Šiame straipsnyje pristatoma Adaptuojamo dirbtinio intelekto orkestravimo sluoksnio (AAOL) koncepcija, kuri sujungia realaus laiko ketinimų iškrovimą, žinių grafų pagrįstą įrodymų paiešką ir dinaminį maršrutizavimą, kad būtų galima generuoti tikslius tiekėjo klausimyno atsakymus akimirksniu. Pasinaudodami generatyviu DI, sustiprinimo mokymu ir politika kaip kodas, organizacijos gali sumažinti atsakymo laiką iki 80 % ir išlaikyti audito paruoštą atsekamumą.

Šiame straipsnyje nagrinėjama nauja architektūra, kuri sujungia generatyvų AI su blokų grandinės pagrindu kilmės įrašais, tiekia nepakitomus, audituojamus įrodymus saugumo klausimynų automatizavimui, išlaikant atitiktį, privatumą ir operatyvų efektyvumą.

Šiame straipsnyje pristatomas naujas intenciniu pagrindu veikiantis AI maršrutizavimo variklis, kuris automatiškai nukreipia kiekvieną saugumo klausimyno elementą į tinkamiausią tematinį ekspertą (SME) realiu laiku. Kombinuodamas natūralios kalbos intencijos nustatymą, dinaminį žinių grafiką ir mikro‑paslaugų orkestravimo sluoksnį, organizacijos gali pašalinti spūstis, pagerinti atsakymų tikslumą ir pasiekti matomą klausimyno atsako laikų sumažėjimą.

Išsamus federacinių žinių grafikų naudojimas AI valdytai, saugiai ir audituojamai saugumo klausimynų automatizacijai keliuose įmonėse, sumažinant rankinį darbą ir išlaikant duomenų privatumą bei kilmę.

Šiame straipsnyje pristatoma nauja architektūra, kuri uždarina tarpsnį tarp saugumo klausimyno atsakymų ir politikos evoliucijos. Surinkdama atsakymų duomenis, taikydama stiprinimo mokymąsi ir realiu laiku atnaujindama politikos kaip kodo saugyklą, organizacijos gali sumažinti rankinį darbą, pagerinti atsakymų tikslumą ir nuolat sinchronizuoti atitikties artefaktus su verslo realybe.