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 מסביר כיצד דירוג סיכון חזוי המופעל על ידי AI יכול לחזות את קושי של שאלוני אבטחה עתידיים, לתעדף באופן אוטומטי את החשובים ביותר וליצור ראייה מותאמת. באמצעות אינטגרציה של מודלי שפה גדולים, נתוני תשובות היסטוריים, ואותות סיכון ונדור בזמן אמת, צוותים המשתמשים ב‑Procurize יכולים להפחית את זמן הטיפול עד 60 % תוך שיפור דיוק האודיט וביטחון בעלי העניין.
בעולם שבו סיכון ספק יכול להשתנות בדקות, מדדי סיכון סטטיים מתיישנים במהירות. מאמר זה מציג מנוע כיול מתמשך של מדד האמון המונע ב‑AI, אשר סורק אותות התנהגותיים בזמן אמת, עדכוני רגולציה והקשר של ראיות כדי לחשב מחדש מדדי סיכון ספק על הסף. נצלול לתכנון הארכיטקטורה, לתפקיד של גרפי הידע, לסינתזת ראיות מבוססת AI גנרטיבי, ולצעדים המעשיים לשילוב המנוע בתהליכי הציות הקיימים.
מאמר זה חוקר גישה חדישה המשלבת קריפטוגרפיית הוכחת אפס‑ידע (ZKP) עם AI גנרטיבי לאוטומציה של תשובות לשאלוני ספקים. על‑ידי הוכחת נכונות התשובות שנוצרו על‑ידי AI ללא חשיפת הנתונים הבסיסיים, ארגונים יכולים להאיץ תהליכי ציות תוך שמירה על סודיות קפדנית וניתנות לביקורת.