Bài viết này giải thích cách AI chuyển đổi dữ liệu câu hỏi bảo mật thô thành điểm tin cậy định lượng, giúp các đội bảo mật và mua sắm ưu tiên rủi ro, tăng tốc đánh giá và duy trì bằng chứng sẵn sàng kiểm toán.
Bài viết này giới thiệu một Động Cơ Dự Báo Khoảng Cách Tuân Thủ Dự Đoán mới, kết hợp AI sinh ra, học liên bang và làm giàu đồ thị tri thức để dự báo các mục câu hỏi bảo mật sắp tới. Bằng cách phân tích dữ liệu kiểm toán lịch sử, lộ trình quy định và xu hướng của nhà cung cấp, động cơ này dự đoán các khoảng trống trước khi chúng xuất hiện, cho phép các đội ngũ chuẩn bị bằng chứng, cập nhật chính sách và kịch bản tự động từ trước, giảm đáng kể thời gian phản hồi và rủi ro kiểm toán.
Một phân tích sâu về Động cơ Lộ trình Tuân thủ Dự báo mới của Procurize, cho thấy cách AI có thể dự đoán các thay đổi quy định, ưu tiên các nhiệm vụ khắc phục, và giữ các câu hỏi bảo mật luôn đi trước xu hướng.
