Bu makale, geri‑alınan‑artırmalı üretim, istek‑geri bildirim döngüleri ve grafik sinir ağlarını birleştiren yeni bir mimariyi inceleyerek uyum bilgi grafiklerinin otomatik olarak evrilmesini sağlar. Anket cevapları, denetim sonuçları ve AI‑tabanlı istekler arasındaki döngüyü kapatarak, kuruluşlar güvenlik ve düzenleyici kanıtlarını güncel tutabilir, manuel çabayı azaltabilir ve denetim güvenini artırabilir.

Bu makale, güvenlik soru formu yanıtları ile politika evrimi arasındaki boşluğu kapatan yeni bir mimariyi ortaya koymaktadır. Yanıt verilerini toplama, pekiştirmeli öğrenme uygulama ve gerçek zamanlı bir politika‑kod‑olarak‑repo güncelleme yoluyla, organizasyonlar manuel çabayı azaltabilir, yanıt doğruluğunu artırabilir ve uyumluluk artefaktlarını iş gerçekliğiyle sürekli senkronize tutabilir.

Bu makale, anket verileri üzerinde büyük dil modellerini sürekli olarak ince ayar yaparak, denetlenebilirlik ve güvenliği korurken giderek gelişen, doğru otomatik yanıtlar sunan yeni bir kendini geliştiren uyumluluk anlatı motorunu açıklamaktadır.

Procurize AI, satıcı anket yanıtlarını yakalayan, uygulanabilir içgörüler çıkaran ve uyumluluk politikalarını otomatik olarak iyileştiren kapalı‑döngü bir öğrenme sistemi tanıtıyor. Retrieval‑Augmented Generation, anlamsal bilgi grafikleri ve geri bildirim‑odaklı politika sürümlemesini birleştirerek, organizasyonlar güvenlik duruşlarını güncel tutabilir, manuel çabayı azaltabilir ve denetim hazırlığını iyileştirebilir.