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.

Глибокий аналіз нового Двигуна Прогнозної Дорожньої Карти Відповідності від Procurize, що показує, як ШІ може прогнозувати регуляторні зміни, пріоритезувати завдання з усунення та тримати анкети безпеки на крок попереду.

У цій статті представлено Платформу динамічних сценаріїв ризику, керовану ШІ – нове середовище на базі генеративного ШІ, яке дозволяє командам безпеки моделювати, симулювати та візуалізувати еволюцію загроз. Включаючи результати симуляцій у процеси заповнення анкет, організації можуть передбачати питання регуляторів, пріоритетизувати докази та формувати точні, орієнтовані на ризики відповіді – швидше завершуючи угоди та підвищуючи рівень довіри.

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.