Bài viết này khám phá một phương pháp mới kết hợp học liên kết với đồ thị tri thức bảo vệ quyền riêng tư để tối ưu hoá quy trình tự động hoá bảng câu hỏi bảo mật. Bằng cách chia sẻ thông tin một cách an toàn giữa các tổ chức mà không tiết lộ dữ liệu thô, các nhóm có thể đưa ra câu trả lời nhanh hơn, chính xác hơn đồng thời duy trì tính bảo mật và tuân thủ nghiêm ngặt.

Bài viết này đi sâu vào công cụ RAG (Retrieval‑Augmented Generation) Liên Bang mới của Procurize AI, được thiết kế để đồng nhất câu trả lời trên nhiều khung quy định. Bằng cách kết hợp học liên bang với RAG, nền tảng cung cấp phản hồi thời gian thực, ngữ cảnh‑có‑căn cứ trong khi bảo vệ tính riêng tư dữ liệu, rút ngắn thời gian phản hồi và cải thiện tính nhất quán các câu trả lời cho các câu hỏi bảo mật.

Bài viết này khám phá một cách tiếp cận mới kết hợp học liên hợp với AI đa phương thức để tự động trích xuất bằng chứng từ tài liệu, ảnh chụp màn hình và log, cung cấp câu trả lời chính xác, thời gian thực cho các phiếu bảo mật. Khám phá kiến trúc, quy trình làm việc và lợi ích cho các đội tuân thủ khi sử dụng nền tảng Procurize.

Các tổ chức phân tán thường gặp khó khăn trong việc duy trì tính nhất quán của các câu hỏi bảo mật trên các khu vực, sản phẩm và đối tác. Bằng cách tận dụng học liên bang, các nhóm có thể đào tạo một trợ lý tuân thủ chung mà không bao giờ di chuyển dữ liệu câu hỏi thô, bảo vệ quyền riêng tư đồng thời liên tục cải thiện chất lượng câu trả lời. Bài viết này khám phá kiến trúc kỹ thuật, quy trình làm việc và lộ trình thực hành tốt nhất để triển khai trợ lý tuân thủ dựa trên học liên bang.