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.

Ручні процеси заповнення опитувальників безпеки є повільними, схильними до помилок і часто працюють у ізольованих сховищах. У цій статті представлено архітектуру приватного федеративного графа знань, яка дозволяє кільком компаніям безпечно ділитися інсайтами щодо відповідності, підвищувати точність відповідей та скорочувати час реакції — все це під дотриманням нормативних вимог щодо захисту даних.

У цій статті розглядається, як Procurize використовує розподілене навчання для створення колаборативної, захищеної приватності бази знань з комплаєнсу. Навчаючи моделі ШІ на розподілених даних між підприємствами, організації можуть підвищити точність відповідей на анкети, прискорити час реакції та зберегти суверенітет даних, отримуючи користь від колективного інтелекту.