Bu makale, güvenlik anketleri otomasyonu için büyük dil modeli istemlerini sürekli iyileştiren kendini öğrenen bir istem‑optimizasyon çerçevesini tanıtıyor. Gerçek zamanlı performans metriklerini, insan‑içinde‑döngü doğrulamasını ve otomatik A/B testlerini birleştirerek, döngü daha yüksek yanıt doğruluğu, daha hızlı dönüş süresi ve denetlenebilir uyumluluk sağlıyor — Procurize gibi platformlar için temel faydalar.

Procurize AI, homomorfik şifreleme ile üretken AI’yı birleştirerek hassas tedarikçi anket verilerini güvence altına alan çığır açan bir katman sunar. Bu makale, kriptografik temelleri, sistem mimarisini, gerçek‑zaman iş akışını ve otomasyon hızından ödün vermeden sıfır‑bilgi koruması arayan uyumluluk ekipleri için pratik faydaları inceliyor.

Organizasyonlar, güvenlik anketleri ve uyumluluk denetimlerine yanıt verirken giderek artan bir yükle karşı karşıya. Geleneksel iş akışları e‑posta eklerine, manuel sürüm kontrolüne ve hassas kanıtları ortaya çıkaran rastgele güven ilişkilerine dayanır. Merkezi Tanımlayıcılar (DID) ve Doğrulanabilir Kimlik Bilgileri (VC) kullanılarak şirketler, kanıt paylaşımı için kriptografik olarak güvenli, gizlilik‑öncelikli bir kanal oluşturabilir. Bu makale temel kavramları açıklar, Procurize AI platformuyla pratik bir entegrasyonu adım adım gösterir ve DID‑tabanlı bir değişimin dönüş süresini nasıl azalttığını, denetlenebilirliği artırdığını ve tedarikçi ekosistemlerinde gizliliği nasıl koruduğunu ortaya koyar.