ศุกร์, 10 ต.ค. 2025

บทความนี้สำรวจบทบาทที่กำลังเกิดขึ้นของปัญญาประดิษฐ์อธิบายได้ (XAI) ในการทำให้การตอบแบบสอบถามความปลอดภัยเป็นอัตโนมัติ โดยการเปิดเผยเหตุผลเบื้องหลังคำตอบที่ AI สร้างขึ้น XAI สร้างสะพานเชื่อมช่องว่างความไว้วางใจระหว่างทีมการปฏิบัติตาม, ผู้ตรวจสอบ, และลูกค้า ในขณะเดียวกันยังคงให้ความเร็ว ความแม่นยำ และการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง

วันศุกร์, 7 พฤศจิกายน 2025

บทความนี้แนะนำส่วนประกอบ “เรดาร์การเปลี่ยนแปลงกฎระเบียบ” ใหม่ของ Procurize AI โดยการรับข้อมูลกฎระเบียบทั่วโลกอย่างต่อเนื่อง, ทำการแมปกับหัวข้อแบบสอบถาม, และให้คะแนนผลกระทบแบบทันที เรดาร์เปลี่ยนการอัปเดตด้วยมือที่ใช้เวลาหลายเดือนให้กลายเป็นการทำอัตโนมัติระดับวินาที เรียนรู้ว่าโครงสร้างทำงานอย่างไร, ทำไมจึงสำคัญต่อทีมความปลอดภัย, และวิธีการปรับใช้เพื่อให้ได้ ROI สูงสุด.

วันจันทร์ที่ 27 ตุลาคม 2025

ในยุคที่กฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูลเข้มงวดขึ้นและผู้ขายต้องการการตอบแบบสอบถามความปลอดภัยที่รวดเร็วและแม่นยำ การใช้ AI แบบดั้งเดิมมีความเสี่ยงต่อการเปิดเผยข้อมูลลับ บทความนี้แนะนำแนวทางใหม่ที่รวมการคำนวณหลายฝ่ายแบบปลอดภัย (SMPC) กับ AI สร้างสรรค์ ทำให้สามารถให้คำตอบที่เป็นความลับ ตรวจสอบได้ และเป็นแบบเรียลไทม์โดยไม่ต้องเปิดเผยข้อมูลดิบต่อฝ่ายใดฝ่ายหนึ่ง เรียนรู้สถาปัตยกรรม การไหลของงาน การรับประกันด้านความปลอดภัย และขั้นตอนปฏิบัติเพื่อยอมรับเทคโนโลยีนี้ในแพลตฟอร์ม Procurize

วันอังคารที่ 14 ตุลาคม 2025

ในสภาพแวดล้อม SaaS สมัยใหม่ การรวบรวมหลักฐานการตรวจสอบเป็นงานที่ใช้เวลามากที่สุดสำหรับทีมด้านความปลอดภัยและการปฏิบัติตาม ข้อความบทความนี้อธิบายว่าปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์สามารถแปลงข้อมูล telemetry ของระบบดิบให้เป็นศิลปะหลักฐานที่พร้อมใช้งานได้—เช่น ส่วนที่คัดลอกจากล็อก, สแนปช็อตของการกำหนดค่า, และภาพหน้าจอ—โดยไม่มีการแทรกแซงของมนุษย์ การผนวกสายงานที่ขับเคลื่อนด้วย AI เข้ากับสแต็คการมอนิเตอร์ที่มีอยู่ ทำให้องค์กรบรรลุการสร้างหลักฐานแบบ “ศูนย์สัมผัส” เร่งการตอบคำถามแบบสอบถาม และรักษาท่าทีการปฏิบัติตามที่สามารถตรวจสอบได้อย่างต่อเนื่อง

วันจันทร์ ที่ 27 ตุลาคม 2025

บทความนี้นำเสนอแผนที่ความร้อนความเสี่ยงที่ขับเคลื่อนด้วย AI อย่างใหม่ ที่ประเมินข้อมูลแบบสอบถามผู้ขายอย่างต่อเนื่อง เน้นรายการที่มีผลกระทบสูง และส่งต่อไปยังผู้รับผิดชอบที่เหมาะสมในเวลาจริง ด้วยการรวมคะแนนความเสี่ยงตามบริบท การเสริมข้อมูลด้วย knowledge‑graph และการสรุปผลด้วย generative AI องค์กรสามารถลดเวลาการดำเนินการ ปรับปรุงความแม่นยำของคำตอบ และทำการตัดสินใจความเสี่ยงที่ฉลาดขึ้นตลอดวงจรการปฏิบัติตามกฎระเบียบ

ไปด้านบน
เลือกภาษา