В свят, където регулациите се променят по-бързо от всякога, спазването на изискванията се превръща в динамична цел. Тази статия разглежда как прогнозиране на регулациите, базирано на ИИ, може да предвиди законодателни промени, автоматично да съпостави новите изисквания със съществуващите доказателства и да поддържа въпросниците за сигурност винаги актуални. Превръщайки съответствието в проактивна дисциплина, компаниите намаляват риска, съкращават цикълите на продажбите и освобождават екипите по сигурност за стратегически инициативи, вместо да се занимават с безкрайни ръчни актуализации.

Тази статия обяснява архитектурата, данните потоци и най-добрите практики за създаване на непрекъснат репозитория за доказателства, задвижван от големи езикови модели. Чрез автоматизиране на събирането, версионирането и контекстното извличане на доказателства, екипите по сигурност могат да отговарят на въпросници в реално време, да намалят ръчната работа и да поддържат съответствие готово за одит.

Тази статия разглежда как SaaS компаниите могат да използват AI за създаване на жива база от знания за съответствие. Чрез постоянно прибиране на предишни отговори на въпросници, политики и резултати от одити, системата учи модели, предвижда оптимални отговори и автоматично генерира доказателства. Читателите ще открият архитектурни най‑добри практики, мерки за защита на личните данни и практични стъпки за внедряване на самоподобряващ се двигател в Procurize, превръщайки повторяемата работа с съответствие в стратегическо предимство.