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.

این مقاله یک معماری نوآورانه را معرفی می‌کند که فاصله بین پاسخ‌های پرسشنامه امنیتی و تکامل سیاست‌ها را پر می‌کند. با جمع‌آوری داده‌های پاسخ، به‌کارگیری یادگیری تقویتی، و به‌روزرسانی مخزن سیاست‑به‑کد در زمان واقعی، سازمان‌ها می‌توانند effort دستی را کاهش دهند، دقت پاسخ‌ها را بهبود بخشند و artefacts انطباق را همیشه همگام با واقعیت کسب‌وکار نگه دارند.

این راهنما به تیم‌های SaaS و امنیتی نشان می‌دهد چگونه پرسش‌نامه و خودکارسازی سیاست‌های مبتنی بر هوش مصنوعی Procurize را مستقیماً در خط لوله‌های CI/CD خود ادغام کنند. با رفتار انطباق به‌صورت کد و بهره‌گیری از به‌روزرسانی‌های سیاستی لحظه‌ای، شرکت‌ها می‌توانند اطمینان امنیتی مستمر، زمان بازگشت ممیزی را کاهش داده و ویژگی‌ها را سریع‌تر بدون قربانی کردن حاکمیت منتشر کنند.