У цій статті представлено новий підхід, керований ШІ, який безперервно генерує та вдосконалює динамічний банк питань для опитувальників з безпеки та відповідності. Поєднуючи регуляторну інтелігенцію, великі мовні моделі та петлі зворотного зв’язку, організації можуть автоматично заповнювати опитувальники актуальними, контекстно‑aware запитаннями, суттєво скорочуючи час відповіді, зменшуючи ручну працю та підвищуючи точність аудиту.

У цій статті розглядається новий підхід, що поєднує криптографію доказів нульового знання (ZKP) із генеративним ШІ для автоматизації відповідей на опитувальники постачальників. Доводячи правильність відповідей, створених ШІ, без розкриття вихідних даних, організації можуть прискорити робочі процеси відповідності, зберігаючи сувору конфіденційність та аудиторську контрольованість.

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.