У цій статті розглядається нова архітектура, що поєднує динамічний граф знань доказів з безперервним навчанням на базі ШІ. Рішення автоматично синхронізує відповіді на анкети з останніми змінами політик, результатами аудиту та станом систем, скорочуючи ручну працю і підвищуючи довіру до звітності про відповідність.

У цій статті розглядається Система аудитування етичних упереджень від Procurize, описується її дизайн, інтеграція та вплив на надання неупереджених, достовірних відповідей ШІ на питання безпеки, а також покращення управління дотриманням вимог.

У цій статті описано нову систему маршрутизації ШІ на основі намірів, яка в режимі реального часу автоматично направляє кожен пункт анкети безпеки до найбільш підходящого експерта (SME). Поєднуючи виявлення намірів за допомогою природної мови, динамічний граф знань та шар оркестрації мікросервісів, організації можуть усунути вузькі місця, підвищити точність відповідей і досягти вимірюваного скорочення часу обробки анкет.

У цій статті розглядаються архітектура, конвеєри даних та кращі практики створення безперервного сховища доказів, підсиленого великими мовними моделями. Автоматизуючи збір, версіювання та контекстуальне отримання доказів, команди безпеки можуть відповідати на опитувальники в режимі реального часу, зменшувати ручні зусилля та підтримувати готовність до аудиту.

У цій статті розглядається, як SaaS‑компанії можуть використати ШІ для створення живої бази знань з комплаєнсу. Постійно вбираючи відповіді на попередні анкети, політики та результати аудитів, система навчається, передбачає оптимальні відповіді та автоматично генерує докази. Читачі дізнаються про найкращі архітектурні практики, заходи щодо захисту даних і практичні кроки впровадження самовдосконалюючого двигуна в Procurize, перетворюючи рутинну роботу з комплаєнсом у стратегічну перевагу.