У цій статті представлено Адаптивний движок нормативних розповідей (ACNE) — нове AI‑рішення, яке поєднує Retrieval‑Augmented Generation з динамічним оцінюванням достовірності доказів для автоматизації відповідей на безпекові анкети. Читачі дізнаються про архітектуру, практичні кроки впровадження, рекомендації з інтеграції та майбутні напрямки, спрямовані на зниження ручної праці та підвищення точності та аудиторської прозорості відповідей.

У цій статті представлено Адаптивний контекстуальний двигун ризикових персонажів, який використовує виявлення намірів, федеративні графи знань та синтез персон на основі великих мовних моделей (LLM) для автоматичної пріоритезації анкет безпеки в реальному часі, скорочуючи затримку у відповідях та підвищуючи точність відповідності вимогам.

У статті розкривається новий мета‑навчальний двигун Procurize, який безперервно вдосконалює шаблони опитувальників. Використовуючи адаптацію few‑shot, підкріплювальні сигнали та живий граф знань, платформа зменшує затримку відповідей, підвищує їх послідовність і тримає дані комплаєнсу узгодженими з еволюцією нормативних вимог.

ШІ може миттєво генерувати відповіді на запитання безпеки, але без шару верифікації компанії ризикують отримати неточні чи невідповідні відповіді. У цій статті представлено framework валідації «людина‑у‑циклі» (HITL), який поєднує генеративний ШІ з експертним оглядом, забезпечуючи аудитованість, трасованість та постійне поліпшення.

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.