В этой статье рассматривается новый подход, основанный на ИИ, который автоматически сопоставляет существующие пункты политики с конкретными требованиями анкеты по безопасности. Используя крупные языковые модели, алгоритмы семантического сходства и циклы непрерывного обучения, компании могут сократить ручные трудозатраты, повысить согласованность ответов и поддерживать актуальность доказательств соответствия в различных рамках.

В мире, где количество вопросов по безопасности растёт, а нормативные требования меняются с головокружительной скоростью, статические чек‑листы уже не справляются. В этой статье представлена новая система — AI‑управляемый Динамический конструктор онтологии соответствия (DCOB) — самообучающаяся модель знаний, которая сопоставляет политики, контроли и доказательства в разных стандартах, автоматически синхронизирует новые пункты вопросов и обеспечивает готовые к аудиту ответы в реальном времени в платформе Procurize. Узнайте об архитектуре, основных алгоритмах, схемах интеграции и практических шагах по внедрению живой онтологии, превращающей соответствие из узкого места в стратегическое преимущество.

В условиях быстро меняющегося нормативного ландшафта статические репозитории соответствия быстро устаревают, что приводит к медленной обработке вопросов и риску неточностей. Эта статья объясняет, как самовосстанавливающаяся база знаний по соответствию, основанная на генеративном ИИ и непрерывных петлях обратной связи, может автоматически обнаруживать пробелы, генерировать свежие доказательства и поддерживать ответы на вопросы безопасности актуальными в реальном времени.