<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Explainable Compliance on اتوماسیون هوشمند برای پرسش‌نامه‌ها و انطباق</title><link>https://blog.procurize.ai/fa/tags/explainable-compliance/</link><description>Recent content in Explainable Compliance on اتوماسیون هوشمند برای پرسش‌نامه‌ها و انطباق</description><generator>Hugo</generator><language>fa</language><atom:link href="https://blog.procurize.ai/fa/tags/explainable-compliance/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>موتور روایت هوش مصنوعی: ساخت داستان‌های قابل‌خواندن برای ریسک از پاسخ‌های خودکار پرسشنامه‌ها</title><link>https://blog.procurize.ai/fa/narrative-ai-engine-crafting-human-readable-risk-stories/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.procurize.ai/fa/narrative-ai-engine-crafting-human-readable-risk-stories/</guid><description>&lt;h1 id="موتور-روایت-هوش-مصنوعی-ساخت-داستانهای-قابلخواندن-برای-ریسک-از-پاسخهای-خودکار-پرسشنامهها">موتور روایت هوش مصنوعی: ساخت داستان‌های قابل‌خواندن برای ریسک از پاسخ‌های خودکار پرسشنامه‌ها&lt;/h1>
&lt;p>در دنیای پرسرعت SaaS B2B، پرسشنامه‌های امنیتی زبان مشترک بین خریداران و فروشندگان هستند. یک فروشنده ممکن است ده‌ها کنترل فنی را پاسخ دهد که هر کدام با قطعه‌های سیاست، لاگ‌های حسابرسی و نمرات ریسک تولیدشده توسط موتورهای مبتنی بر هوش مصنوعی پشتیبانی می‌شوند. اگرچه این نقاط داده‌ای خام برای انطباق ضروری‌اند، اما غالباً برای تیم‌های خرید، حقوقی و اجرایی به‌عنوان دیوارهای پر از اصطلاحات فنی ظاهر می‌شوند.&lt;/p></description></item></channel></rss>