В мире, где риск поставщика может измениться за считанные минуты, статические оценки риска быстро становятся устаревшими. Эта статья представляет движок непрерывной калибровки коэффициента доверия, управляемый ИИ, который собирает сигналы поведения в реальном времени, обновления нормативных актов и доказательства происхождения, чтобы пересчитывать оценки риска поставщиков «на лету». Мы рассматриваем архитектуру, роль графов знаний, генеративный ИИ для синтеза доказательств и практические шаги по внедрению движка в существующие рабочие процессы комплаенса.

Современные SaaS‑компании сталкиваются с проблемой статических вопросов безопасности, которые устаревают по мере развития поставщиков. В этой статье представлен движок непрерывной калибровки, управляемый ИИ, который потребляет обратную связь от поставщиков в реальном времени, обновляет шаблоны ответов и устраняет разрыв в точности — обеспечивая более быстрые, надёжные ответы для соблюдения требований при снижении ручных усилий.