Αυτό το άρθρο εξετάζει μια νέα Μηχανή Προσαρμοστικής Σύνοψης Αποδεικτικών Πληροφοριών με Τεχνητή Νοημοσύνη που αυτόματα εξάγει, συμπιέζει και ευθυγραμμίζει αποδεικτικά στοιχεία συμμόρφωσης με τις απαιτήσεις ερωτηματολογίων ασφάλειας σε πραγματικό χρόνο, αυξάνοντας την ταχύτητα απόκρισης ενώ διατηρεί ακρίβεια επιπέδου ελέγχου.

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.