Σε σύγχρονα περιβάλλοντα SaaS, η συλλογή αποδεικτικών ελέγχου είναι μία από τις πιο χρονοβόρες εργασίες για τις ομάδες ασφαλείας και συμμόρφωσης. Αυτό το άρθρο εξηγεί πώς η γενετική ΤΝ μπορεί να μετατρέπει ακατέργαστη τηλεμετρία συστήματος σε έτοιμα αποδεικτικά αντικείμενα—όπως αποσπάσματα καταγραφών, στιγμιότυπα ρυθμίσεων και φωτογραφίες οθόνης—χωρίς ανθρώπινη παρέμβαση. Ενσωματώνοντας σωληνώσεις κινουμένων AI με τα υπάρχοντα πακέτα παρακολούθησης, οι οργανισμοί επιτυγχάνουν «δεν‑απ touching» (μηδενική παρέμβαση) στη δημιουργία αποδείξεων, επιταχύνουν τις απαντήσεις στα ερωτηματολόγια και διατηρούν μια συνεχώς ελεγχόμενη στάση συμμόρφωσης.

Το άρθρο αυτό εμβαθύνει στις στρατηγικές σχεδίασης προτροπών που κάνουν τα μεγάλα μοντέλα γλώσσας να παράγουν ακριβείς, συνεπείς και ελεγχόμενες απαντήσεις για ερωτηματολόγια ασφάλειας. Οι αναγνώστες θα μάθουν πώς να σχεδιάζουν προτροπές, να ενσωματώνουν το πλαίσιο πολιτικής, να επαληθεύουν τα αποτελέσματα και να ενσωματώνουν τη ροή εργασίας σε πλατφόρμες όπως το Procurize για ταχύτερες, χωρίς σφάλματα απαντήσεις συμμόρφωσης.