این مقاله هم‌افزایی بین سیاست‑به‌عنوان‑کد و مدل‌های زبانی بزرگ را توضیح می‌دهد و نشان می‌دهد چگونه کد انطباق خودکار می‌تواند فرآیند پاسخ به پرسش‌نامه‌های امنیتی را بهبود بخشد، تلاش دستی را کاهش دهد و دقت سطح حسابرسی را حفظ کند.

در عصر ارزیابی‌های سریع فروشندگان، اسناد خام انطباق دیگر کافی نیستند. این مقاله به بررسی نحوهٔ استفاده از هوش مصنوعی مولد برای ساخت خودکار شواهد روایت‌گونه واضح و زمینه‌محور برای پرسشنامه‌های امنیتی می‌پردازد؛ کاری که تلاش دستی را کاهش می‌دهد، پیوستگی را ارتقا می‌بخشد و اعتماد مشتریان و حسابرسان را تقویت می‌کند.

این مقاله بررسی می‌کند که چگونه تولید افزوده بازیابی (RAG) می‌تواند به‌صورت خودکار اسناد مربوط به انطباق، لاگ‌های حسابرسی و بخش‌های سیاست را برای پشتیبانی از پاسخ‌ها در پرسش‌نامه‌های امنیتی استخراج کند. شما یک جریان کاری گام‌به‌گام، نکات عملی برای ادغام RAG با Procurize، و دلیل تبدیل شدن شواهد متنی به یک مزیت رقابتی برای شرکت‌های SaaS در سال 2025 را مشاهده خواهید کرد.

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.

این مقاله به یک معماری نوآورانه می‌پردازد که گراف دانش شواهد پویا را با یادگیری پیوسته مبتنی بر هوش مصنوعی ترکیب می‌کند. این راه‌حل به‌صورت خودکار پاسخ‌های پرسش‌نامه را با آخرین تغییرات سیاست‌ها، یافته‌های حسابرسی و وضعیت‌های سیستم هماهنگ می‌کند و باعث کاهش کار دستی و افزایش اطمینان در گزارش‌گیری انطباق می‌شود.