Эта статья исследует новую архитектуру, объединяющую графовые нейронные сети с AI‑платформой Procurize для автоматической атрибуции доказательств к пунктам опросников, генерации динамических оценок доверия и поддержания актуальности ответов на требования регуляторов. Читатели узнают о модели данных, конвейере вывода, точках интеграции и практических преимуществах для команд по безопасности и юридическим вопросам.
В статье рассматривается новый подход к автоматизации вопросов безопасности: интерактивная панель происхождения доказательств в стиле Mermaid. Объединяя ответы, сгенерированные ИИ, с живой визуализацией графа знаний, команды получают мгновенный обзор того, откуда берётся каждый фрагмент доказательства, как он изменяется и кто его утвердил — это снижает трения в аудите, повышает уверенность в соответствии и ускоряет принятие решений по рискам поставщиков.
