این مقاله به بررسی چگونگی بهره‌گیری Procurize از یادگیری فدرال برای ایجاد یک پایگاه دانش تطبیق‌پذیری مشترک و حفظ حریم‌خصوصی می‌پردازد. با آموزش مدل‌های هوش مصنوعی روی داده‌های توزیع‌شده در میان شرکت‌ها، سازمان‌ها می‌توانند دقت پرسشنامه‌ها را بهبود بخشند، زمان واکنش را تسریع کنند و حاکمیت داده‌ها را حفظ کرده و در عین حال از هوش جمعی بهره‌مند شوند.

این مقاله رویکرد جدیدی را بررسی می‌کند که یادگیری فدرال را با گراف دانش با حفظ حریم خصوصی ترکیب می‌کند تا خودکارسازی پرسشنامه‌های امنیتی را ساده‌سازی کند. با به‌اشتراک‌گذاری ایمن بینش‌ها بین سازمان‌ها بدون افشای داده‌های خام، تیم‌ها پاسخ‌های سریع‌تر و دقیق‌تری ارائه می‌دهند و در عین حال محرمانگی و انطباق شدید را حفظ می‌کنند.