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.
У цій статті розглядається новий підхід, керований ШІ, який автоматично оновлює граф знань з питань комплаєнсу при зміні нормативних актів, забезпечуючи актуальність, точність та аудиторську придатність відповідей на питання безпеки — підвищуючи швидкість і впевненість постачальників SaaS.
У цій статті розглядається архітектура нового покоління, що поєднує Retrieval‑Augmented Generation (RAG), графові нейронні мережі (GNN) та федеративні графи знань, щоб забезпечити точні, актуальні докази у режимі реального часу для анкет безпеки. Дізнайтеся про ключові компоненти, патерни інтеграції та практичні кроки впровадження динамічного двигуна оркестрування доказів, який зменшує ручну працю, підвищує простежуваність відповідності та миттєво адаптується до змін нормативних вимог.
У цій статті представлено новий робочий процес, підкріплений ШІ, який використовує динамічний граф знань про відповідність для симуляції реальних аудиторських сценаріїв. Генеруючи реалістичні «що‑якщо» анкети, команди безпеки та юридичної підтримки можуть передбачати вимоги регуляторів, пріоритетизувати збір доказів і постійно підвищувати точність відповідей, значно скорочуючи час реакції та ризик аудиту.
Дізнайтеся, як новий Динамічний механізм часової лінії доказів (DETE) від Procurize використовує граф знань у реальному часі, щоб об’єднати фрагменти політик, аудиторські сліди та нормативні посилання, надаючи миттєві, аудитуєми відповіді на питання безпеки, усуваючи ручне з’єднання та помилки управління версіями.
