วันจันทร์, 10 พฤศจิกายน 2025

องค์กรต่าง ๆ กำลังเผชิญกับภาระที่เพิ่มขึ้นเมื่อต้องตอบแบบสอบถามความปลอดภัยและการตรวจสอบการปฏิบัติตามกฎระเบียบ กระบวนการทำงานแบบดั้งเดิมอาศัยไฟล์แนบในอีเมล, การควบคุมเวอร์ชันด้วยมือ, และความสัมพันธ์ความไว้วางใจแบบอะด‑ฮ็อคซึ่งทำให้หลักฐานสำคัญเสี่ยงต่อการรั่วไหล ด้วยการใช้ Decentralized Identifiers (DIDs) และ Verifiable Credentials (VCs) บริษัทสามารถสร้างช่องทางการแชร์หลักฐานที่ปลอดภัยด้วยการเข้ารหัสและให้ความเป็นส่วนตัวเป็นอันดับแรก บทความนี้อธิบายแนวคิดหลัก, แสดงตัวอย่างการรวมกับแพลตฟอร์ม Procurize AI, และสาธิตว่าการแลกเปลี่ยนแบบใช้ DID ช่วยลดเวลาตอบกลับ, เพิ่มความสามารถในการตรวจสอบ, และรักษาความลับในระบบนิเวศของผู้ขายอย่างไร

วันพุธ, 2025-11-05

แบบสอบถามด้านความปลอดภัยสมัยใหม่ต้องการหลักฐานที่รวดเร็วและแม่นยำ บทความนี้อธิบายว่าชั้นสกัดหลักฐานแบบ Zero‑Touch ที่ขับเคลื่อนด้วย Document AI สามารถรับเข้าเอกสัญญา, PDF นโยบาย, และแผนภาพสถาปัตยกรรม, แยกประเภท, แท็ก, และตรวจสอบศิลปวัตถุตามที่จำเป็นโดยอัตโนมัติ, และส่งต่อโดยตรงไปยังระบบตอบสนองที่ขับเคลื่อนด้วย LLM ผลลัพธ์คือ การลดขั้นตอนมืออย่างมีนัยสำคัญ, ความแม่นยำในการตรวจสอบเพิ่มขึ้น, และท่าทีการปฏิบัติตามที่ต่อเนื่องสำหรับผู้ให้บริการ SaaS.

วันอังคาร, 23 ธ.ค. 2025

บทความนี้สำรวจแนวทางใหม่ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งสร้างบุคลิกพฤติกรรมจากข้อมูลกิจกรรมของทีม ทำให้การปรับแต่งอัตโนมัติของคำตอบแบบสอบถามความปลอดภัยเป็นไปได้ ลดภาระการทำด้วยมือ และปรับปรุงความแม่นยำของการปฏิบัติตาม

วันอังคาร ที่ 28 ตุลาคม 2025

บทความนี้แนะนำแผนผังการปฏิบัติที่เชื่อมรวม Retrieval‑Augmented Generation (RAG) กับเทมเพลตพรอมต์แบบปรับตัว โดยการเชื่อมต่อกับคลังหลักฐานแบบเรียลไทม์, กราฟความรู้, และ LLMs องค์กรสามารถอัตโนมัติการตอบแบบสอบถามความปลอดภัยได้ด้วยความแม่นยำสูง, ความสามารถในการติดตามและตรวจสอบได้, ขณะเดียวกันยังคงให้ทีมการปฏิบัติตามกฎระเบียบควบคุมได้อย่างเต็มที่

วันพุธ, 22 ตุลาคม 2025

บทความนี้สำรวจแนวทางใหม่ที่ใช้ AI ชื่อ การสังเคราะห์หลักฐานตามบริบท (Contextual Evidence Synthesis – CES) โดย CES จะรวบรวม เติมเต็ม และประกอบหลักฐานจากแหล่งข้อมูลหลายแห่ง—เอกสารนโยบาย รายงานการตรวจสอบ และข้อมูลข่าวกรองภายนอก—ให้กลายเป็นคำตอบที่สอดคล้อง และตรวจสอบได้สำหรับแบบสอบถามด้านความปลอดภัย ด้วยการผสานการให้เหตุผลแบบกราฟความรู้ การสร้างข้อความเสริมด้วยการดึงข้อมูล (RAG) และการตรวจสอบแบบปรับจูน CES ส่งมอบการตอบอย่างแม่นยำในเวลาจริงพร้อมบันทึกการเปลี่ยนแปลงเต็มรูปแบบสำหรับทีมปฏิบัติการความสอดคล้อง

ไปด้านบน
เลือกภาษา