У статті розглядається, як новий двигун **Моделювання намірів регулятивних вимог у реальному часі** від Procurize використовує ШІ для розуміння законодавчого наміру, миттєвого адаптування відповідей в анкетах і підтримання точності доказів відповідності в умовах змінюваних стандартів.

Ландшафт безпеки питань розділений між інструментами, форматами та сховищами, що створює ручні вузькі місця та ризик невідповідності. У цій статті представлено концепцію AI‑керованого контекстуального Data Fabric — єдиного інтелектуального шару, який у реальному часі збирає, нормалізує та пов’язує докази з різних джерел. Після об’єднання політичних документів, журналів аудиту, конфігурацій хмар та контрактів постачальників, тканина дає змогу командам швидко генерувати точні, аудируемі відповіді, зберігаючи управління, трасуваність та конфіденційність.

У цій статті розглядається новий підхід мультимодального ШІ, який дозволяє автоматично видобувати текстові, візуальні та кодові докази з різноманітних документів, прискорюючи заповнення анкет безпеки при дотриманні вимог відповідності та аудиту.

У цій статті пояснюється концепція циклу зворотного зв’язку активного навчання, вбудованого в AI‑платформу Procurize. Поєднуючи валідацію — людина‑в‑циклі, відбір за невизначеністю та динамічну адаптацію підказок, компанії можуть безперервно уточнювати відповіді, згенеровані LLM, на анкети безпеки, досягати вищої точності та прискорювати цикли комплаєнсу — все це з повністю аудиту‑прозорим походженням.

У цій статті представлено новий движок, який безперервно приймає регуляторні потоки, збагачує граф знань контекстуальними доказами та забезпечує відповіді у реальному часі, персоналізовані під конкретний анкетний запит для безпеки. Дізнайтеся про архітектуру, кроки впровадження та вимірювальні переваги для команд комплаєнсу, що використовують платформу Procurize AI.