Тази статия изследва нарастващата практика на AI‑управлявано динамично генериране на доказателства за въпросници за сигурност, описвайки проектиране на работни процеси, модели на интеграция и препоръки за най‑добри практики, за да помогне на екипите на SaaS‑ компаниите да ускорят съответствието и да намалят ръчната тежест.

Тази статия разглежда нов подход, който комбинира големи езикови модели, телеметрия за риск в реално време и оркестрационни конвейери, за да генерира и адаптира автоматично политики за сигурност към въпросници за доставчици, намалявайки ръчния труд, като същевременно запазва съответствието.

Тази статия задълбочено разглежда стратегии за инженеринг на подсказки, които карат големите езикови модели да произвеждат точни, последователни и проверяеми отговори за въпросници за сигурност. Читателите ще научат как да проектират подсказки, вграждат контекст на политиките, валидират резултатите и интегрират работния процес в платформи като Procurize за по‑бързи, без‑грешкови отговори за съответствие.

Тази статия изследва стратегията за фина настройка на големи езикови модели върху специфични за индустрията данни за съответствие, с цел автоматизиране на отговорите на въпросници за сигурност, намаляване на ръчния труд и поддържане на одитируемост в платформи като Procurize.