Эта статья исследует, как Procurize использует федеративное обучение для создания совместной, сохраняющей конфиденциальность базы знаний о соответствию. Обучая модели ИИ на распределённых данных между предприятиями, организации могут улучшать точность ответов на вопросы, ускорять время реагирования и сохранять суверенитет данных, получая выгоду от коллективного интеллекта.
В этой статье рассматривается новая парадигма федеративного Edge AI, описывается её архитектура, преимущества для конфиденциальности и практические шаги внедрения автоматизации вопросов безопасности совместно для географически распределённых команд.
Эта статья представляет новый федеративный движок подсказок, который позволяет безопасно и конфиденциально автоматизировать ответы на анкеты безопасности для нескольких арендаторов. Комбинируя федеративное обучение, зашифрованную маршрутизацию подсказок и общий граф знаний, организации могут сократить ручные трудозатраты, сохранить изоляцию данных и постоянно повышать качество ответов в разнообразных нормативных рамках.