מנוע ה‑AI החדש של Procurize מציג את ארכיטקטורת הראייה הדינאמית, צינור עבודה המתאים עצמו אוטומטית, ממזג ומאמת ראיות ציות לכל שאלון בטיחותי של רכש. באמצעות שילוב של יצירת‑תוכן משופרת‑ב‑אחזור (RAG), מיפוי מדיניות מבוסס גרף, ומשוב בזמן אמת על זרימת העבודה, הצוותים מצמצמים מאמץ ידני, מקצרים זמני תגובה עד 70 % ושומרים על מקוריות ניתנת לביקורת על פני מסגרות שונות.
בסביבה שבה ספקים מתמודדים עם עשרות שאלוני אבטחה ממסגרות כגון SOC 2, ISO 27001, GDPR ו‑CCPA, יצירת ראיות מדויקות, מודעות להקשר ובזמן קצר היא צוואר בקבוק משמעותי. מאמר זה מציג ארכיטקטורה של בינה מלאכותית גנרטיבית מונחית אונטולוגיה שממירה מסמכי מדיניות, חפצי שליטה ורשומות אירועים לקטעי ראייה מותאמים לכל שאלה רגולטורית. על ידי חיבור גרף ידע ספציפי לתחום עם מודלי שפה גדולים המהנדסים בקפידה, צוותי האבטחה משיגים תגובות בזמן אמת, ניתנות לביקורת, תוך שמירה על שלמות הציות והפחתת זמן המענה באופן דרסטי.
בעידן שבו רגולציות פרטיות הנתונים מצריכות חיזוק והספקים דורשים מענה מהיר ומדויק לשאלוני האבטחה, פתרונות AI מסורתיים מסכנים חשיפת מידע חסוי. מאמר זה מציג גישה משולבת של חישוב מרובה צדדים מאובטח (SMPC) ובינה מלאכותית גנרטיבית, שמאפשרת תשובות חסויות, ניתנות לביקורת ובזמן אמת ללא חשיפת נתונים גולמיים לשום צד. למדו על הארכיטקטורה, זרימת העבודה, ההבטחות האבטחתיות והשלבים המעשיים ליישום טכנולוגיה זו בפלטפורמת Procurize.
מאמר זה חושף גישה חדשה המונעת ב‑AI ליצירה מתמדת ושיפור של בנק שאלות דינמי לשאלוני אבטחה וציות. על ידי שילוב אינטיליגנץ רגולטורית, מודלים גדולים של שפה ולולאות משוב, ארגונים יכולים למלא שאלונים באופן אוטומטי עם שאלות עדכניות, מודעות להקשר, ובכך לקצר משמעותית את זמן המענה, להפחית מאמץ ידני ולשפר את דיוק הביקורת.
מאמר זה מציג בסיס ידע לצייתנות שמתרפא בעצמו ומנצל AI גנרטיבי, ולידת‑זמן אמת וגרף ידע דינמי. למדו כיצד הארכיטקטורה מזהה באופן אוטומטי ראיות מיושנות, מייצרת מחדש תשובות, ושומרת על תשובות לשאלוני אבטחה מדויקות, ניתנות לביקורת ומוכנות לכל ביקורת.