В этой статье рассматривается новый подход, который сочетает федеративное обучение с многомодальным ИИ для автоматического извлечения доказательств из документов, скриншотов и журналов, предоставляя точные ответы в реальном времени на вопросы по безопасности. Узнайте об архитектуре, рабочем процессе и преимуществах для команд по соответствию, использующих платформу Procurize.

Эта статья исследует новый подход на основе ИИ, который автоматически обновляет граф знаний комплаенса по мере изменения нормативных актов, обеспечивая актуальность, точность и аудируемость ответов на вопросы безопасности — повышая скорость и уверенность SaaS‑провайдеров.

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 этой статье вводится концепция живого плейбука по соблюдению нормативов, основанного на генеративном ИИ. Она объясняет, как ответы на анкеты в режиме реального времени поступают в динамический граф знаний, обогащаются с помощью Retrieval‑Augmented Generation, и превращаются в действенные обновления политик, тепловые карты рисков и непрерывные следы аудита. Читатели узнают об архитектурных компонентах, шагах внедрения и практических преимуществах, таких как ускоренные сроки ответов, повышенная точность ответов и самообучающаяся экосистема соответствия.

Retrieval‑Augmented Generation (RAG) объединяет крупные языковые модели с актуальными источниками знаний, предоставляя точные, контекстные доказательства в момент ответа на вопросник по безопасности. Эта статья рассматривает архитектуру RAG, шаблоны интеграции с Procurize, практические шаги реализации и вопросы безопасности, позволяя командам сократить время ответа до 80 % при сохранении аудиторской прослеживаемости.