У сучасних SaaS‑компаніях анкети безпеки є суттєвим вузьким місцем. У цій статті представлено нове AI‑рішення, що використовує графові нейронні мережі для моделювання взаємозв'язків між положеннями політик, історичними відповідями, профілями постачальників та новими загрозами. Перетворивши екосистему анкет у граф знань, система може автоматично присвоювати ризикові оцінки, рекомендати докази та першочергово показувати елементи з високим впливом. Підхід зменшує час відповіді до 60 % при одночасному підвищенні точності відповідей та готовності до аудиту.

У цій статті розглядається, як підключення живих потоків розвідки про загрози до ШІ‑двигуна трансформує автоматизацію питань безпеки, забезпечуючи точні, актуальні відповіді та зменшуючи ручну працю та ризики.

У цій статті розглядається, як конфіденційне федеративне навчання може революціонізувати автоматизацію анкет безпеки, дозволяючи кільком організаціям спільно тренувати моделі ШІ без розкриття конфіденційних даних, що в кінцевому підсумку прискорює дотримання вимог та зменшує ручну працю.

У цій статті розглядається, як прогностичне оцінювання ризику, створене на базі ШІ, може передбачати складність майбутніх безпекових опитувальників, автоматично пріоритезувати найкритичніші з них і генерувати індивідуальні докази. За допомогою великих мовних моделей, історичних даних відповідей та сигналів ризику постачальників команди, що користуються Procurize, можуть скоротити час обробки до 60 % і підвищити точність аудитів та довіру зацікавлених сторін.