Эта статья рассматривает стратегию дообучения больших языковых моделей на отраслевых данных о соответствии, чтобы автоматизировать ответы на вопросы по безопасности, сократить ручной труд и сохранить аудитируемость в платформах вроде Procurize.

Эта статья представляет новый федеративный движок подсказок, который позволяет безопасно и конфиденциально автоматизировать ответы на анкеты безопасности для нескольких арендаторов. Комбинируя федеративное обучение, зашифрованную маршрутизацию подсказок и общий граф знаний, организации могут сократить ручные трудозатраты, сохранить изоляцию данных и постоянно повышать качество ответов в разнообразных нормативных рамках.

Эта статья объясняет концепцию цикла обратной связи активного обучения, встроенного в AI‑платформу Procurize. Комбинируя проверку «человек‑в‑цикле», отбор по неопределённости и динамическую адаптацию подсказок, компании могут постоянно уточнять ответы, сгенерированные LLM, на вопросы по безопасности, повышать точность и ускорять циклы соответствия — при этом сохранять проверяемое происхождение данных.

В этой статье рассматривается Этический механизм аудита предвзятости от Procurize, подробно описывается его дизайн, интеграция и влияние на предоставление непредвзятых, достоверных ИИ‑генерируемых ответов на вопросы по безопасности, а также улучшение управления соблюдением требований.