กระบวนการแบบสอบถามด้านความปลอดภัยแบบแมนนวลช้า มีโอกาสเกิดข้อผิดพลาดสูงและมักทำแบบแยกส่วน บทความนี้แนะนำสถาปัตยกรรมกราฟความรู้แบบเฟรดิเชตที่คุ้มครองความเป็นส่วนตัว ซึ่งทำให้หลายบริษัทสามารถแบ่งปันข้อมูลการปฏิบัติตามข้อกำหนดได้อย่างปลอดภัย เพิ่มความแม่นยำของคำตอบ และลดเวลาตอบกลับ — ทั้งนี้ยังสอดคล้องกับกฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูล

บทความนี้สำรวจว่าการเรียนรู้แบบกระจายที่คุ้มครองความเป็นส่วนตัวสามารถปฏิวัติการทำแบบสอบถามความปลอดภัยโดยอัตโนมัติได้อย่างไร โดยให้หลายองค์กรสามารถฝึกโมเดล AI ร่วมกันได้โดยไม่เปิดเผยข้อมูลที่ละเอียดอ่อน ซึ่งจะเร่งความเป็นไปตามกฎระเบียบและลดความพยายามด้วยมือ

บทความนี้สำรวจว่า Procurize ใช้การเรียนรู้แบบกระจายในการสร้างฐานความรู้การปฏิบัติตามกฎระเบียบที่ร่วมมือกันและคุ้มครองความเป็นส่วนตัว โดยการฝึกโมเดล AI บนข้อมูลที่กระจายอยู่ระหว่างองค์กร

บทความนี้ตรวจสอบแนวคิดใหม่ของ AI ขอบเครือข่ายแบบเฟเดอเรทโดยละเอียด รวมถึงสถาปัตยกรรม ประโยชน์ด้านความเป็นส่วนตัว และขั้นตอนการใช้งานจริงสำหรับการทำแบบสอบถามด้านความปลอดภัยแบบอัตโนมัติร่วมกันในทีมที่กระจายอยู่ทั่วโลก