Procurize, farklı düzenleyici gereksinimleri birleşik, LLM‑tarafından oluşturulan politika şablonu evrenine dönüştüren Dinamik Anlamsal Katman'ı tanıtıyor. Dili normalleştirerek, sınır ötesi kontrolleri eşleştirerek ve gerçek zamanlı bir API ortaya koyarak, motor güvenlik ekiplerinin herhangi bir anketi güvenle yanıtlamasını, manuel eşleme çabasını azaltmasını ve [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa) ve yeni gelen çerçeveler boyunca sürekli uyumu sağlamasını mümkün kılar.

Bu makale, büyük dil modelleri, anlamsal arama ve gerçek zamanlı politika güncellemeleri kullanarak bir kuruluşun bilgi tabanındaki en ilgili kanıtları güvenlik anketi sorularına eşleştiren yeni nesil bir AI‑tabanlı motoru inceliyor. Mimari, faydalar, dağıtım ipuçları ve gelecek yönelimlerini keşfedin.

Bu makale, güvenlik anketlerine verilen AI‑tarafından oluşturulan yanıtların güvenini gerçek zamanlı kanıt geri bildirimi, bilgi grafikleri ve LLM orkestrasyonu kullanarak dinamik olarak puanlamaya yönelik yeni bir yaklaşımı inceliyor.

Procurize’ın yeni Dinamik Kanıt Zaman Çizelgesi Motoru’nun, gerçek zamanlı bir bilgi grafiği kullanarak politika parçacıklarını, denetim izlerini ve düzenleyici referansları birleştirerek, güvenlik anketlerine anında, denetlenebilir yanıtlar sunarken manuel birleştirme ve sürüm kontrol hatalarını ortadan kaldırdığını öğrenin.

Procurize’ın yeni Dinamik Politika‑kod Senkronizasyon Motorunun üretken AI ve canlı bir bilgi grafiği kullanarak politika tanımlarını otomatik olarak nasıl güncellediğini, uyumlu anket yanıtları ürettiğini ve değiştirilemez bir denetim izini nasıl sürdürdüğünü keşfedin. Bu rehber, mimariyi, iş akışını ve güvenlik ve uyum ekipleri için gerçek dünyadaki faydaları açıklamaktadır.