В этой статье рассматривается движок следующего поколения AI‑оркестрованной автоматизации вопросов, который адаптируется к изменениям нормативных требований, использует графы знаний и предоставляет ответы, соответствующие требованиям в реальном времени и поддающиеся аудиту, для поставщиков SaaS.

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 рассматривается адаптивный движок атрибуции доказательств, построенный на графовых нейронных сетях (GNN). Описывается его архитектура, интеграция в рабочие процессы, преимущества в безопасности и практические шаги по внедрению в платформы комплаенса, такие как Procurize.

Узнайте, как создать живой лист оценок соответствия, который собирает ответы из форм security‑questionnaire, обогащает их с помощью Retrieval‑Augmented Generation и визуализирует риски и охват в реальном времени с помощью диаграмм Mermaid и выводов, генерируемых ИИ. В этом руководстве рассматриваются архитектура, поток данных, дизайн подсказок и лучшие практики масштабирования решения в Procurize.

В этой статье рассматривается новый подход, основанный на ИИ, который динамически генерирует контекстно‑ориентированные подсказки, адаптированные к различным рамкам безопасности, ускоряя заполнение опросников при сохранении точности и соответствия.