Тази статия обяснява синергията между политика като код и големите езикови модели, показвайки как автоматично генерираният код за съответствие може да оптимизира отговорите на въпросници за сигурност, да намали ръчната работа и да запази точност на ниво одит.

Тази статия обяснява как ИИ преобразува суровите данни от въпросници за сигурност в количествена оценка за доверие, помагайки на екипите по сигурност и доставки да приоритизират риска, ускоряват оценките и поддържат доказателства, готови за одит.

Ръчно попълването на сигурностни въпросници изразходва време и ресурси. Прилагането на приоритизиране, подпомогнато от ИИ, позволява на екипите да идентифицират най‑критичните въпроси, да насочат усилията там, където е най‑необходимо, и да намалят времето за обработка с до 60 %. Тази статия обяснява методологията, необходимите данни, съвети за интеграция с Procurize и реални резултати.

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 разглежда следващото поколение подход към автоматизацията на въпросници за сигурност, преминаващ от реактивно отговаряне към проактивно предвиждане на пропуските. Чрез комбиниране на моделиране на риска с времеви редове, непрекъснат мониторинг на политиките и генеративен AI, организациите могат да предвидят липсващи доказателства, автоматично попълнят отговорите и поддържат артефактите за съответствие актуални – значително намалявайки времето за обработка и риска от одит.