Acest articol explică o arhitectură modulară bazată pe micro‑servicii care combină modele lingvistice mari, generare asistată de recuperare (RAG) și fluxuri de lucru orientate pe evenimente pentru a automatiza răspunsurile la chestionarele de securitate la scară enterprise. Acoperă principii de design, interacțiunile componentelor, considerații de securitate și pași practici pentru implementarea stack‑ului pe platforme cloud moderne, ajutând echipele de conformitate să reducă efortul manual menținând auditabilitatea.

În peisajul regulativ agil de astăzi, depozitele statice de conformitate devin rapid învechite, ducând la timpi de răspuns lenți la chestionare și inexactități riscante. Acest articol explică cum o bază de cunoștințe de conformitate cu autocurățare, alimentată de AI generativ și bucle de feedback continue, poate detecta automat lacune, genera dovezi noi și menține răspunsurile la chestionarele de securitate precise în timp real.

Peisajul modern al conformității cere viteză, acuratețe și adaptabilitate. Motorul AI al Procurize reunește un graf de cunoștințe dinamic, instrumente de colaborare în timp real și inferență bazată pe politici pentru a transforma fluxurile manuale de chestionare de securitate într-un proces fluid, auto‑optimizabil. Acest articol analizează în profunzime arhitectura, bucla de decizie adaptivă, tiparele de integrare și rezultatele de business măsurabile care fac platforma un factor de schimbare pentru furnizorii SaaS, echipele de securitate și departamentele juridice.