Procurize מציגה מנוע התאמה חכם של שאלון ספקים המשמש גרפים משולבים של ידע, סינתזה של ראיות בזמן אמת, ותווית ניתוב מונעת למידה חיזוקית הממזגת באופן מיידי שאלות ספק עם התשובות המוכחות מראש הרלוונטיות ביותר. המאמר מסביר את הארכיטקטורה, האלגוריתמים המרכזיים, תבניות האינטגרציה, והיתרונות המדידים לצוותי אבטחה וציות.

מאמר זה מציג מנוע התאמת ראיות אדפטיבי המבוסס על רשתות עצביות גרפיות, מפרט את הארכיטקטורה, האינטגרציה בתהליכי עבודה, יתרונות האבטחה, ושלבי יישום מעשיים בפלטפורמות ציות כגון Procurize.

מאמר זה חוקר מנוע ייחוס ראיות דינמי חדש המופעל על‑ידי רשתות נוירונים גרפיות (GNN). בעזרת מיפוי היחסים בין סעיפי מדיניות, אובייקטים של בקרה ודרישות רגולטוריות, המנוע מספק הצעות ראיות בזמן אמת ובדיוק גבוה עבור שאלונים אבטחתיים. הקוראים ילמדו על מושגי ה‑GNN הבסיסיים, העיצוב הארכיטקטוני, תבניות האינטגרציה עם Procurize, ושלבי היישום המעשיים ליצירת פתרון מאובטח וניתן לביקורת שמקטין משמעותית מאמץ ידני ומעלה את הביטחון בציות.

מאמר זה חוקר ארכיטקטורה חדשה המשלבת רשתות עצביות גרפיות עם פלטפורמת ה‑AI של Procurize כדי לבצע ייחוס ראיות אוטומטי לפריטי שאלון, ליצור דירוגי אמון דינאמיים ולשמור על תגובות הציות עדכניות ככל שהנוף הרגולטורי משתנה. הקוראים ילמדו על מודל הנתונים, צינור ההיסק, נקודות האינטגרציה והיתרונות המעשיים לצוותי אבטחה ומשפט.

מאמר זה חוקר מנוע אינטיליגנציה מלאכותית חדשני שמחלץ סעיפים חוזיים, ממפה אותם אוטומטית לשדות שאלונים בטיחותיים, ומבצע ניתוח השפעת מדיניות בזמן אמת. על‑ידי חיבור השפה של החוזים עם גרף ידע ציות מתעדכן, הצוותים מקבלים ראייה מיידית של סטייה מדיניות, פערי ראיות, והכנת ביקורת, ומקצרים את זמן התגובה עד 80 % תוך שמירה על עקביות ניתנת לביקורת.