این مقاله استراتژی آموزش دقیق مدل‌های زبانی بزرگ بر داده‌های انطباق مخصوص صنایع را برای خودکارسازی پاسخ‌های پرسشنامه‌های امنیتی، کاهش کار دستی و حفظ قابلیت حسابرسی در پلتفرم‌هایی مانند Procurize بررسی می‌کند.

این مقاله به رویکرد نوظهور هوش مصنوعی چندرسانه‌ای می‌پردازد که امکان استخراج خودکار شواهد متنی، تصویری و کد از اسناد متنوع را فراهم می‌کند و تکمیل پرسش‌نامه‌های امنیتی را تسریع می‌کند در حالی که تطبیق و قابلیت حسابرسی را حفظ می‌کند.

تیم‌های مدرن تطبیق‌پذیری با چالشی در تأیید اصالت شواهد ارائه‌شده برای پرسش‌نامه‌های امنیتی مواجه‌اند. این مقاله یک جریان کاری نوین معرفی می‌کند که اثبات‌های دانش صفر (ZKP) را با تولید شواهد مبتنی بر هوش مصنوعی ترکیب می‌کند. این رویکرد به سازمان‌ها اجازه می‌دهد صحت شواهد را بدون فاش کردن داده‌های خام ثابت کنند، اعتبارسنجی را خودکار کنند و به‌صورت یکپارچه با پلتفرم‌های موجود پرسش‌نامه مانند Procurize ادغام شوند. خوانندگان زیربنای رمزنگاری، مؤلفه‌های معماری، گام‌های پیاده‌سازی و مزایای واقعی برای تیم‌های تطبیق، حقوقی و امنیتی را کشف خواهند کرد.

این مقاله موتور ارزیابی تأثیر مبتنی بر هوش مصنوعی نوآورانه‌ای را که بر پایه Procurize ساخته شده است معرفی می‌کند و نشان می‌دهد چطور می‌توان مزایای مالی و عملیاتی پاسخ‌های خودکار به پرسشنامه‌های امنیتی را مقداردهی کرد، کارهای با ارزش بالا را اولویت‌بندی کرد و بازگشت سرمایه واضحی را برای ذینفعان نشان داد.

سؤال‌نامه‌های امنیتی به صورت دستی زمان و منابع زیادی را می‌گیرند. با اعمال اولویت‌بندی مبتنی بر هوش مصنوعی، تیم‌ها می‌توانند مهم‌ترین سؤال‌ها را شناسایی کنند، تلاش را درجاهایی که بیشترین اهمیت را دارد متمرکز کنند و زمان تکمیل را تا ۶۰ ٪ کاهش دهند. این مقاله روش‌شناسی، داده‌های مورد نیاز، نکات یکپارچه‌سازی با Procurize و نتایج واقعی را توضیح می‌دهد.