Bu makale, Graph Neural Networks üzerine inşa edilmiş bir Uyarlanabilir Kanıt Atama Motorunu tanıtarak mimarisini, iş akışı entegrasyonunu, güvenlik faydalarını ve Procurize gibi uyumluluk platformlarında uygulanması için pratik adımları ayrıntılandırıyor.

Güvenlik anketleri genellikle sözleşme maddelerine, politikalara veya standartlara kesin referanslar ister. Manuel çapraz‑referanslama hataya açık ve özellikle sözleşmeler evrimleştiğinde yavaştır. Bu makale, Procurize içinde oluşturulmuş yeni nesil AI‑destekli Dinamik Sözleşme Maddesi Eşleştirme (DCCM) motorunu tanıtır. Retrieval‑Augmented Generation, anlamsal bilgi grafikleri ve açıklanabilir atıf defteri (ledger) birleşimi sayesinde çözüm, anket öğelerini tam sözleşme metnine otomatik olarak bağlar, maddenin değişimine gerçek zamanlı uyum sağlar ve denetçilere değiştirilemez bir denetim izi sunar—manuel etiketlemeye gerek kalmadan.

Hızlı tedarikçi değerlendirmelerinin çağında, ham uyumluluk belgeleri artık yeterli değil. Bu makale, üretken AI'nin güvenlik anketleri için net, bağlam‑zengin anlatı kanıtlarını otomatik olarak nasıl oluşturabileceğini, manuel çabayı azaltarak, tutarlılığı artırarak ve müşteriler ve denetçilerle güveni güçlendirerek araştırıyor.

Procurize, güvenlik anketlerinin yanıtlanma şeklini dönüştüren yeni nesil bir AI Anlatı Motoru tanıtıyor. Gerçek zamanlı, çok paydaşlı işbirliği, AI destekli öneriler ve anlık kanıt bağlantısı sağlanarak platform, yanıt sürelerini büyük ölçüde kısaltırken, ekipler arasında denetim seviyesinde doğruluk ve izlenebilirliği korur.

Bu makale, işbirlikli güvenlik anketi iş akışlarında gerçek zamanlı çatışma tespitine artan ihtiyacı açıklıyor, AI destekli bilgi grafikleri sayesinde çelişkili yanıtların anında nasıl belirlenebileceğini anlatıyor ve uyumluluk ekipleri için uygulama adımları, entegrasyon desenleri ve ölçülebilir faydaları özetliyor.