این مقاله یک نقشه حرارتی ریسک مبتنی بر هوش مصنوعی را معرفی می‌کند که به‌صورت مستمر داده‌های پرسش‌نامه فروشنده را ارزیابی می‌نماید، موارد با تأثیر بالا را برجسته می‌کند و به‌صورت زمان واقعی به مالکین مناسب اختصاص می‌دهد. با ترکیب امتیازدهی ریسک متنی، غنی‌سازی گراف دانش، و خلاصه‌سازی تولیدی هوش مصنوعی، سازمان‌ها می‌توانند زمان پردازش را کاهش داده، دقت پاسخ‌ها را بهبود بخشند و تصمیمات ریسکی هوشمندانه‌تری در تمام چرخه حیات انطباق اتخاذ کنند.

این مقاله توضیح می‌دهد که چگونه هوش مصنوعی داده‌های خام پرسشنامه‌های امنیتی را به نمرهٔ اعتماد کمی تبدیل می‌کند و به تیم‌های امنیت و خرید کمک می‌کند تا ریسک‌ها را اولویت‌بندی، ارزیابی‌ها را سرعت بخشند و شواهد آمادهٔ حسابرسی را حفظ کنند.

این مقاله به رویکرد نوین مبتنی بر هوش مصنوعی می‌پردازد که به‌صورت خودکار بندهای موجود سیاست را به الزامات خاص پرسشنامه‌های امنیتی مرتبط می‌کند. با بهره‌گیری از مدل‌های زبانی بزرگ، الگوریتم‌های شباهت معنایی و حلقه‌های یادگیری مستمر، شرکت‌ها می‌توانند کار دستی را به‌طور چشمگیری کاهش دهند، ثبات پاسخ‌ها را بهبود بخشند و شواهد انطباق را در چارچوب‌های متعدد به‌روز نگه دارند.