В этой статье рассматривается новый движок, основанный на ИИ, который сопоставляет запросы из вопросов по безопасности с наиболее релевантными доказательствами из базы знаний организации, используя большие языковые модели, семантический поиск и обновления политик в реальном времени. Узнайте об архитектуре, преимуществах, рекомендациях по развертыванию и будущих направлениях.
Procurize представляет Динамический семантический слой, который переводит разрозненные требования регуляторов в единый универсум шаблонов политики, генерируемых LLM. Нормализуя язык, сопоставляя кросс‑юрисдикционные контроли и предоставляя API в реальном времени, движок позволяет командам безопасности уверенно отвечать на любые вопросы, уменьшает ручные усилия по сопоставлению и гарантирует непрерывное соответствие [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa) и новым фреймворкам.
Опросники по безопасности часто требуют точных ссылок на договорные пункты, политики или стандарты. Ручное перекрестное сопоставление склонно к ошибкам и медленно, особенно по мере изменения договоров. В этой статье представляем новый движок на базе ИИ — Динамическое сопоставление договорных пунктов (DCCM), встроенный в Procurize. Комбинируя генерацию с дополнением Retrieval‑Augmented Generation, семантические графы знаний и объяснимый реестр атрибуций, решение автоматически связывает пункты опросника с точным формулированием договора, адаптируется к изменениям пунктов в реальном времени и предоставляет аудиторам неизменяемый журнал аудита — без необходимости ручной маркировки.
В этой статье рассматривается новое применение анализа тональности на основе ИИ к ответам поставщиков на опросники. Превращая текстовые ответы в сигналы риска, компании могут предвидеть пробелы в соблюдении требований, расставлять приоритеты в исправлениях и опережать изменения в регулировании — всё в единой платформе, такой как Procurize.
Мультимодальные большие языковые модели (LLM) могут читать, интерпретировать и синтезировать визуальные артефакты — диаграммы, скриншоты, панели мониторинга соответствия — превращая их в готовые к аудиту доказательства. В этой статье рассматриваются технологический стек, интеграция в рабочий процесс, вопросы безопасности и реальная окупаемость инвестиций при использовании мультимодального ИИ для автоматизации генерации визуальных доказательств в опросниках по безопасности.