Tento článek zkoumá novou architekturu, která kombinuje generativní AI s blockchain‑založenými provenance záznamy, poskytujíc tak neměnné, auditovatelné důkazy pro automatizaci bezpečnostních dotazníků při zachování shody, soukromí a provozní efektivity.

Tento článek zkoumá novou hybridní architekturu Retrieval‑Augmented Generation (RAG), která kombinuje velké jazykové modely s podnikovým úložištěm dokumentů. Těsným propojením AI‑generované syntézy odpovědí s neměnnými auditními stopami mohou organizace automatizovat odpovědi na bezpečnostní dotazníky a zároveň zachovat důkazy o shodě, zajistit rezidenci dat a splnit přísné regulační požadavky.

Tento článek se zabývá novým AI‑pohoněným přístupem nazvaným Kontekstová syntéza důkazů (CES). CES automaticky sbírá, rozšiřuje a sestavuje důkazy z více zdrojů – politické dokumenty, auditní zprávy a externí informace – do koherentní, auditovatelné odpovědi pro bezpečnostní dotazníky. Kombinací znalostního grafu, retrieval‑augmented generation a jemně laděné validace poskytuje CES v reálném čase přesné odpovědi a zároveň zachovává úplný change‑log pro týmy zodpovědné za soulad.