Dieser Artikel stellt eine neuartige Engine zur synthetischen Datenaugmentation vor, die Generative‑AI‑Plattformen wie Procurize stärkt. Durch das Erzeugen datenschutzfreundlicher, hochqualitativer synthetischer Dokumente trainiert die Engine LLMs, Sicherheitsfragebögen exakt zu beantworten, ohne reale Kundendaten preiszugeben. Erfahren Sie mehr über Architektur, Workflow, Sicherheitsgarantien und praktische Deployment‑Schritte, die manuellen Aufwand reduzieren, die Antwortkonsistenz erhöhen und regulatorische Konformität wahren.

Sicherheitsfragebögen stellen für viele SaaS‑Anbieter einen Engpass dar, da sie präzise, reproduzierbare Antworten zu Dutzenden von Standards verlangen. Durch die Erzeugung hochwertiger synthetischer Daten, die echte Auditergebnisse widerspiegeln, können Organisationen große Sprachmodelle (LLMs) feinjustieren, ohne sensible Richtlinientexte offenzulegen. Dieser Artikel führt durch eine vollständig synthetisch‑datenzentrierte Pipeline – von der Szenario‑Modellierung bis zur Integration in eine Plattform wie Procurize – und liefert schnellere Durchlaufzeiten, konsistente Compliance und einen sicheren Trainings‑Loop.