Команды закупок и безопасности сталкиваются с устаревшими доказательствами и несогласованными ответами в вопросниках. Эта статья объясняет, как Procurize AI использует постоянно обновляемый граф знаний, работающий на основе Retrieval‑Augmented Generation (RAG), чтобы мгновенно обновлять и проверять ответы, снижая ручной труд и повышая точность и проверяемость.

Современные SaaS‑компании утопают в вопросниках по безопасности. При развертывании движка управления жизненным циклом доказательств на основе ИИ команды могут в реальном времени собирать, обогащать, версионировать и подтверждать доказательства. В этой статье объясняется архитектура, роль графов знаний, реестров прослеживаемости и практические шаги по внедрению решения в Procurize.

Эта статья исследует новый подход, который сочетает федеративное обучение с графом знаний, сохраняющим конфиденциальность, для упрощения автоматизации ответов на вопросы безопасности. Путём безопасного обмена инсайтами между организациями без раскрытия исходных данных команды получают более быстрые и точные ответы, сохраняя строгую конфиденциальность и соответствие требованиям.

В этой статье рассматривается новая архитектура, объединяющая принципы нулевого доверия и федеративный граф знаний, позволяющая безопасно автоматизировать многоарендные анкеты по безопасности. Вы узнаете о потоке данных, гарантиях конфиденциальности, точках интеграции ИИ и практических шагах по реализации решения на платформе Procurize.

В статье рассматривается новая архитектура, объединяющая Retrieval‑Augmented Generation, циклы обратной связи запросов и графовые нейронные сети, позволяющая автоматически эволюционировать графы знаний комплаенса. Закрывая цикл между ответами на вопросы, результатами аудитов и запросами, управляемыми ИИ, организации могут поддерживать свои доказательства безопасности и нормативные материалы в актуальном состоянии, сократить ручные затраты и повысить уверенность в аудитах.