این مقاله به بررسی طراحی و مزایای داشبورد نمره اعتماد پویا می‌پردازد که تحلیل رفتار فروشنده در زمان واقعی را با خودکارسازی پرسشنامه مبتنی بر هوش مصنوعی ترکیب می‌کند. نشان می‌دهد چگونه قابلیت مشاهده ریسک مستمر، نقش‌بندی خودکار شواهد، و بینش‌های پیش‌بین می‌تواند زمان پاسخ‌دهی را کاهش دهد، دقت را بهبود بخشد، و به تیم‌های امنیتی یک نمای واضح و قابل اقدام از ریسک فروشنده در چارچوب‌های متعدد ارائه دهد.

در جهانی که خطر فروشنده می‌تواند در عرض چند دقیقه تغییر کند، امتیازهای خطر ثابت به‌سرعت منسوخ می‌شوند. این مقاله به معرفی یک موتور کالیبراسیون مداوم امتیاز اعتماد مبتنی بر هوش مصنوعی می‌پردازد که سیگنال‌های رفتاری زمان واقعی، به‌روزرسانی‌های قانونی و اصل شواهد را جذب می‌کند تا امتیازهای خطر فروشنده را به‌صورت پویا محاسبه کند. ما به معماری، نقش گراف‌های دانش، ترکیب شواهد با هوش مصنوعی مولد، و گام‌های عملی برای ادغام این موتور در جریان‌های کاری موجود انطباق می‌پردازیم.