мы разберём архитектуру, рабочий процесс, шаги реализации и будущие направления, предоставив практический план по сокращению времени ответа до 80 % при сохранении аудируемости и объяснимости.

Эта статья исследует слияние конфиденциальных вычислений и генеративного ИИ в платформе Procurize. Используя доверенные вычислительные окружения (TEE) и зашифрованный вывод ИИ, организации могут автоматизировать ответы на вопросы безопасности, гарантируя конфиденциальность, целостность и проверяемость данных — превращая трудоёмкие процессы соответствия из рискованных ручных процедур в доказуемо безопасный сервис в реальном времени.