يقدّم هذا المقال إطار عمل تحسين موجه ذاتي‑تعلم يقوم باستمرار بصقل موجهات نماذج اللغة الكبيرة لأتمتة استبيانات الأمان. من خلال دمج مؤشرات الأداء في الوقت الفعلي، وتحقق الإنسان في الحلقة، واختبار A/B المؤتمت، تُحقّق الحلقة دقة أعلى للإجابات، وسرعة أكبر في الاستجابة، وامتثال قابل للتدقيق — وهي فوائد أساسية لمنصات مثل Procurize.

تكشف هذه المقالة عن مساعد ذكاء اصطناعي من الجيل التالي يُنشئ “شخصية امتثال” مخصَّصة لكل مستخدم، ويربط نوايا الاستبيان بالأدلة المناسبة، ويُزامِن الإجابات عبر الأدوات في الوقت الفعلي. بدمج إثراء الرسم البياني للمعرفة، تحليلات السلوك، وتوليد مدعوم بنماذج اللغة الكبيرة، يمكن للفرق تقليص أيام دورات التدقيق مع الحفاظ على أصالة تدقيق من الدرجة الأولى.