В этой статье рассказывается о новом компоненте «Radar изменений в регуляторных требованиях» от Procurize AI. Путём непрерывного сбора глобальных регуляторных каналов, сопоставления их с пунктами анкет и предоставления мгновенных оценок воздействия, радар превращает то, что ранее требовало месячной ручной обработки, в автоматизацию за считанные секунды. Узнайте, как работает архитектура, почему это важно для команд безопасности и как развернуть её для максимального ROI.
В этой статье представляется генерационное AI‑решение нового поколения, которое создаёт персонализированную «персону соответствия» для каждого пользователя, сопоставляет намерения вопросов с нужными доказательствами и синхронно обновляет ответы в разных инструментах в реальном времени. Сочетая обогащение графов знаний, аналитикой поведения и генерацию на базе LLM, команды могут сократить цикл аудита на дни, не теряя при этом аудиторскую достоверность.
Эта статья представляет Адаптивный Движок Нормативных Повествований (ACNE) — новое решение на основе ИИ, которое сочетает Retrieval‑Augmented Generation с динамической оценкой достоверности доказательств для автоматизации ответов на вопросы безопасности. Читатели познакомятся с архитектурой, практическими шагами внедрения, советами по интеграции и перспективными направлениями, всё это направлено на снижение ручного труда при повышении точности и проверяемости ответов.
ИИ может мгновенно черновать ответы на опросники по безопасности, но без уровня проверки компании рискуют получить неточные или несоответствующие ответы. В этой статье представлена рамочная валидация с участием человека (HITL), которая сочетает генеративный ИИ с экспертным обзором, обеспечивая проверяемость, трассируемость и постоянное улучшение.
В статье рассматривается новый подход, объединяющий крупные языковые модели, телеметрию риска в реальном времени и оркестрационные конвейеры для автоматического создания и адаптации политик безопасности в опросниках поставщиков, снижая ручные усилия при сохранении точности соответствия.