У цій статті представлено панель управління довіреністю Explainable AI, яка візуалізує впевненість у відповідях, створених ШІ, на питання безпеки, показує шляхи аргументації та допомагає командам з комплаєнсу оцінювати, довіряти та діяти на автоматичні відповіді в режимі реального часу.

У цій статті розглядається генераційна AI‑платформа нового покоління, яка централізує безпекові опитування, аудити відповідності та управління доказами. Поєднуючи графи знань у реальному часі, генераційний AI та безшовну інтеграцію інструментів, рішення зменшує ручне навантаження, прискорює час відповіді та забезпечує точність рівня аудиту для сучасних SaaS‑компаній.

У сучасних SaaS‑середовищах опитування з безпеки є вузьким місцем. Ця стаття пояснює новий підхід — еволюція графу знань (KG) з само‑контролем, яка безперервно уточнює граф у міру надходження нових даних опитувань. Використовуючи майнінг патернів, контрастивне навчання та теплові карти ризиків у реальному часі, організації можуть автоматично генерувати точні, відповідні вимогам відповіді, зберігаючи прозорість походження доказів.

У цій статті розглядається новий самонавчальний механізм картографування доказів, що поєднує генерацію з розширеним пошуком (RAG) із динамічним графом знань. Дізнайтеся, як система автоматично витягує, картографує та перевіряє докази для питань безпеки, адаптується до змін у регулюванні та інтегрується зі існуючими процесами дотримання вимог, скорочуючи час відповіді до 80 %.

У цій статті розглядається нова інтеграція підкріплювального навчання (RL) у платформу автоматизації анкет Procurize. Розглядаючи кожен шаблон анкети як агента RL, який навчається на основі зворотного зв’язку, система автоматично налаштовує формулювання запитань, прив’язку доказів та пріоритетність розташування. Результат — швидша обробка, вища точність відповідей і безперервно еволюціонуюча база знань, що відповідає змінюваним нормативним вимогам.