Ручні процеси заповнення опитувальників безпеки є повільними, схильними до помилок і часто працюють у ізольованих сховищах. У цій статті представлено архітектуру приватного федеративного графа знань, яка дозволяє кільком компаніям безпечно ділитися інсайтами щодо відповідності, підвищувати точність відповідей та скорочувати час реакції — все це під дотриманням нормативних вимог щодо захисту даних.

Дізнайтеся, як самообслуговуючий AI асистент комплаенсу може поєднувати Retrieval‑Augmented Generation (RAG) із тонким рольовим контролем доступу, щоб надавати безпечні, точні та готові до аудиту відповіді на анкети безпеки, зменшуючи ручну працю та підвищуючи довіру в SaaS‑організаціях.