این مقاله به بررسی معماری نوینی می‌پردازد که تولید تقویت‌شده با بازخوانی (RAG)، چرخه‌های بازخورد پرامپت و شبکه‌های عصبی گرافی (GNN) را ترکیب می‌کند تا گراف‌های دانش انطباقی به‌صورت خودکار تکامل یابند. با بستن حلقه بین پاسخ‌های پرسش‌نامه، نتایج حسابرسی و پرامپت‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، سازمان‌ها می‌توانند شواهد امنیتی و نظارتی خود را به‌روز نگه دارند، تلاش دستی را کاهش داده و اعتماد به حسابرسی را افزایش دهند.

این مقاله به بررسی طراحی و پیاده‌سازی یک دفتر کل غیرقابل تغییر می‌پردازد که شواهد پرسشنامه تولید شده توسط هوش مصنوعی را ثبت می‌کند. با ترکیب هش‌های رمزنگاری به سبک بلاکچین، درخت‌های Merkle و تولید تقویت‌شده با بازیابی، سازمان‌ها می‌توانند مسیرهای حسابرسی غیرقابل دستکاری را تضمین کنند، نیازهای مقرراتی را برآورده سازند و اطمینان ذی‌نفعان را در فرایندهای خودکار تطبیق تقویت کنند.

شرکت‌های مدرن SaaS با حجم عظیمی از پرسشنامه‌های امنیتی، ارزیابی‌های فروشندگان و ممیزی‌های انطباق مواجه هستند. در حالی که هوش مصنوعی می‌تواند سرعت تولید پاسخ‌ها را افزایش دهد، نگرانی‌هایی درباره قابلیت ردیابی، مدیریت تغییرات و قابلیت حسابرسی نیز به وجود می‌آورد. این مقاله رویکرد نوآورانه‌ای را بررسی می‌کند که هوش مصنوعی تولیدی را با لایه‌ای اختصاصی برای کنترل نسخه و دفترچه ثبت تغییرات غیرقابل تغییر ترکیب می‌کند. با treating هر پاسخ پرسشنامه به‌عنوان یک artefact درجه یک—دارای هش‌های رمزنگاری، تاریخچه شاخه‌ها و تأییدهای انسانی در حلقه—سازمان‌ها سوابق شفاف و غیرقابل دستکاری به‌دست می‌آورند که نیازهای حسابرسان، نهادهای نظارتی و هیئت‌های حاکمیتی داخلی را برآورده می‌کند.