Αυτό το άρθρο παρουσιάζει μια καινοτόμο, καθοδηγούμενη από AI, προσέγγιση που δημιουργεί και βελτιώνει συνεχώς μια δυναμική τράπεζα ερωτήσεων για ερωτηματολόγια ασφάλειας και συμμόρφωσης. Συνδυάζοντας νομοθετική νοημοσύνη, μεγάλα μοντέλα γλώσσας και βρόχους ανατροφοδότησης, οι οργανισμοί μπορούν αυτόματα να γεμίζουν ερωτηματολόγια με ενημερωμένα, συμφραζόμενα ερωτήματα, μειώνοντας δραματικά τον χρόνο απάντησης, την απαιτούμενη χειροκίνητη εργασία και βελτιώνοντας την ακρίβεια των ελέγχων.

Αυτό το άρθρο παρουσιάζει ένα νέο υβριδικό πλαίσιο Γεννήτριας Εμπλουτισμένης Ανάκτησης (RAG) που παρακολουθεί συνεχώς την παράλειψη πολιτικής σε πραγματικό χρόνο. Συνδυάζοντας τη σύνθεση απαντήσεων που παράγεται από μοντέλα μεγάλου μεγέθους (LLM) με την αυτοματοποιημένη ανίχνευση παράλειψης σε γραφήματα γνώσης κανονισμών, οι απαντήσεις σε ερωτηματολόγια ασφαλείας παραμένουν ακριβείς, ελεγκτέες και άμεσα ευθυγραμμισμένες με τις εξελισσόμενες απαιτήσεις συμμόρφωσης. Ο οδηγός καλύπτει αρχιτεκτονική, ροή εργασίας, βήματα υλοποίησης και βέλτιστες πρακτικές για προμηθευτές SaaS που επιδιώκουν πραγματικά δυναμική, ενισχυμένη από AI, αυτοματοποίηση ερωτηματολογίων.