У цій статті розглядається новий підхід мультимодального ШІ, який дозволяє автоматично видобувати текстові, візуальні та кодові докази з різноманітних документів, прискорюючи заповнення анкет безпеки при дотриманні вимог відповідності та аудиту.

У цій статті розглядається новий підхід, що поєднує криптографію доказів нульового знання (ZKP) із генеративним ШІ для автоматизації відповідей на опитувальники постачальників. Доводячи правильність відповідей, створених ШІ, без розкриття вихідних даних, організації можуть прискорити робочі процеси відповідності, зберігаючи сувору конфіденційність та аудиторську контрольованість.

У цій статті розглядається нова гібридна архітектура Retrieval‑Augmented Generation (RAG), що поєднує великі мовні моделі з корпоративним сховищем документів підприємств. Тісно інтегруючи синтез відповідей, керований ШІ, з незмінними аудитними трасами, організації можуть автоматизувати відповіді на анкети безпеки, зберігаючи докази відповідності, гарантувати резиденцію даних та відповідати суворим регулятивним стандартам.

У цій статті представлено новий двигун диференціальної приватності, який захищає відповіді на питання безпеки, створені ШІ. Додаючи математично доведені гарантії приватності, організації можуть ділитися відповідями між командами та партнерами, не розкриваючи конфіденційних даних. Ми розглянемо основні концепції, архітектуру системи, кроки впровадження та практичні переваги для SaaS‑постачальників та їхніх клієнтів.

У цій статті представлено нову архітектуру, яка поєднує великі мовні моделі, потокові регулятивні канали та адаптивне резюмування доказів у двигун оцінки довіри в реальному часі. Читачі ознайомляться з конвеєром даних, алгоритмом оцінювання, патернами інтеграції з Procurize та практичними рекомендаціями щодо розгортання відповідного, аудитованого рішення, яке скорочує час обробки опитувальників і підвищує точність.