В этой статье представлена новая гибридная архитектура Retrieval‑Augmented Generation (RAG), постоянно мониторящая дрейф политики в реальном времени. За счёт сочетания синтеза ответов на основе больших языковых моделей (LLM) и автоматического обнаружения дрейфа в регулятивных графах знаний, ответы на вопросы безопасности остаются точными, проверяемыми и мгновенно согласованными с меняющимися требованиями соответствия. Руководство охватывает архитектуру, рабочий процесс, шаги реализации и лучшие практики для SaaS‑поставщиков, стремящихся к действительно динамичной автоматизации вопросов с использованием ИИ.
Эта статья исследует новый движок, основанный на ИИ, который сочетает крупные языковые модели с динамичным графом знаний для автоматической рекомендации наиболее релевантных доказательств в опросниках безопасности, повышая точность и скорость работы команд по соблюдению требований.
В этой статье рассматривается новый движок, основанный на ИИ, который сопоставляет запросы из вопросов по безопасности с наиболее релевантными доказательствами из базы знаний организации, используя большие языковые модели, семантический поиск и обновления политик в реальном времени. Узнайте об архитектуре, преимуществах, рекомендациях по развертыванию и будущих направлениях.
Опросники по безопасности часто требуют точных ссылок на договорные пункты, политики или стандарты. Ручное перекрестное сопоставление склонно к ошибкам и медленно, особенно по мере изменения договоров. В этой статье представляем новый движок на базе ИИ — Динамическое сопоставление договорных пунктов (DCCM), встроенный в Procurize. Комбинируя генерацию с дополнением Retrieval‑Augmented Generation, семантические графы знаний и объяснимый реестр атрибуций, решение автоматически связывает пункты опросника с точным формулированием договора, адаптируется к изменениям пунктов в реальном времени и предоставляет аудиторам неизменяемый журнал аудита — без необходимости ручной маркировки.
В этой статье вводится концепция живого плейбука по соблюдению нормативов, основанного на генеративном ИИ. Она объясняет, как ответы на анкеты в режиме реального времени поступают в динамический граф знаний, обогащаются с помощью Retrieval‑Augmented Generation, и превращаются в действенные обновления политик, тепловые карты рисков и непрерывные следы аудита. Читатели узнают об архитектурных компонентах, шагах внедрения и практических преимуществах, таких как ускоренные сроки ответов, повышенная точность ответов и самообучающаяся экосистема соответствия.