Modern uyum ekipleri, güvenlik anketleri için sunulan kanıtların gerçekliğini doğrulamakta zorlanıyor. Bu makale, sıfır‑bilgi kanıtlarını (ZKP) AI‑tabanlı kanıt üretimiyle birleştiren yeni bir iş akışını tanıtıyor. Yaklaşım, kuruluşların ham veriyi ortaya çıkarmadan kanıtların doğruluğunu kanıtlamasını, doğrulamayı otomatikleştirmesini ve Procurize gibi mevcut anket platformlarıyla sorunsuz entegrasyon sağlamasını mümkün kılıyor. Okuyucular kriptografik temelleri, mimari bileşenleri, uygulama adımlarını ve uyum, hukuk ve güvenlik ekipleri için gerçek dünya faydalarını keşfedecek.

Bu makale, Retrieval‑Augmented Generation (RAG)'ın güvenlik anketlerinde yanıtları desteklemek için doğru uyum belgelerini, denetim kayıtlarını ve politika alıntılarını otomatik olarak nasıl çekebileceğini inceliyor. Adım adım bir iş akışı, RAG'ı Procurize ile entegre etme konusunda pratik ipuçları ve bağlamsal kanıtların 2025'te SaaS firmaları için rekabet avantajı haline gelmesinin nedenlerini göreceksiniz.

Retrieval‑Augmented Generation (RAG), büyük dil modellerini güncel bilgi kaynaklarıyla birleştirerek, bir güvenlik anketi yanıtlandığında anında, bağlamsal kanıtlar sağlar. Bu makale, RAG mimarisini, Procurize entegrasyon kalıplarını, uygulanabilir adımları ve güvenlik değerlendirmelerini inceleyerek, ekiplerin yanıt süresini %80'e kadar azaltıp denetim kalitesini korumalarını sağlar.

Bu makale, üretken‑AI‑geliştirilmiş bir bilgi grafiğinin anket etkileşimlerinden sürekli öğrenerek anında, doğru yanıtlar ve kanıtlar sağladığı, denetlenebilirlik ve uyumluluğu koruyan yeni bir yaklaşımı inceliyor.

Procurize AI, denetçiler, müşteriler, yatırımcılar ve iç ekiplerin benzersiz endişelerine otomatik olarak uyum sağlayan bir kişilik‑tabanlı motor tanıtıyor. Paydaş niyetini politika diliyle eşleştirerek platform, kesin ve bağlam‑farkındalıklı yanıtlar sunar, yanıt süresini azaltır ve tedarik zinciri boyunca güveni güçlendirir.