KI-generierte Empfehlungen für ähnliche Kontrollziele
Das Empfehlungs-Framework ist so konzipiert, dass umsetzbare, KI-gesteuerte Empfehlungen für ähnliche Kontrollziele direkt in der Anwenderoberfläche bereitgestellt werden. Es bietet umfassende kontextbezogene Informationen zu ähnlichen Kontrollzielen, sodass Anwender fundierte Entscheidungen treffen und nahtlos Folgemaßnahmen ergreifen können.
Die Deduplizierungs- und Rationalisierungsfunktion für Kontrollziele soll Compliance-Managern und Analysten helfen, ihre Compliance-Prozesse zu optimieren, indem ähnliche Kontrollziele in ihrer Compliance-Bibliothek identifiziert, dedupliziert und rationalisiert werden. Diese Funktion nutzt KI, um die Identifizierung redundanter Steuerungsziele zu automatisieren und die Verwaltung einer sauberen und effizienten Compliance-Bibliothek zu erleichtern.
Highlights des Empfehlungs-Frameworks
- Konfigurierbare Empfehlungen und Aktionen
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- Mit können Sie Empfehlungen für verschiedene Datensatztypen definieren und konfigurieren.
- Aktivieren Sie das Setup von Folgeaktionen, damit Sie direkt im Workflow auf Empfehlungen reagieren können.
- Intelligente Empfehlungen
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- Nutzen Sie erweiterte KI-Fähigkeiten, einschließlich generativer KI und Predictive Intelligence, um relevante Empfehlungen anzuzeigen.
- Verbessern Sie kontinuierlich Einblicke und Empfehlungen, indem Sie Modelle für maschinelles Lernen und prädiktive Bewertung integrieren.
- Skalierbares Design
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- Unterstützt die Anzeige mehrerer Empfehlungen für einen einzelnen Datensatztyp.
- Bieten Sie Administratoren Flexibilität, das Layout und die Struktur des Empfehlungsbereichs an die Geschäftsanforderungen anzupassen.
- Passen Sie sich an eine Vielzahl von Datensatztypen und Empfehlungstechniken an, um die Konsistenz und Skalierbarkeit in Anwendungsfällen zu bestätigen.
- Adoption-Aktivierung
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- Entwickelt für schnelle Integration und Einführung in vorgelagerten Produkten.
- Bieten Sie eine anwenderfreundliche, intuitive Oberfläche, die Entscheidungsträgern klare, umsetzbare Einblicke ermöglicht.
Hauptvorteile
- Kontextbezogene Transparenz von Empfehlungen für eine bessere Entscheidungsfindung.
- Ein skalierbares, konfigurierbares Framework, das an verschiedene Anwendungsfälle und Datensatztypen angepasst werden kann.
- Schnellere Einführung für Produkte, die KI/ML-basierte Empfehlungen nutzen möchten.
- Anpassbare Workflows und Logik, um bestimmte Organisationsprozesse zu erfüllen.
- Verbesserte Anwenderproduktivität durch umsetzbare Empfehlungen und klare nächste Schritte, die direkt in die Benutzeroberfläche integriert sind.
Um Empfehlungen für ein Kontrollziel zu generieren, müssen Sie Now Assist für integriertes Risikomanagement konfigurieren und die Rationalisierungskompetenz aktivieren, siehe Now Assist für integriertes Risikomanagement (IRM) konfigurieren Und Aktivieren Sie die Rationalisierungskompetenz für das Kontrollziel Weitere Informationen finden Sie unter .
Empfehlungen werden angezeigt
- Empfehlung
- Kontrollziele
- Beschreibung
- Antwortaktionen
- Betroffene Zuordnungen bewerten
| Feld | Beschreibung |
|---|---|
| Kontrollziele | Details des Kontrollziels. Zum Beispiel der Name des Kontrollziels und des übergeordneten Elements. |
| Letztes Update | Datum und Uhrzeit der letzten Generierung oder Aktualisierung der Empfehlungen. Sie können das Aktualisierungssymbol auswählen |
| Feld | Beschreibung |
|---|---|
| Beschreibung | Beschreibung und eine Zusammenfassung des Kontrollziels. |
| Zusätzliche Anleitung | Zusätzliche Anleitung zur Umsetzung des Kontrollziels. |
| Feld | Beschreibung |
|---|---|
| Betroffene Elemente (Steuerungen, Richtlinienausnahmen, Probleme und mehr) | Zugehörige Listen mit Elementen, die direkt von der Konsolidierung neuer Kontrollziele betroffen sind. |
| Zugehörige Elemente (Entitäten, Entitätstyp, Richtlinien, Bezugsvermerke, Kontrollziele und mehr | Zugehörige Listen, die alle Zuordnungen aus akzeptierten Kontrollzielen in einer konsolidierten Ansicht enthalten. |
Seitenbereich des Feedback-Pfads: Der Feedback-Seitenbereich zeigt den Verlauf der Anwenderinteraktionen mit empfohlenen Elementen an. Dies kann umfassen, was der Anwender akzeptiert hat, was er übersprungen oder ignoriert hat und was er verworfen hat.
Weitere Informationen zum Generieren von Empfehlungen finden Sie unter Generieren Sie eine Empfehlung für ähnliche Kontrollziele.