Artiklen forklarer en ny selv‑evolverende overensstemmelses‑narrativmotor, der kontinuerligt finjusterer store sprogmodeller på spørgeskemadata, leverer stadigt forbedrende, præcise automatiserede svar, samtidig med at den opretholder auditabilitet og sikkerhed.

Sikkerhedsspørgeskemaer er portvagterne for SaaS‑aftaler, men hver regulatorisk ramme tvinger leverandører til at starte fra bunden. Denne artikel viser, hvordan adaptiv transfer learning kan gøre én AI‑model til en multi‑ramme‑kraftcenter, der automatisk genererer overensstemmende svar på tværs af SOC 2, ISO 27001, GDPR og nye standarder. Vi gennemgår arkitekturen, arbejdsgangen, implementeringstrin og fremtidige retninger, så du får en praktisk køreplan til at forkorte svarcyklussen med op til 80 % samtidig med, at revisionsspor og forklarlighed bevares.

Denne artikel udforsker sammensmeltningen af fortrolig computing og generativ AI inden for Procurize‑platformen. Ved at udnytte Trusted Execution Environments (TEE’er) og krypteret AI‑inference kan organisationer automatisere svar på sikkerhedsspørgeskemaer, samtidig med at de garanterer datakonfidensialitet, integritet og auditabilitet – en transformation af compliance‑arbejdsprocesser fra risikable manuelle procedurer til en provabelt sikker, real‑time service.