У цій статті представлено новий компонент “Radar регуляторних змін” від Procurize AI. Постійно збираючи глобальні нормативні потоки, зіставляючи їх з пунктами анкет і надаючи миттєві оцінки впливу, Radar перетворює раніше багатотижневі ручні оновлення на автоматизацію в секунди. Дізнайтеся, як працює архітектура, чому це важливо для команд безпеки і як розгорнути його для максимального ROI.

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 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.

У цій статті розглядається нова гібридна архітектура Retrieval‑Augmented Generation (RAG), що поєднує великі мовні моделі з корпоративним сховищем документів підприємств. Тісно інтегруючи синтез відповідей, керований ШІ, з незмінними аудитними трасами, організації можуть автоматизувати відповіді на анкети безпеки, зберігаючи докази відповідності, гарантувати резиденцію даних та відповідати суворим регулятивним стандартам.

У цій статті представлено нову архітектуру, яка поєднує великі мовні моделі, потокові регулятивні канали та адаптивне резюмування доказів у двигун оцінки довіри в реальному часі. Читачі ознайомляться з конвеєром даних, алгоритмом оцінювання, патернами інтеграції з Procurize та практичними рекомендаціями щодо розгортання відповідного, аудитованого рішення, яке скорочує час обробки опитувальників і підвищує точність.