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 رویکردی نوین را بررسی می‌کند که اثبات دانش صفر (ZKP) را با هوش مصنوعی مولد ترکیب می‌کند تا پاسخ‌های پرسش‌نامه فروشندگان را به‌صورت خودکار تولید کند. با اثبات صحت پاسخ‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی بدون افشای داده‌های زیرین، سازمان‌ها می‌توانند جریان‌های کارهای انطباقی را شتاب دهند در حالی که محرمانگی و قابلیت حسابرسی شدید حفظ می‌شود.

این مقاله یک حلقه اعتبارسنجی نوآورانه معرفی می‌کند که اثبات‌های دانش صفر را با هوش مصنوعی مولد ترکیب می‌کند تا پاسخ‌های پرسشنامه امنیتی را بدون افشای داده‌های خام تأیید کند، معماری، اصول رمزنگاری کلیدی، الگوهای ادغام با پلتفرم‌های انطباق موجود، و گام‌های عملی برای تیم‌های SaaS و خرید برای اتخاذ این رویکرد برای اتوماسیون مقاوم در برابر دستکاری و حفظ حریم خصوصی را شرح می‌دهد.