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 рассматривается, как новый движок Моделирования Регуляторного Намерения в Реальном Времени от Procurize использует ИИ для понимания законодательного намерения, мгновенной адаптации ответов на опросники и поддержания точности доказательств соответствия в условиях меняющихся стандартов.

Эта статья исследует новую архитектуру инженерии подсказок, основанную на онтологии, которая согласует разрозненные фреймворки вопросов безопасности, такие как [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) и [GDPR](https://gdpr.eu/). Создавая динамический граф знаний регулятивных концепций и используя умные шаблоны подсказок, организации могут генерировать последовательные, проверяемые AI‑ответы по нескольким стандартам, снижать ручные затраты и повышать уверенность в соответствии.

Организации сталкиваются с проблемой синхронизации ответов на вопросы безопасности с быстро меняющимися внутренними политиками и внешними нормативами. Граф знаний от Procurize, работающий на основе ИИ, непрерывно картирует документы политики, выявляет дрейф и в реальном времени отправляет оповещения командам, отвечающим за анкеты. В этой статье рассматривается проблема дрейфа, архитектура графа, схемы интеграции и измеримые выгоды для SaaS‑поставщиков, стремящихся к более быстрым и точным реакциям на требования комплаенса.

Эта статья исследует новый подход, при котором граф знаний, усиленный генеративным ИИ, постоянно обучается на взаимодействиях с анкетами, предоставляя мгновенные, точные ответы и доказательства, сохраняя проверяемость и соответствие требованиям.