В этой статье представлена новая архитектура, закрывающая разрыв между ответами на анкеты по безопасности и эволюцией политик. Собирательством данных ответов, применением обучения с подкреплением и обновлением репозитория политики как кода в реальном времени организации могут сократить ручной труд, повысить точность ответов и поддерживать артефакты соответствия постоянно синхронными с реальностью бизнеса.

В статье объясняется новый саморазвивающийся движок нормативного повествования, который непрерывно донастраивает большие языковые модели на основе данных опросников, предоставляя постоянно улучшающиеся точные автоматические ответы при сохранении аудируемости и безопасности.

Procurize AI представляет систему закрытого цикла обучения, которая захватывает ответы поставщиков на анкеты, извлекает практические инсайты и автоматически уточняет политики соблюдения. Комбинируя Retrieval‑Augmented Generation, семантические графы знаний и версионирование политик на основе обратной связи, организации могут поддерживать актуальный статус безопасности, снижать ручные затраты и улучшать готовность к аудиту.

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.