Fra manuelt til Automatiseret: Brug af lagrede politikker til at Udfylde spørgeskemaer

Hvis dit sikkerhedsteam stadig manuelt kopierer svar fra tidligere dokumenter for at besvare hver kundes sikkerhedsspørgeskema, er du ikke alene — men du er heller ikke skalerbar.

I nutidens B2B SaaS‑landskab er besvarelse af leverandørrisikovurderinger en rutinemæssig del af forretningen. Men hvert spørgeskema kræver stadig, at man henter information fra politikker, rapporter og compliance‑dokumenter — hver eneste gang.

Det er her, automatisering, drevet af lagrede og strukturerede politikker, gør forskellen.

I denne artikel undersøger vi, hvordan centralisering af din virksomheds offentlige og interne politikker — og at gøre dem AI‑læselige — kan automatisk udfylde sikkerhedsspørgeskemaer med præcise, konsistente svar.

Problemet: Politikere er overalt (og ingen steder)

Din organisation har allerede informationen, der er nødvendig for at besvare de fleste sikkerhedsspørgeskemaer. Problemet er, at den er spredt ud over:

PDF‑versioner af dine sikkerheds‑ og privatlivspolitikker
Sky‑mapper med navngivningskonventioner, ingen kan huske
Statiske versioner delt i Slack eller e‑mail
Silo‑viden i hovedet på IT‑, juridiske‑ eller compliance‑medarbejdere

Så når et Excel‑ark med 200 spørgsmål dukker op, skal nogen grave gennem gamle svar eller manuelt omskrive svar baseret på de samme dokumenter — igen og igen.

Det er ikke et vidensproblem. Det er et systemproblem.

Løsningen: Strukturerede, lagrede politikker + AI‑drevet matching

Our platform gør det muligt at uploade, organisere og tagge dine politikker — offentlige eller interne — i et centralt dashboard. Disse politikker bliver så en del af en AI‑drevet vidensbase, der kan søges i, refereres til og genbruges.

Sådan fungerer det i praksis:

📚 Trin 1: Gem og strukturer dine politikker

Upload dine dokumenter (fx Informationssikkerhedspolitik, Privatlivspolitik, BCP, Adgangskontrolpolitik), og systemet parser dem automatisk til søgbare indholdsblokke.

Tag afsnit efter emne (fx datalagring, kryptering, adgangskontrol)
Angiv synlighed (offentlig vs. intern)
Spor versioner og forfattere

✅ Nu er din dokumentation ikke længere begravet — den er brugbar.

🤖 Trin 2: AI læser og kortlægger indholdet

Når et nyt spørgeskema ankommer, analyserer AI‑motoren hvert spørgsmål og matcher det til relevante sektioner i dine lagrede politikker.

Hvis et spørgsmål lyder “Bruger I kryptering ved hvile?” — finder platformen den tilsvarende sektion i din Informationssikkerhedspolitik.
Hvis det spørger om din hændelsesrespons‑proces — trækker den frem og udformer et svar baseret på din faktiske IR‑politik.

✅ AI gætter ikke — den svarer ved hjælp af dine reelle, lagrede dokumenter.

⚙️ Trin 3: Auto‑udfyld udkast til svar

Systemet udfylder så spørgeskemaet med AI‑genererede udkast‑svar. Disse er:

Baseret på din officielle politik‑formulering
Kontekst‑bevidste (fx tilpasset kundens sprogbrug)
Letlæselige og klar til godkendelse

✅ Du går fra nul til fuldt udkast på få minutter — med svar du kan stå inde for.

🔄 Trin 4: Hold alting i sync

Når du opdaterer dine politikker — enten for at afspejle nye kontroller, audits eller regulatoriske krav — opdateres AI‑vidensbasen automatisk. Det sikrer, at:

Den nyeste version altid anvendes
Der ikke længere er behov for manuelt at opdatere svarbanker eller skabeloner
Kontinuerlig nøjagtighed og konsistens i kundekontakter

✅ Du holder op med at gentage dig selv — og begynder at svare med selvsikkerhed.

Hvorfor dette betyder noget for B2B SaaS

Enterprise‑kunder forventer hurtige, præcise og konsistente svar på deres sikkerhedsbekymringer. Hvis dine svar varierer fra et spørgeskema til et andet — eller virker forældede — skaber du friktion og risiko.

Ved at bruge lagrede, strukturerede politikker til at automatisere spørgeskema‑svar hjælper du med at:

Accelerere handelsprocesser med hurtigere leverandør‑vurderinger
Reducere arbejdsbyrde for sikkerheds‑, juridiske‑ og compliance‑teams
Sikre konsistens og troværdighed i hver kundekontakt
Skalere sikkerhedsdriften uden at skulle øge personalet