Sikkerhedsspørgeskemaer udgør en flaskehals for mange SaaS‑udbydere, da de kræver præcise, gentagelige svar på tværs af dusinvis af standarder. Ved at generere syntetisk data af høj kvalitet, der afspejler reelle revisionssvar, kan organisationer finjustere store sprogmodeller (LLM'er) uden at afsløre følsom politiktekst. Denne artikel gennemgår en komplet syntetisk‑datadrevet pipeline, fra scenariomodellering til integration med en platform som Procurize, og leverer hurtigere gennemløbstid, ensartet overholdelse og en sikker træningssløjfe.