<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Temporal Graph Neural Networks on Automatización inteligente para cuestionarios y cumplimiento</title><link>https://blog.procurize.ai/es/tags/temporal-graph-neural-networks/</link><description>Recent content in Temporal Graph Neural Networks on Automatización inteligente para cuestionarios y cumplimiento</description><generator>Hugo</generator><language>es</language><atom:link href="https://blog.procurize.ai/es/tags/temporal-graph-neural-networks/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Motor de Predicción de Fiabilidad para la Gestión de Riesgos de Proveedores en Tiempo Real</title><link>https://blog.procurize.ai/es/predictive-trustworthiness-forecasting-engine-for-real-time/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.procurize.ai/es/predictive-trustworthiness-forecasting-engine-for-real-time/</guid><description>&lt;h1 id="motor-de-predicción-de-fiabilidad-para-la-gestión-de-riesgos-de-proveedores-en-tiempo-real">Motor de Predicción de Fiabilidad para la Gestión de Riesgos de Proveedores en Tiempo Real&lt;/h1>
&lt;p>Los proveedores modernos de SaaS están bajo una presión constante para demostrar la seguridad y la fiabilidad de sus terceros proveedores. Los puntajes de riesgo tradicionales son instantáneas estáticas, a menudo con una demora de semanas o meses respecto al estado real del entorno de un proveedor. Cuando surge un problema, la empresa ya puede haber sufrido una brecha, una violación de cumplimiento o la pérdida de un contrato.&lt;/p></description></item></channel></rss>