У цій статті пояснюється концепція циклу зворотного зв’язку активного навчання, вбудованого в AI‑платформу Procurize. Поєднуючи валідацію — людина‑в‑циклі, відбір за невизначеністю та динамічну адаптацію підказок, компанії можуть безперервно уточнювати відповіді, згенеровані LLM, на анкети безпеки, досягати вищої точності та прискорювати цикли комплаєнсу — все це з повністю аудиту‑прозорим походженням.

У цій статті представлено новий цикл перевірки, який об’єднує докази з нульовим розкриттям із генеративним AI для підтвердження відповідей на анкети без розкриття вихідних даних, описано його архітектуру, ключові криптографічні примітиви, схеми інтеграції з існуючими платформами дотримання нормативів та практичні кроки для команд SaaS та закупівель щодо впровадження підходу, що забезпечує захист від підробки та збереження конфіденційності.