У цій статті розглядається новий підхід, який поєднує федеративне навчання з багатомодальним ШІ для автоматичного вилучення доказів з документів, скриншотів і журналів, забезпечуючи точні, відповіді в реальному часі на питання щодо безпеки. Ознайомтеся з архітектурою, робочим процесом та перевагами для команд комплаєнсу, які користуються платформою Procurize.

У цій статті розглядається нова архітектура, що поєднує пайплайни у режимі подій, генерацію з підкріпленням пошуку (RAG) та динамічне збагачення графу знань для забезпечення адаптивних відповідей у реальному часі на питання безпеки. Впровадивши ці техніки в Procurize, організації можуть скоротити час відповіді, підвищити релевантність відповідей і підтримувати аудитовані сліди доказів у умовах змінного регуляторного середовища.

У цій статті розглядається гібридна архітектура edge‑cloud, яка наближає великі мовні моделі до джерела даних опитувальників безпеки. Розподіляючи інференс, кешуючи докази та використовуючи безпечні протоколи синхронізації, організації можуть миттєво відповідати на оцінки постачальників, знижуючи затримки та дотримуючись суворих правил резидентності даних, все це в єдиній платформі комплаєнсу.

У цій статті представлено панель управління довіреністю Explainable AI, яка візуалізує впевненість у відповідях, створених ШІ, на питання безпеки, показує шляхи аргументації та допомагає командам з комплаєнсу оцінювати, довіряти та діяти на автоматичні відповіді в режимі реального часу.

У сучасних SaaS‑середовищах опитування з безпеки є вузьким місцем. Ця стаття пояснює новий підхід — еволюція графу знань (KG) з само‑контролем, яка безперервно уточнює граф у міру надходження нових даних опитувань. Використовуючи майнінг патернів, контрастивне навчання та теплові карти ризиків у реальному часі, організації можуть автоматично генерувати точні, відповідні вимогам відповіді, зберігаючи прозорість походження доказів.