يشرح هذا المقال التآزر بين السياسة كرمز والنماذج اللغوية الكبيرة، موضحًا كيف يمكن للشفرة المُولَّدة تلقائيًا أن تُبَسِّط ردود استبيانات الأمان، وتُقلل الجهد اليدوي، وتحافظ على دقة على مستوى التدقيق.

يوضح هذا الدليل لفرق SaaS والأمان كيفية جلب استبيان سياسات أتمتة الذكاء الاصطناعي من Procurize مباشرة إلى خطوط أنابيب CI/CD الخاصة بهم. من خلال اعتبار الامتثال ككود والاستفادة من تحديثات السياسات في الوقت الفعلي، يمكن للشركات تحقيق ضمان أمان مستمر، وتقصير وقت مراجعة التدقيق، وإصدار الميزات بسرعة أكبر دون التضحية بالحكم.

يكشف هذا المقال عن بنية جديدة تُغلق الفجوة بين إجابات الاستبيانات الأمنية وتطور السياسات. من خلال جمع بيانات الإجابات، وتطبيق التعلم التعزيزي، وتحديث مستودع السياسة كرمز في الوقت الحقيقي، يمكن للمنظمات تقليل الجهد اليدوي، تحسين دقة الإجابات، والحفاظ على توافق قطع الامتثال بشكل مستمر مع واقع الأعمال.