У цій статті розглядається нова архітектура, що поєднує генерацію з доповненням пошуку, цикли зворотного зв’язку підказок та графові нейронні мережі, щоб графи знань про відповідність автоматично еволюціонували. Замкнувши цикл між відповідями на анкети, результатами аудитів та підказками, керованими ШІ, організації можуть підтримувати свої докази безпеки та регулятивності в актуальному стані, зменшити ручну працю та підвищити впевненість у аудитах.

Procurize AI представляє закриту систему навчання, яка збирає відповіді на анкети постачальників, видобуває практичні інсайти та автоматично уточнює політики відповідності. Поєднуючи Retrieval‑Augmented Generation, семантичні графи знань та версійне управління політиками на основі зворотного зв’язку, організації можуть підтримувати актуальний рівень безпеки, зменшувати ручну працю та підвищувати готовність до аудиту.

У цій статті представлено нову архітектуру, яка заповнює розрив між відповідями на анкети безпеки та еволюцією політик. Збираючи дані відповідей, застосовуючи підкріплювальне навчання та оновлюючи репозиторій політик‑як‑коду в режимі реального часу, організації можуть зменшити ручну працю, підвищити точність відповідей та підтримувати артефакти відповідності постійно синхронізованими з реальністю бізнесу.

Стаття пояснює новий самоеволюційний движок наративу відповідності, який безперервно тонко налаштовує великі мовні моделі на даних опитувальників, забезпечуючи постійно покращені, точні автоматизовані відповіді при збереженні аудиторської прозорості та безпеки.