Thứ Năm, 6 Tháng 11, 2025

Bài viết này khám phá việc tích hợp mới mẻ của học tăng cường (RL) vào nền tảng tự động hoá câu hỏi của Procurize. Bằng cách xem mỗi mẫu câu hỏi như một tác nhân RL học từ phản hồi, hệ thống tự động điều chỉnh cách diễn đạt câu hỏi, ánh xạ chứng cứ và thứ tự ưu tiên. Kết quả là thời gian phản hồi nhanh hơn, độ chính xác câu trả lời cao hơn và một kiến thức liên tục tiến hóa, phù hợp với những thay đổi trong môi trường pháp lý.

Thứ Bảy, 1 Tháng 11, 2025

Bài viết này khám phá một nền tảng AI thế hệ mới, tập trung vào việc trung tâm hoá các bảng câu hỏi bảo mật, kiểm toán tuân thủ và quản lý bằng chứng. Bằng cách kết hợp đồ thị tri thức thời gian thực, AI sinh và các tích hợp công cụ liền mạch, giải pháp giảm khối lượng công việc thủ công, tăng tốc thời gian phản hồi và đảm bảo độ chính xác chuẩn kiểm toán cho các công ty SaaS hiện đại.

Thứ Bảy, 29 Tháng 11, 2025

Trong môi trường SaaS nhanh chóng hiện nay, các bảng câu hỏi bảo mật có thể làm chậm giao dịch và gây quá tải cho các đội tuân thủ. Bài viết này giải thích cách nền tảng orchestr hoá bằng chứng thích nghi dựa trên AI của Procurize thống nhất chính sách, bằng chứng và quy trình làm việc trong một đồ thị tri thức thời gian thực, cho phép trả lời ngay lập tức, có thể kiểm toán, đồng thời học liên tục từ mỗi tương tác.

Thứ Sáu, 21 Tháng 11, 2025

Các tổ chức gặp khó khăn trong việc duy trì các câu trả lời trong bảng câu hỏi bảo mật phù hợp với các chính sách nội bộ và quy định bên ngoài đang đổi nhanh. Bài viết này giới thiệu một cơ chế phát hiện trượt chính sách liên tục dựa trên AI, được tích hợp trong nền tảng Procurize. Bằng cách giám sát các kho chính sách, nguồn cấp dữ liệu quy định và tài liệu chứng cứ theo thời gian thực, cơ chế này cảnh báo các nhóm về sự không khớp, tự động đề xuất cập nhật và bảo đảm mỗi câu trả lời trong bảng câu hỏi phản ánh trạng thái tuân thủ mới nhất.

Thứ Năm, 11 Tháng 12, 2025

Trong các công ty SaaS hiện đại, các bảng câu hỏi bảo mật thường trở thành nguồn trì hoãn ẩn, làm giảm tốc độ giao dịch và độ tin cậy tuân thủ. Bài viết này giới thiệu một Động Cơ Phân Tích Nguyên Nhân (RCA) dựa trên AI, kết hợp khai thác quy trình, suy luận đồ thị tri thức và AI sinh để tự động khám phá lý do phía sau mỗi tắc nghẽn. Độc giả sẽ học về kiến trúc nền tảng, các kỹ thuật AI chính, mô hình tích hợp và kết quả kinh doanh có thể đo lường, giúp các đội ngũ biến các điểm đau của bảng câu hỏi thành những cải tiến có thể hành động và dựa trên dữ liệu.

đến đầu
Chọn ngôn ngữ